La computación cuántica es uno de los campos más fascinantes de la tecnología actual, pero también uno de los más difíciles de poner en práctica. Aunque es cierto que Google con el chip Willow e IBM han logrado avances importantes, aún nos enfrentamos a grandes barreras físicas y de ingeniería. En este sentido, NVIDIA ha anunciado Ising, una nueva familia de modelos de IA de código abierto diseñada para abordar algunos de los mayores desafíos que limitan el avance de la computación cuántica.
Es innegable que la Inteligencia Artificial ha avanzado más en los últimos 5 años que en los anteriores 50. Y no solo a nivel de hardware, porque sin software tanta potencia no serviría de nada (de hecho, sobre todo ha avanzado en software, muchísimo más allá de lo que ha avanzado el hardware), y por eso éste sigue siendo el foco de los fabricantes que están apostando por un ecosistema de IA, NVIDIA entre ellos.
Qué es NVIDIA Ising
NVIDIA Ising es un conjunto de modelos de Inteligencia Artificial de código abierto creados específicamente para trabajar con procesadores cuánticos (QPUs). El nombre proviene del modelo de Ising, un modelo matemático clásico utilizado para comprender sistemas físicos complejos de manera más sencilla.
La idea es aplicar esa filosofía: emplear IA para simplificar y automatizar tareas muy complejas en hardware cuántico real. En la práctica, Ising es un conjunto de modelos, herramientas y datos que cualquiera puede utilizar y adaptar a su propio hardware cuántico. Está diseñado para integrarse con la pila de NVIDIA (CUDA‑Q y NVQLink) y con servicios como NIM, aunque también puede ejecutarse localmente para mantener bajo control los datos propietarios.
Para qué sirve
Según afirma Jensen Huang, CEO de NVIDIA:
La IA es esencial para que la computación cuántica sea práctica. Con Ising, la IA se convierte en el plano de control —el sistema operativo de las máquinas cuánticas—, transformando los frágiles qubits en sistemas de GPU cuántica escalables y fiables.
El cuello de botella de la computación cuántica no es “tener qubits”, sino que esos qubits son frágiles: se descalibran y cometen errores constantemente. Para que un ordenador cuántico sirva para algo real hay que calibrarlo de forma continua y detectar y corregir errores en tiempo real.
NVIDIA Ising se encarga ambas tareas con los modelos Ising Calibration y Ising Decoding.
- Ising Calibration: es un modelo visión‑lenguaje que interpreta medidas del procesador cuántico y ajusta automáticamente sus parámetros. Esto permite reducir lo que hasta ahora supone días de calibración manual a automatizarse y reducir el número de horas para hacerlo.
- Ising Decoding: son dos modelos de red neuronal 3D (uno optimizado a velocidad y otro a precisión) que hacen el “decoding” para corrección de errores cuánticos. NVIDIA afirma que es hasta 2,5 veces más rápido y 3 veces más precisión en ese proceso de decodificación que con el estándar abierto actual (pyMatching).
En otras palabras: Ising quiere ser el “plano de control” basado en IA de los ordenadores cuánticos, algo así como su sistema operativo inteligente, coordinando QPU y GPU para que el sistema completo sea usable y fiable.
Por qué es importante
Según la firma de análisis Resonance, se estima que el mercado de computación cuántica supere los 11.000 millones de dólares en 2030, pero solo si se resuelven problemas como corrección de errores y escalabilidad, problemas que Ising NVIDIA resuelve.
La apuesta de NVIDIA apunta a que la IA es la pieza que faltaba: si dejas que modelos especializados lleven la calibración y la corrección de errores, se agiliza / facilita el camino hacia ordenadores cuánticos realmente útiles.
Grosso modo, Ising es como el “DLSS pero para hardware cuántico”: no mejora el qubit en sí, pero sí cómo se controla, corrige y exprime, apoyándose en GPUs y modelos de IA para sacar más partido de un hardware muy delicado.