Paano tumutulong ang GPT‑5.6 Sol sa mga eksperimento sa quantum computing

Ang quantum computing ay isang umuusbong na teknolohiyang gumagamit sa mga natatanging katangian ng quantum mechanics upang magproseso ng impormasyon. Balang araw, maaari nitong mas mahusay na i-simulate ang mga komplikadong materyal at molecule. Hindi tulad ng mga karaniwang processor, binubuo ang mga quantum processor gamit ang mga quantum bit, o qubit. Maaaring abutin nang ilang buwan ang paghahanda at pagsasagawa ng mga eksperimento sa qubit at mangailangan ng daan-daan hanggang libo-libong paunang measurement—isang gawaing nakahandang tulungan ng AI.

Ginamit ni Beatriz Yankelevich, isang graduate student sa Engineering Quantum Systems Group (EQuS) ng MIT, ang GPT‑5.6 Sol na pinapagana sa pamamagitan ng Codex upang alamin kung mapapahusay ng AI ang daloy ng kanyang mga eksperimento. Pinag-aaralan ng grupo sa MIT ang mga superconducting qubit, na pinalalamig hanggang malapit sa absolute zero sa loob ng mga espesyal na device na tinatawag na dilution refrigerator. Mabilis magsagawa ng mga operasyon ang mga qubit na ito, tumpak na nakokontrol gamit ang mga microwave signal, at maaaring gawin sa pamamagitan ng mga pamilyar na pamamaraan ng manufacturing at isaayos sa isang chip.

Kapag nagawa, nabalot, at napalamig na ang isang superconducting qubit chip, software na lamang ang ginagamit ng mga mananaliksik upang makipag-ugnayan dito, kaya angkop na testing ground para sa mga AI agent ang mga eksperimento ni Yankelevich. Dahil ikinonekta ang Codex sa software ng laboratoryo na nag-uugnay sa mga eksperimento, nakapagsagawa ito ng mga measurement, nakapagsuri ng mga resulta, at nakapagpasya kung ano ang susunod na susubukan. Nalaman ni Yankelevich na madalas kayang awtonomong tapusin ng GPT‑5.6 Sol ang mga regular na daloy ng measurement, kaya malaki ang natipid niyang oras at naipagpatuloy ang mga eksperimento nang walang palaging pagsubaybay. Dahil dito, mas nakapaglaan siya ng oras sa pagsusuri ng mga resulta, pagdidisenyo ng mga eksperimento, at pagpaplano ng mga susunod na hakbang sa kanyang pananaliksik.

Madalas tawaging mga artipisyal na atom ang mga superconducting qubit dahil, tulad ng mga atom, maaari lamang silang manatili sa mga partikular na energy level. Inililipat ng mga microwave pulse ang mga qubit sa pagitan ng mga level na ito at sinusuri ang quantum state ng mga ito. Dinidisenyo at kina-calibrate ng mga mananaliksik ang mga pagkakasunod-sunod ng pulse na ipinapadala sa chip, pagkatapos ay dini-digitize at sinusuri ang mga bumabalik na signal. Inihahayag ng mga measurement na ito ang resonance frequency ng bawat qubit, na nagbibigay-daan sa mga mananaliksik na tumpak itong kontrolin; kung gaano katagal nitong napapanatili ang quantum information; at ang mga setting na kailangan upang magsagawa ng computation.

Nangangailangan ang pag-calibrate ng mga qubit ng magkakaugnay na serye ng mga measurement, kung saan bawat resulta ang humuhubog sa susunod na mangyayari. Paminsan-minsang nagbabago ang mga katangian ng qubit, at maaaring magdulot ng hindi magkakatugmang resulta ang di-inaasahang pisikal na gawi. Nakikilala ng mga bihasang mananaliksik ang mga pagbabagong ito at nakakaangkop sila kapag nangyari ang mga iyon. Dahil pinagsasama nito ang pagkontrol sa pamamagitan ng software, paulit-ulit na measurement, at umaangkop na pagdedesisyon, mahusay ding gamit para sa mga AI agent ang calibration ng qubit.

