في عالم يتسارع فيه السباق نحو الحوسبة الكمية، أعلنت شركة إنفيديا الأمريكية عن إطلاق عائلة نماذج إيزينغ (Ising Models)، وهي أول عائلة نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر مصممة خصيصا لتسريع بناء معالجات كمومية قادرة على تشغيل تطبيقات حقيقية.

وسُميت النماذج تيمنا بنموذج رياضي شهير يُستخدم في الفيزياء الإحصائية لوصف التفاعلات بين الذرات، ولكن إنفيديا -التي يتركز نشاطها الرئيسي على وحدات معالجة الرسومات التي تدعم الذكاء الاصطناعي- حولته إلى أداة ذكاء اصطناعي برؤية رقمية حديثة.

ومن المتوقع أن يتجاوز حجم سوق الحوسبة الكمية 11 مليار دولار أمريكي عام 2030، وفقا لشركة الأبحاث ريزونانس (Resonance)، ولكن يعتمد هذا النمو بشكل كبير على التقدم المستمر في معالجة التحديات الهندسية الأساسية، مثل تصحيح الأخطاء الكمية.

في السنوات الأخيرة، واجهت الحوسبة الكمية تحديين رئيسيين من أجل إيجاد تطبيقات مفيدة، يتمثلان في تصحيح الأخطاء الكمية والمعايرة في الوقت الفعلي، وتستهدف نماذج إيزينغ كليهما مباشرة، مما يفتح الباب أمام أنظمة هجينة تجمع بين الحواسيب الكمية والتقليدية.

وقال الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، جنسن هوانغ إن "الذكاء الاصطناعي ضروري لجعل الحوسبة الكمية عملية. مع نماذج إيزينغ، يصبح الذكاء الاصطناعي بمثابة نظام التشغيل للآلات الكمية".

وتشمل عائلة إيزينغ نموذجين مفتوحي المصدر بالكامل لتصحيح الأخطاء في الوقت الفعلي والمعايرة، ويتوفران عبر هاغينغ فيس (Hugging Face) وغيت هاب (GitHub)، مع إطارات تدريب ومجموعات بيانات كاملة بترخيص من إنفيديا يسمح بالتعديل والتدريب المحلي دون مشاركة البيانات.