Nvidia разрабатывает собственные ИИ-модели, которые обычно выпускаются как проекты с открытым исходным кодом. В прошлом году компания представила Nemotron Nano 9B-V2 и объявила о планах запустить собственную платформу для ИИ-агентов в начале 2026 года, основанную на этом семействе моделей. Теперь компания представила несколько моделей, разработанных для исследований. Как говорится в пресс-релизе компании, новые модели называются Ising. Они названы в честь фундаментальной математической модели Изинга, разработанной немецким математиком и физиком Эрнстом Изингом.

Изображение: нейросеть freepik

Семейство Ising от Nvidia состоит из двух моделей, обе предназначены для квантовых вычислений. Nvidia пишет, что они «обеспечивают лучшую в мире калибровку квантовых компьютеров». Модели обеспечивают примерно в 2,5 раза большую производительность и в три раза большую точность в процессе декодирования, необходимом для квантовой коррекции ошибок.

Ising Calibration — это модель обработки изображений и языка, разработанная для максимально быстрого анализа и реагирования на измерения от квантовых процессоров. По данным Nvidia, модель способна к непрерывной калибровке, сокращая объем работы с дней до часов.

Ising Decoding, с другой стороны, состоит из двух трехмерных свёрточных нейронных сетей. Они отвечают за декодирование и могут быть оптимизированы исследователями либо по точности, либо по скорости. Результаты бенчмарка, представленные Nvidia, были получены с использованием модели pyMatching.

Ising уже используется несколькими компаниями и исследователями. Данная модель кодирования используется, среди прочих, организациями Atom Computing и Academia Sinica. Корнельский университет, Калифорнийский университет в Сан-Диего, Калифорнийский университет в Санта-Барбаре, Чикагский университет и Университет Ёнсе в Южной Корее уже используют модель декодирования.