GPT‑5.6 Sol ક્વોન્ટમ કમ્પ્યુટિંગ પ્રયોગો ચલાવવામાં કેવી રીતે મદદ કરે છે

ક્વોન્ટમ કમ્પ્યુટિંગ એક ઉભરતી તકનીક છે, જે માહિતી પર પ્રક્રિયા કરવા માટે ક્વોન્ટમ યાંત્રિકીના અનન્ય ગુણધર્મોનો ઉપયોગ કરે છે. ભવિષ્યમાં તે જટિલ પદાર્થો અને અણુઓનું વધુ સારી રીતે અનુકરણ કરી શકે છે. પરંપરાગત પ્રોસેસરથી વિપરીત, ક્વોન્ટમ પ્રોસેસર ક્વોન્ટમ બિટ્સ અથવા ક્યુબિટથી બનેલા હોય છે. ક્યુબિટ પ્રયોગો તૈયાર કરીને ચલાવવામાં મહિનાઓ લાગી શકે છે અને તેના માટે સેંકડોથી હજારો પ્રારંભિક માપનોની જરૂર પડે છે. કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા આ કામમાં મદદ કરવા માટે સજ્જ છે.

MITના એન્જિનિયરિંગ ક્વોન્ટમ સિસ્ટમ્સ ગ્રુપ (EQuS)ની અનુસ્નાતક વિદ્યાર્થી બીએટ્રિઝ યાન્કેલેવિચે કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા તેમના પ્રાયોગિક કાર્યપ્રવાહને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવી શકે છે કે નહીં તે જાણવા Codex સાથે જોડાયેલા GPT‑5.6 Solનો ઉપયોગ કર્યો. MITનું જૂથ સુપરકન્ડક્ટિંગ ક્યુબિટનો અભ્યાસ કરે છે, જેને ડાઇલ્યુશન રેફ્રિજરેટર કહેવાતા વિશિષ્ટ ઉપકરણોમાં નિરપેક્ષ શૂન્યની નજીકના તાપમાન સુધી ઠંડા કરવામાં આવે છે. આ ક્યુબિટ ઝડપથી પ્રક્રિયાઓ કરે છે, માઇક્રોવેવ સંકેતો વડે ચોક્કસપણે નિયંત્રિત થાય છે અને જાણીતી ઉત્પાદન તકનીકોથી બનાવીને ચિપ પર ગોઠવી શકાય છે.

સુપરકન્ડક્ટિંગ ક્યુબિટ ચિપનું નિર્માણ, પૅકેજિંગ અને શીતલન થઈ જાય પછી સંશોધકો તેની સાથે સંપૂર્ણપણે સૉફ્ટવેર દ્વારા કામ કરે છે. તેથી યાન્કેલેવિચના પ્રયોગો કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા એજન્ટો માટે સ્વાભાવિક પરીક્ષણમંચ બન્યા. Codexને પ્રયોગોનું સંકલન કરતા પ્રયોગશાળાના સૉફ્ટવેર સાથે જોડવાથી તે માપનો લઈ શક્યું, પરિણામોનું વિશ્લેષણ કરી શક્યું અને આગળ શું અજમાવવું તે નક્કી કરી શક્યું. યાન્કેલેવિચે જોયું કે GPT‑5.6 Sol ઘણીવાર નિયમિત માપન કાર્યપ્રવાહ સ્વાયત્ત રીતે પૂર્ણ કરી શકતું હતું. તેનાથી તેમનો ઘણો સમય બચ્યો અને સતત દેખરેખ વિના પ્રયોગો ચલાવવાનું શક્ય બન્યું. તેથી તેઓ પરિણામોનું વિશ્લેષણ કરવા, પ્રયોગો રચવા અને સંશોધનનાં આગળનાં પગલાંનું આયોજન કરવા વધુ સમય ફાળવી શક્યાં.

