GPT‑5.6 Sol কীভাবে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং পরীক্ষা চালাতে সাহায্য করে

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং একটি উদীয়মান প্রযুক্তি, যা তথ্য প্রক্রিয়াকরণে কোয়ান্টাম মেকানিক্সের অনন্য বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে. একদিন এটি জটিল পদার্থ ও অণুর আরও ভালো সিমুলেশন করতে পারবে. প্রচলিত প্রসেসরের বিপরীতে, কোয়ান্টাম প্রসেসর তৈরি হয় কোয়ান্টাম বিট বা কিউবিট দিয়ে. কিউবিট পরীক্ষা প্রস্তুত ও চালাতে মাসের পর মাস লাগতে পারে এবং শত শত থেকে হাজার হাজার প্রাথমিক পরিমাপ দরকার হতে পারে—এই কাজেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহায়তা করতে প্রস্তুত.

MIT-এর Engineering Quantum Systems Group (EQuS)-এর স্নাতকোত্তর শিক্ষার্থী বেয়াত্রিস ইয়ানকেলেভিচ পরীক্ষামূলক কর্মপ্রবাহ কতটা সহজ করা যায় তা দেখতে Codex-এ যুক্ত GPT‑5.6 Sol ব্যবহার করেন. MIT-এর দলটি সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিট নিয়ে গবেষণা করে, যেগুলো ডাইলিউশন রেফ্রিজারেটর নামে বিশেষ যন্ত্রের ভেতরে প্রায় অ্যাবসলিউট জিরো তাপমাত্রায় ঠান্ডা করা হয়. এই কিউবিটগুলো দ্রুত অপারেশন সম্পন্ন করে, মাইক্রোওয়েভ সংকেত দিয়ে নিখুঁতভাবে নিয়ন্ত্রিত হয়, এবং পরিচিত উৎপাদনপ্রযুক্তি ব্যবহার করে তৈরি করে চিপে সাজানো যায়.

একবার সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিট চিপ তৈরি, প্যাকেজ ও শীতল করা হলে গবেষকেরা সম্পূর্ণ সফটওয়্যারের মাধ্যমে এর সঙ্গে কাজ করেন, ফলে ইয়ানকেলেভিচের পরীক্ষাগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এজেন্টের জন্য স্বাভাবিক পরীক্ষাক্ষেত্র হয়ে ওঠে. পরীক্ষা সমন্বয়কারী ল্যাব সফটওয়্যারের সঙ্গে Codex যুক্ত করায় এটি পরিমাপ চালাতে, ফলাফল বিশ্লেষণ করতে এবং পরের ধাপে কী চেষ্টা করা হবে তা ঠিক করতে পেরেছে. ইয়ানকেলেভিচ দেখেন, GPT‑5.6 Sol প্রায়ই নিয়মিত পরিমাপের কর্মপ্রবাহ স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেষ করতে পারে, এতে তাঁর অনেক সময় বাঁচে এবং অবিরাম তদারকি ছাড়াই পরীক্ষা চালানো যায়. ফলে তিনি ফলাফল বিশ্লেষণ, পরীক্ষা নকশা এবং গবেষণার পরবর্তী ধাপ পরিকল্পনায় আরও বেশি সময় দিতে পেরেছেন.

সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিটকে প্রায়ই কৃত্রিম পরমাণু বলা হয়, কারণ পরমাণুর মতো এগুলোও কেবল নির্দিষ্ট শক্তিস্তরেই থাকতে পারে. মাইক্রোওয়েভ পালস কিউবিটকে এসব স্তরের মধ্যে সরায় এবং তাদের কোয়ান্টাম অবস্থা পরীক্ষা করে. গবেষকেরা চিপে পাঠানো পালস সিকোয়েন্স নকশা ও ক্যালিব্রেট করেন, তারপর ফিরে আসা সংকেত ডিজিটাইজ ও বিশ্লেষণ করেন. এই পরিমাপগুলো প্রতিটি কিউবিটের রেজোন্যান্স ফ্রিকোয়েন্সি দেখায়, যা গবেষকদের কিউবিটটি নির্ভুলভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়; কিউবিট কতক্ষণ কোয়ান্টাম তথ্য ধরে রাখে তা জানায়; এবং গণনা চালাতে প্রয়োজনীয় সেটিংস নির্ধারণ করে.

কিউবিট ক্যালিব্রেশনের জন্য পরস্পরনির্ভর একাধিক পরিমাপ দরকার, যেখানে প্রতিটি ফলাফল পরের ধাপকে প্রভাবিত করে. কিউবিটের বৈশিষ্ট্য কখনও কখনও সরে যেতে পারে, আর অপ্রত্যাশিত ভৌত আচরণ অসামঞ্জস্যপূর্ণ ফল আনতে পারে. অভিজ্ঞ গবেষকেরা এসব পরিবর্তন চিনতে পারেন এবং ঘটলে নিজেদের কাজ মানিয়ে নিতে পারেন. সফটওয়্যার-নিয়ন্ত্রণ, বারবার পরিমাপ এবং পরিস্থিতি অনুযায়ী সিদ্ধান্ত নেওয়ার এই সমন্বয় কিউবিট ক্যালিব্রেশনকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এজেন্টের জন্য আকর্ষণীয় ব্যবহারক্ষেত্রও করে তোলে.

