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量子處理器(Quantum Processing Unit, QPU)是超導量子電腦的核心。中央研究院現正致力精進超導QPU製程技術的規模化與可靠度，關鍵突破之一是在大型QPU上建立高效率、可反覆進行的測試流程。為突破傳統QPU校準方法的限制，中研院與NVIDIA近期展開合作，運用NVIDIA Ising系列AI模型，發展以人工智慧驅動的自動化校準技術，提升測試效率與系統可擴展性，為量子晶片規模化奠定基礎。

廖俊智院長表示，過去的QPU校準多仰賴人工經驗及循環的修正程式，不僅效率有限，也難以應對大型系統需求，NVIDIA Ising模型首創可從QPU實驗數據互動式推論校準操作。中研院團隊導入此技術，得以在整合量子運算與圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)的架構下，加速QPU製作與測試的開發流程，有效縮短當前硬體能力與實用量子應用之間的差距。

建構超導量子晶片驗測新模式 強化中研院QPU平台

正如2025年諾貝爾物理學獎得主約翰．馬汀尼斯(John Martinis)教授所指出，臺灣憑藉先進晶片製造實力，在全球量子科技發展中具備關鍵優勢。隨著超導量子計算技術持續推進，對於兼具高度可擴展性、精確度與製造能力的超導QPU需求日益殷切。

NVIDIA Ising為一開放式AI模型、訓練工具與框架系列，專為量子計算應用所設計。中研院關鍵議題研究中心量子電腦專題中心執行長陳啟東特聘研究員指出，此系統已整合至中研院的量子電腦平台，透過自動化多代理(multi-agent)協同架構，提供多項關鍵能力。系統支援閉迴路參數最佳化，透過持續的「執行－檢測－調整」循環，自動微調實驗參數並偵測量子位元頻率。僅需輸入單一句自然語言指令，即可在一顆包含5個量子位元與4個耦合器的量子晶片上完成讀出校準，並自動生成實驗流程，顯示其在該專題中心最新發表之 20 位元晶片上的應用潛力。

建立量子測試基礎設施 帶動量子科技生態系發展

透過與NVIDIA的合作，中研院正建立一個兼具高可靠性、高效率與可擴展性的量子測試基礎設施，並開放此一平台資源，服務國內學研與產業界，促進量子技術研發與應用交流，進一步強化臺灣整體量子科技生態系。