સુપરકન્ડક્ટિંગ ક્યુબિટને ઘણીવાર કૃત્રિમ પરમાણુ કહેવાય છે, કારણ કે પરમાણુની જેમ તે માત્ર નિશ્ચિત ઊર્જા સ્તરો પર જ રહી શકે છે. માઇક્રોવેવ સ્પંદનો ક્યુબિટને આ સ્તરો વચ્ચે ખસેડે છે અને તેની ક્વોન્ટમ અવસ્થાની તપાસ કરે છે. સંશોધકો ચિપને મોકલાતા સ્પંદનક્રમો રચે છે અને તેમનું માપાંકન કરે છે, પછી પાછા આવતા સંકેતોનું અંકીકરણ અને વિશ્લેષણ કરે છે. આ માપનો દરેક ક્યુબિટની રેઝોનન્સ આવૃત્તિઓ દર્શાવે છે, જેથી સંશોધકો ક્યુબિટને ચોક્કસપણે નિયંત્રિત કરી શકે છે. તે ક્યુબિટ ક્વોન્ટમ માહિતી કેટલા સમય સુધી જાળવે છે અને ગણતરી કરવા માટે કઈ ગોઠવણો જરૂરી છે તે પણ દર્શાવે છે.

ક્યુબિટનું માપાંકન કરવા માટે પરસ્પર નિર્ભર માપનોની શ્રેણી જરૂરી છે, જેમાં દરેક પરિણામ આગળ શું થાય તે નક્કી કરે છે. ક્યુબિટના ગુણધર્મોમાં ક્યારેક ફેરફાર થઈ શકે છે અને અણધાર્યું ભૌતિક વર્તન અસંગત પરિણામો પેદા કરી શકે છે. અનુભવી સંશોધકો આ ફેરફારો ઓળખીને તે મુજબ અનુકૂલન કરી શકે છે. સૉફ્ટવેર નિયંત્રણ, વારંવારનાં માપનો અને અનુકૂલનશીલ નિર્ણય લેવાનું આ સંયોજન ક્યુબિટ માપાંકનને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા એજન્ટો માટે આકર્ષક ઉપયોગક્ષેત્ર પણ બનાવે છે.

યાન્કેલેવિચે માપાંકન ન થયેલી છ-ક્યુબિટ ચિપ પર માપનો લેવાની GPT‑5.6 Solની ક્ષમતા ચકાસી. આ એ પ્રમાણભૂત પ્રકારની ચિપોમાંથી એક હતી, જેનો EQuS તેની નિર્માણ પ્રક્રિયાનું માપદંડ નક્કી કરવા નિયમિત ઉપયોગ કરે છે. તેમણે Codexને દરેક પ્રયોગ કેવી રીતે ચલાવવો અને મૂલવવો તે સમજાવતી માપન-વિશિષ્ટ કુશળતાઓ આપી. આ કુશળતાઓ અને ચિપનાં ડિઝાઇન લક્ષ્યોનો ઉપયોગ કરીને GPT‑5.6 Solએ માપન પરિમાણો પસંદ કર્યા, હાર્ડવેર ચલાવ્યું, મળેલા ડેટાનું વિશ્લેષણ કર્યું અને પછી માપનને વધુ ચોક્કસ બનાવ્યું અથવા આગામી માપનમાં ઉપયોગ માટે પરિણામ સાચવ્યું.

સંકેતો સ્પષ્ટ હતા ત્યારે Codexએ સંશોધકના બહુ ઓછા હસ્તક્ષેપ સાથે માપનોનો પ્રમાણભૂત ક્રમ પૂર્ણ કર્યો. તેણે ક્યુબિટની સંક્રમણ આવૃત્તિઓ ઓળખી, તેને નિયંત્રિત કરવા અને વાંચવા માટે વપરાતા સ્પંદનોનું માપાંકન કર્યું અને ક્યુબિટ કેટલો સમય ક્વોન્ટમ માહિતી જાળવે છે તે નક્કી કર્યું.