ইয়ানকেলেভিচ একটি আনক্যালিব্রেটেড ছয়-কিউবিট চিপে পরিমাপ চালানোর ক্ষেত্রে GPT‑5.6 Sol-এর সক্ষমতা পরীক্ষা করেন; এটি এমন এক মানক ধরন, যা EQuS তাদের ফ্যাব্রিকেশন প্রক্রিয়া বেঞ্চমার্ক করতে নিয়মিত ব্যবহার করে. তিনি Codex-কে পরিমাপ-নির্দিষ্ট দক্ষতা দেন, যেখানে প্রতিটি পরীক্ষা কীভাবে চালাতে ও মূল্যায়ন করতে হবে তা ব্যাখ্যা করা ছিল. এই দক্ষতাগুলো এবং চিপের নকশাগত লক্ষ্য ব্যবহার করে GPT‑5.6 Sol পরিমাপের প্যারামিটার বেছে নিয়েছে, হার্ডওয়্যার চালিয়েছে, উৎপন্ন ডেটা বিশ্লেষণ করেছে, তারপর হয় পরিমাপটি আরও পরিমার্জন করেছে, নয়তো পরের পরিমাপে ব্যবহারের জন্য ফল সংরক্ষণ করেছে.

সংকেত স্পষ্ট হলে Codex গবেষকের সামান্য হস্তক্ষেপেই পরিমাপের একটি মানক ধারাবাহিকতা সম্পন্ন করেছে. এটি কিউবিটের ট্রানজিশন ফ্রিকোয়েন্সি শনাক্ত করেছে, কিউবিট নিয়ন্ত্রণ ও পড়ার জন্য ব্যবহৃত পালস ক্যালিব্রেট করেছে এবং কিউবিট কতক্ষণ কোয়ান্টাম তথ্য ধরে রাখে তা নির্ধারণ করেছে.

পরীক্ষামূলক সংকেত দুর্বল বা শব্দপূর্ণ হলে GPT‑5.6 Sol বেশি সমস্যায় পড়েছে. এ ধরনের ক্ষেত্রে উপযুক্ত পরিমাপ প্যারামিটার খুঁজতে বেশি সময় লেগেছে এবং কখনও কখনও অভিজ্ঞ গবেষকের নির্দেশনা দরকার হয়েছে. ফলাফল ইঙ্গিত করে যে বর্তমান এজেন্টগুলো সুস্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত পরীক্ষামূলক কর্মপ্রবাহ সামলাতে পারে, তবে অস্পষ্ট ভৌত ফলাফল ব্যাখ্যা করা এখনও একটি চ্যালেঞ্জ.

EQuS এ ধরনের বহু মানক চিপ তৈরি করে, যার প্রতিটির চরিত্রায়নে একজন গবেষকের কয়েক দিন লাগতে পারে. দলটি এখন নিয়মিত পরিমাপ সামলাতে নিয়মিত এজেন্ট ব্যবহার করে, ফলে গবেষকেরা অন্য কাজে মনোযোগ দিতে পারেন.

“রাতভর অনেক ঘণ্টা ধরে, অথবা আমি ক্লিনরুমে কাজ করার সময়, এজেন্টদের দিয়ে পরিমাপ চালাতে পারি,” ইয়ানকেলেভিচ বলেন. “আমি ফোন থেকে দেখে নিতে পারি তারা কী করেছে, আর কিছু ঠিক করার দরকার হলে বা আমি অন্য দিক অনুসন্ধান করতে চাইলে তাদের পথনির্দেশ দিতে পারি.”

তাৎক্ষণিক সুবিধা হলো, Codex এজেন্টগুলো গবেষকদের পরীক্ষামূলক বিশ্লেষণ ও পরিমাপে নিয়মিত অগ্রগতি আনতে সাহায্য করতে পারে, অবিরাম তদারকি ছাড়াই. অভিজ্ঞ গবেষকেরা এখনও বর্তমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলগুলোর চেয়ে দ্রুত সেরা ক্যালিব্রেশন সেটিংস শনাক্ত করতে পারেন. তবে ক্যালিব্রেশন প্রক্রিয়ার প্রতিটি ধাপ পর্যবেক্ষণে আগে যে সময় লাগত তা বাঁচিয়ে গবেষকেরা অন্য কাজে মনোযোগ দিতে পারেন.

নিয়মিত চিপ চরিত্রায়ন তুলনামূলকভাবে সুসংজ্ঞায়িত একটি কর্মপ্রবাহ অনুসরণ করে. নতুন ধরনের পরীক্ষায় ইয়ানকেলেভিচ Codex এজেন্টগুলোকে আরও সীমিত পরীক্ষামূলক লক্ষ্য দেন, আর নিয়ন্ত্রণ, বিশ্লেষণ ও সিমুলেশনের জন্য নতুন কোড লেখা, বদলানো ও পরীক্ষা করার তাদের সক্ষমতাকে বেশি কাজে লাগান. এজেন্টগুলোকে সরাসরি ল্যাবের সঙ্গে যুক্ত করলে দলটি কোড সংশোধন করতে, বাস্তব পরিমাপের সঙ্গে তা পরীক্ষা করতে এবং দীর্ঘতর কাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেষ করতে পারে.

“আমার কাজের কয়েকটি অংশ—পরিমাপ, তত্ত্ব ও চিপ নকশা—জুড়ে এজেন্টদের পথ দেখানোর অবকাঠামো তৈরি করেছি, আর এখন সত্যিই তার সুফল মিলতে শুরু করেছে,” ইয়ানকেলেভিচ বলেন. “আমি একসঙ্গে ভিন্ন ভিন্ন সমস্যায় একাধিক এজেন্টকে কাজ করাতে পারি, আর আমার বেশির ভাগ সময় যায় উচ্চতর স্তরের কাজে—ফলাফল ব্যাখ্যা করা, পরীক্ষা পরিকল্পনা করা, এজেন্টদের পরবর্তী ধাপ ঠিক করা, পড়া ও লেখা.”