Kako GPT‑5.6 Sol pomaže u kvantnim računalnim eksperimentima

Kvantno računalstvo tehnologija je u nastajanju koja za obradu informacija koristi jedinstvena svojstva kvantne mehanike. Jednog bi dana moglo omogućiti bolje simuliranje složenih materijala i molekula. Za razliku od konvencionalnih procesora, kvantni procesori građeni su od kvantnih bitova, odnosno kubita. Priprema i izvođenje eksperimenata s kubitima mogu trajati mjesecima i zahtijevati od nekoliko stotina do nekoliko tisuća preliminarnih mjerenja — riječ je o poslu u kojem bi umjetna inteligencija mogla pomoći.

Beatriz Yankelevich, studentica poslijediplomskog studija u MIT-jevoj Grupi za inženjerstvo kvantnih sustava (EQuS), upotrijebila je GPT‑5.6 Sol povezan s alatom Codex kako bi istražila može li umjetna inteligencija pojednostavniti njezin eksperimentalni tijek rada. Grupa s MIT-ja proučava supravodljive kubite koji se u specijaliziranim uređajima, takozvanim dilucijskim hladnjacima, hlade na temperature blizu apsolutne nule. Ti kubiti brzo izvode operacije, njima se precizno upravlja mikrovalnim signalima, a mogu se proizvoditi poznatim postupcima i rasporediti na čipu.

Nakon što se supravodljivi čip s kubitima proizvede, smjesti u kućište i ohladi, istraživači s njim rade isključivo putem softvera, zbog čega su eksperimenti Yankelevich prirodno okruženje za ispitivanje agenata umjetne inteligencije. Povezivanje alata Codex s laboratorijskim softverom koji koordinira eksperimente omogućilo mu je izvođenje mjerenja, analizu rezultata i odlučivanje o sljedećem koraku. Yankelevich je utvrdila da GPT‑5.6 Sol često može samostalno dovršiti rutinske tijekove mjerenja, čime joj štedi mnogo vremena i omogućuje izvođenje eksperimenata bez stalnog nadzora. Tako je dobila više vremena za analizu rezultata, osmišljavanje eksperimenata i planiranje sljedećih koraka istraživanja.

Supravodljivi kubiti često se nazivaju umjetnim atomima jer, poput atoma, mogu zauzimati samo određene energetske razine. Mikrovalni impulsi premještaju kubite između tih razina i ispituju njihovo kvantno stanje. Istraživači osmišljavaju i kalibriraju nizove impulsa koji se šalju čipu, a zatim digitaliziraju i analiziraju povratne signale. Ta mjerenja otkrivaju rezonantne frekvencije svakog kubita, što istraživačima omogućuje precizno upravljanje kubitom, vrijeme tijekom kojeg kubit zadržava kvantne informacije te postavke potrebne za izvođenje izračuna.

Kalibracija kubita zahtijeva niz međuovisnih mjerenja, pri čemu svaki rezultat određuje što slijedi. Svojstva kubita ponekad mogu odstupati, a neočekivano fizičko ponašanje može uzrokovati nedosljedne rezultate. Iskusni istraživači mogu prepoznati te promjene i prilagoditi im se. Zbog spoja softverskog upravljanja, ponovljenih mjerenja i prilagodljivog odlučivanja kalibracija kubita također je vrlo prikladan slučaj primjene agenata umjetne inteligencije.

Yankelevich je ispitala sposobnost modela GPT‑5.6 Sol da izvodi mjerenja na nekalibriranom čipu sa šest kubita, jednom od standardnih tipova čipova koje EQuS redovito upotrebljava za vrednovanje svojeg proizvodnog postupka. Alatu Codex pružila je vještine prilagođene mjerenjima, s uputama za izvođenje i vrednovanje svakog eksperimenta. Koristeći te vještine i projektne ciljeve čipa, GPT‑5.6 Sol odabrao je mjerne parametre, upravljao opremom, analizirao dobivene podatke, a zatim poboljšao mjerenje ili spremio rezultat za sljedeće mjerenje.

Kada su signali bili jasni, Codex je uz malo sudjelovanja istraživača dovršio standardni niz mjerenja. Odredio je prijelazne frekvencije kubita, kalibrirao impulse za upravljanje kubitom i njegovo očitanje te utvrdio koliko dugo kubit zadržava kvantne informacije.

GPT‑5.6 Sol imao je više poteškoća kada su eksperimentalni signali bili slabi ili opterećeni šumom. U tim mu je slučajevima trebalo više vremena da pronađe prikladne mjerne parametre, a katkad i pomoć iskusnog istraživača. Rezultati upućuju na to da današnji agenti mogu obavljati jasno definirane eksperimentalne tijekove rada, no tumačenje nejasnih fizičkih rezultata i dalje je izazov.

EQuS proizvodi mnogo takvih standardnih čipova, a istraživaču za karakterizaciju svakog od njih može trebati nekoliko dana. Grupa sada redovito povjerava rutinska mjerenja agentima, pa se istraživači mogu usredotočiti na druge zadatke.

„Agenti mogu satima izvoditi mjerenja tijekom noći ili dok radim u čistoj sobi“, rekla je Yankelevich. „Mogu ih provjeriti telefonom, vidjeti što su učinili i usmjeriti ih ako nešto treba ispraviti ili ako želim istražiti drugi smjer.“

Neposredna je prednost to što agenti Codex mogu pomoći istraživačima da stalno napreduju u analizi eksperimenata i mjerenjima bez neprekidnog nadzora. Iskusni istraživači možda i dalje mogu brže od trenutačnih modela umjetne inteligencije odrediti najbolje postavke kalibracije. No budući da više ne moraju trošiti vrijeme na praćenje svakog koraka kalibracije, istraživači se mogu posvetiti drugim zadacima.

Rutinska karakterizacija čipa slijedi razmjerno jasno definiran tijek rada. Za nove eksperimente Yankelevich agentima Codex zadaje uže eksperimentalne ciljeve, a više se oslanja na njihovu sposobnost pisanja, izmjene i testiranja novog koda za upravljanje, analizu i simulaciju. Izravno povezivanje agenata s laboratorijem omogućuje grupi da mijenja kod, testira ga na stvarnim mjerenjima i samostalno obavlja dulje nizove zadataka.

„Izgradila sam infrastrukturu koja agente vodi kroz nekoliko područja mojeg rada — mjerenje, teoriju i dizajn čipova — i sada se to doista počinje isplaćivati“, rekla je Yankelevich. „Više agenata može istodobno raditi na različitim problemima, a ja većinu vremena posvećujem zadacima više razine — tumačenju rezultata, osmišljavanju eksperimenata, planiranju sljedećih koraka za agente, čitanju i pisanju.“