પ્રાયોગિક સંકેતો નબળા અથવા ઘોંઘાટવાળા હતા ત્યારે GPT‑5.6 Solને વધુ મુશ્કેલી પડી. એવા કિસ્સાઓમાં યોગ્ય માપન પરિમાણો શોધવામાં વધુ સમય લાગ્યો અને ક્યારેક અનુભવી સંશોધકના માર્ગદર્શનની જરૂર પડી. પરિણામો સૂચવે છે કે વર્તમાન એજન્ટો સ્પષ્ટ રીતે વ્યાખ્યાયિત પ્રાયોગિક કાર્યપ્રવાહ સંભાળી શકે છે, પરંતુ અસ્પષ્ટ ભૌતિક પરિણામોનું અર્થઘટન હજી પણ પડકારરૂપ છે.

EQuS આવી ઘણી પ્રમાણભૂત ચિપો બનાવે છે અને દરેકનાં લક્ષણો નક્કી કરવામાં સંશોધકને અનેક દિવસ લાગી શકે છે. હવે જૂથ નિયમિત માપનો સંભાળવા માટે નિયમિતપણે એજન્ટોનો ઉપયોગ કરે છે, જેથી સંશોધકો અન્ય કામ પર ધ્યાન આપી શકે.

યાન્કેલેવિચે કહ્યું, “હું એજન્ટોને આખી રાત અનેક કલાકો સુધી અથવા હું ક્લીનરૂમમાં કામ કરતી હોઉં ત્યારે માપનો લેવા દઈ શકું છું.” “હું મારા ફોનથી તપાસ કરી શકું છું, તેમણે શું કર્યું છે તે જોઈ શકું છું અને કંઈક સુધારવાની જરૂર હોય અથવા મારે જુદી દિશામાં શોધખોળ કરવી હોય તો તેમને માર્ગદર્શન આપી શકું છું.”

તાત્કાલિક લાભ એ છે કે Codex એજન્ટો સતત દેખરેખ વિના સંશોધકોને પ્રાયોગિક વિશ્લેષણ અને માપનોમાં નિયમિત પ્રગતિ કરવામાં મદદ કરી શકે છે. અનુભવી સંશોધકો હજી પણ વર્તમાન કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા મૉડેલો કરતાં શ્રેષ્ઠ માપાંકન ગોઠવણો વધુ ઝડપથી ઓળખી શકે છે. પરંતુ માપાંકન પ્રક્રિયાના દરેક પગલાની દેખરેખમાં અગાઉ વપરાતો સમય બચાવીને સંશોધકો અન્ય કામ પર ધ્યાન આપી શકે છે.

ચિપનું નિયમિત લક્ષણ-નિર્ધારણ પ્રમાણમાં સુનિર્ધારિત કાર્યપ્રવાહને અનુસરે છે. નવા પ્રયોગો માટે, યાન્કેલેવિચ Codex એજન્ટોને વધુ મર્યાદિત પ્રાયોગિક લક્ષ્યો સોંપે છે અને નિયંત્રણ, વિશ્લેષણ તથા અનુકરણ માટે નવો કોડ લખવા, સુધારવા અને ચકાસવાની તેમની ક્ષમતાનો વધુ ઉપયોગ કરે છે. એજન્ટોને સીધા પ્રયોગશાળા સાથે જોડવાથી જૂથ કોડ સુધારી શકે છે, વાસ્તવિક માપનો સામે તેને ચકાસી શકે છે અને કામના લાંબા તબક્કા સ્વાયત્ત રીતે પૂર્ણ કરી શકે છે.

યાન્કેલેવિચે કહ્યું, “મેં એજન્ટોને મારા કામના માપન, સિદ્ધાંત અને ચિપ ડિઝાઇન જેવા અનેક ભાગોમાં માર્ગદર્શન આપવા માટે માળખું બનાવ્યું છે અને હવે તેનો ખરેખર લાભ મળવા લાગ્યો છે.” “હું એકસાથે જુદી જુદી સમસ્યાઓ પર અનેક એજન્ટોને કામે લગાડી શકું છું અને મારો મોટાભાગનો સમય પરિણામોનું અર્થઘટન કરવા, પ્રયોગો ઘડવા, એજન્ટો માટે આગળનાં પગલાંનું આયોજન કરવા, વાંચવા અને લખવા જેવા ઉચ્ચ સ્તરના કામમાં વિતાવું છું.”