Sinubukan ni Yankelevich ang kakayahan ng GPT‑5.6 Sol na magsagawa ng mga measurement sa isang hindi pa naka-calibrate na six-qubit chip—isang karaniwang uri na regular na ginagamit ng EQuS upang i-benchmark ang proseso nito ng fabrication. Binigyan niya ang Codex ng mga kasanayang partikular sa measurement na nagpapaliwanag kung paano isagawa at suriin ang bawat eksperimento. Gamit ang mga kasanayang ito at mga target sa disenyo ng chip, pumili ang GPT‑5.6 Sol ng mga parameter ng measurement, pinaandar ang hardware, sinuri ang nakuhang data, at pagkatapos ay pinahusay ang measurement o sine-save ang resulta para sa susunod na measurement.

Kapag malinaw ang mga signal, natatapos ng Codex ang karaniwang pagkakasunod-sunod ng mga measurement nang kaunti lamang ang pakikialam ng mananaliksik. Tinukoy nito ang mga transition frequency ng qubit, kina-calibrate ang mga pulse na ginagamit upang kontrolin at basahin ito, at tinukoy kung gaano katagal napananatili ng qubit ang quantum information.

Mas nahirapan ang GPT‑5.6 Sol kapag mahina o maingay ang mga signal mula sa eksperimento. Sa mga kasong iyon, mas matagal nitong natukoy ang mga angkop na parameter ng measurement at kung minsan ay kinailangan nito ng gabay mula sa isang bihasang mananaliksik. Ipinahihiwatig ng mga resulta na kayang pangasiwaan ng mga kasalukuyang agent ang malinaw na itinakdang daloy ng eksperimento, ngunit hamon pa rin ang pagbibigay-kahulugan sa mga hindi tiyak na pisikal na resulta.

Gumagawa ang EQuS ng marami sa mga karaniwang chip na ito, at maaaring abutin nang ilang araw ang characterization ng bawat isa ng isang mananaliksik. Regular na ngayong gumagamit ang grupo ng mga agent upang pangasiwaan ang mga karaniwang measurement, kaya nakapagtutuon ang mga mananaliksik sa iba pang gawain.

“Maaari kong patakbuhin ang mga agent upang magsagawa ng mga measurement nang maraming oras sa magdamag o habang nagtatrabaho ako sa cleanroom,” sabi ni Yankelevich. “Maaari ko silang tingnan sa phone ko, alamin kung ano na ang nagawa nila, at gabayan sila kung may kailangang ayusin o kung gusto kong sumubok ng ibang direksiyon.”

Ang agarang bentahe ay matutulungan ng mga Codex agent ang mga mananaliksik na patuloy na isulong ang pagsusuri at pagsukat sa mga eksperimento nang hindi nangangailangan ng palaging pagsubaybay. Maaaring mas mabilis pa ring matukoy ng mga bihasang mananaliksik ang pinakamahuhusay na calibration setting kaysa sa mga kasalukuyang modelo ng AI. Ngunit dahil hindi na nila kailangang gugulin ang oras sa pagsubaybay sa bawat hakbang ng calibration, makapagtutuon ang mga mananaliksik sa iba pang gawain.

May malinaw at maayos na daloy ng trabaho ang regular na characterization ng chip. Para sa mga bagong eksperimento, binibigyan ni Yankelevich ang mga Codex agent ng mas tiyak na layunin habang higit na ginagamit ang kakayahan ng mga ito na magsulat, magbago, at sumubok ng bagong code para sa pagkontrol, pagsusuri, at simulation. Sa direktang pagkonekta ng mga agent sa laboratoryo, maaaring baguhin ng grupo ang code, subukan ito gamit ang mga aktuwal na measurement, at awtonomong tapusin ang mas mahahabang yugto ng trabaho.

“Gumawa ako ng imprastraktura para gabayan ang mga agent sa ilang bahagi ng trabaho ko—measurement, theory, at chip design—at ngayon ay talagang napapakinabangan ko na ito,” sabi ni Yankelevich. “Maaari akong magpagawa sa maraming agent ng magkakaibang problema nang sabay-sabay, at ginugugol ko ang karamihan ng oras ko sa mas mataas na antas ng trabaho—pagbibigay-kahulugan sa mga resulta, pagbuo ng mga eksperimento, pagpaplano ng susunod na hakbang ng mga agent, pagbabasa, at pagsusulat.”