NVIDIA เปิดตัว Ising โมเดล AI open-source ตัวแรกสำหรับ quantum computing เร่ง calibration และ error correction

14 เมษายน 2026 NVIDIA ประกาศเปิดตัว Ising ตระกูลโมเดล AI open-source ตัวแรกที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับ quantum computing โดยเน้นแก้ปัญหา 2 เรื่องที่ช้าที่สุดในการสร้าง quantum processor ที่ใช้งานได้จริง — calibration กับ error correction

สองโมเดลหลัก

• Ising Calibration — vision-language model ที่อ่านผลวัดจาก quantum processor แบบ real-time แล้วสั่ง calibration ต่อเนื่องได้ ลดเวลาจากเดิม “วัน” เหลือ “ชั่วโมง”
• Ising Decoding — 3D convolutional neural network 2 รุ่น (เน้นเร็ว / เน้นแม่น) สำหรับ decode quantum error correction แบบ real-time เร็วขึ้น 2.5 เท่า และแม่นขึ้น 3 เท่า เมื่อเทียบกับ pyMatching ซึ่งเป็น industry standard เดิม

ใครใช้แล้วบ้าง

Ising Calibration ถูกนำไปใช้แล้วโดย Atom Computing, Academia Sinica, EeroQ, Fermi National Accelerator Laboratory, Harvard SEAS, Infleqtion, IonQ, IQM, Lawrence Berkeley National Lab, Q-CTRL และ UK’s National Quantum Computing Centre — เป็นรายชื่อที่ครอบคลุมทั้งสายอะตอม neutral atom, trapped ion, silicon spin และ superconducting

โมเดล, data และ framework อยู่บน GitHub, Hugging Face และ build.nvidia.com แล้ว

มุมมอง AI Curator

การที่ NVIDIA ลงมาเล่นในสาย quantum calibration โดยตรงด้วย AI model แบบเปิดเป็นการยืนยันธีสิสที่ว่า quantum computing ไม่ได้แข่งกับ AI แต่ต้องพึ่ง AI — ก่อนหน้านี้ pyMatching เป็น de-facto standard ที่แลปทั้งหลายใช้ร่วมกันมาหลายปี การที่ NVIDIA ปล่อยโมเดล open-source ที่เร็วและแม่นกว่า 2-3 เท่าโดยไม่คิดเงินเท่ากับเป็นการ “เซ็ต baseline ใหม่” ที่ใครจะแข่งต้องเริ่มจากจุดนี้

สิ่งที่น่าสนใจสำหรับนักวิจัยไทยและ SEA: NVIDIA เปิด model weight และ data พร้อม framework บน Hugging Face แปลว่ามหาวิทยาลัยในประเทศที่มี quantum lab เล็ก ๆ (เช่น จุฬาฯ, NARIT, หรือแลปใน NSTDA) สามารถเอาไปทดลองได้ทันทีโดยไม่ต้องทำใหม่ตั้งแต่ต้น — เป็นตัวอย่างของ “open research stack” ที่ลด entry barrier ของสายที่เคยต้องใช้เงินและคนสูงมาก

---

แหล่งข่าว: NVIDIA Newsroom · NVIDIA Technical Blog · The Quantum Insider