ക്വാണ്ടം കംപ്യൂട്ടിംഗ് പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്താൻ GPT‑5.6 Sol സഹായിക്കുന്ന വിധം

വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ് ചെയ്യാൻ ക്വാണ്ടം മെക്കാനിക്സിന്റെ സവിശേഷ ഗുണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന വളർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് ക്വാണ്ടം കംപ്യൂട്ടിംഗ്. സങ്കീർണമായ പദാർഥങ്ങളെയും തന്മാത്രകളെയും ഒരുനാൾ കൂടുതൽ മികച്ച രീതിയിൽ സിമുലേറ്റ് ചെയ്യാൻ അതിന് കഴിഞ്ഞേക്കാം. പരമ്പരാഗത പ്രോസസറുകളിൽനിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ക്വാണ്ടം ബിറ്റുകൾ അഥവാ ക്യൂബിറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ക്വാണ്ടം പ്രോസസറുകൾ നിർമിക്കുന്നത്. ക്യൂബിറ്റ് പരീക്ഷണങ്ങൾ തയ്യാറാക്കി നടത്താൻ മാസങ്ങൾ വേണ്ടിവരാം. നൂറുകണക്കിന് മുതൽ ആയിരക്കണക്കിന് വരെ പ്രാഥമിക അളവെടുപ്പുകളും ആവശ്യമായേക്കാം. ഈ ജോലിയിൽ സഹായിക്കാൻ AI ഒരുങ്ങിക്കഴിഞ്ഞു.

പരീക്ഷണ പ്രവർത്തനക്രമം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയുമോ എന്ന് പരിശോധിക്കാൻ MIT-യിലെ എൻജിനീയറിംഗ് ക്വാണ്ടം സിസ്റ്റംസ് ഗ്രൂപ്പിലെ (EQuS) ബിരുദാനന്തര വിദ്യാർഥിയായ ബിയാട്രിസ് യാങ്കെലവിച്ച് Codex-നോട് ബന്ധിപ്പിച്ച GPT‑5.6 Sol ഉപയോഗിച്ചു. ഡൈല്യൂഷൻ റഫ്രിജറേറ്ററുകൾ എന്ന പ്രത്യേക ഉപകരണങ്ങൾക്കുള്ളിൽ കേവലപൂജ്യത്തിന് അടുത്ത താപനിലയിലേക്ക് തണുപ്പിക്കുന്ന സൂപ്പർകണ്ടക്റ്റിംഗ് ക്യൂബിറ്റുകളെയാണ് MIT സംഘം പഠിക്കുന്നത്. ഈ ക്യൂബിറ്റുകൾ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നു, മൈക്രോവേവ് സിഗ്നലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യമായി നിയന്ത്രിക്കാം, പരിചിതമായ നിർമാണരീതികളിലൂടെ നിർമിച്ച് ഒരു ചിപ്പിൽ ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും.

ഒരു സൂപ്പർകണ്ടക്റ്റിംഗ് ക്യൂബിറ്റ് ചിപ്പ് നിർമിച്ച് പാക്കേജുചെയ്ത് തണുപ്പിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ ഗവേഷകർ പൂർണമായും സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലൂടെയാണ് അതുമായി ഇടപെടുന്നത്. അതിനാൽ യാങ്കെലവിച്ചിന്റെ പരീക്ഷണങ്ങൾ AI ഏജന്റുകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ പരീക്ഷണവേദിയായി. പരീക്ഷണങ്ങൾ ഏകോപിപ്പിക്കുന്ന ലാബ് സോഫ്റ്റ്‌വെയറുമായി Codex-നെ ബന്ധിപ്പിച്ചതോടെ അതിന് അളവെടുപ്പുകൾ നടത്താനും ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും അടുത്തതായി എന്ത് പരീക്ഷിക്കണമെന്ന് തീരുമാനിക്കാനും കഴിഞ്ഞു. പതിവ് അളവെടുപ്പ് പ്രവർത്തനക്രമങ്ങൾ GPT‑5.6 Sol-ന് പലപ്പോഴും സ്വയം പൂർത്തിയാക്കാനാകുമെന്ന് യാങ്കെലവിച്ച് കണ്ടെത്തി. ഇത് അവരുടെ സമയം ഗണ്യമായി ലാഭിക്കുകയും നിരന്തര മേൽനോട്ടമില്ലാതെ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്താൻ അവസരമൊരുക്കുകയും ചെയ്തു. ഇതിലൂടെ ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും പരീക്ഷണങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും ഗവേഷണത്തിന്റെ അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും അവർക്ക് കൂടുതൽ സമയം ലഭിച്ചു.

ആറ്റങ്ങളെപ്പോലെ നിർദിഷ്ട ഊർജനിലകളിൽ മാത്രമേ നിലകൊള്ളാനാകൂ എന്നതിനാൽ സൂപ്പർകണ്ടക്റ്റിംഗ് ക്യൂബിറ്റുകളെ പലപ്പോഴും കൃത്രിമ ആറ്റങ്ങൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. മൈക്രോവേവ് പൾസുകൾ ക്യൂബിറ്റുകളെ ഈ നിലകൾക്കിടയിൽ മാറ്റുകയും അവയുടെ ക്വാണ്ടം അവസ്ഥ പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ചിപ്പിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്ന പൾസ് ശ്രേണികൾ ഗവേഷകർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത് കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്യുകയും തിരിച്ചുവരുന്ന സിഗ്നലുകൾ ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്ത് വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓരോ ക്യൂബിറ്റിന്റെയും റെസൊണൻസ് ഫ്രീക്വൻസികൾ, ക്യൂബിറ്റ് ക്വാണ്ടം വിവരങ്ങൾ നിലനിർത്തുന്ന സമയം, കംപ്യൂട്ടേഷനുകൾ നടത്താൻ ആവശ്യമായ ക്രമീകരണങ്ങൾ എന്നിവ ഈ അളവെടുപ്പുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. ഇതിലൂടെ ക്യൂബിറ്റിനെ കൃത്യമായി നിയന്ത്രിക്കാം.

ക്യൂബിറ്റുകൾ കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്യാൻ പരസ്പരം ആശ്രയിക്കുന്ന അളവെടുപ്പുകളുടെ ഒരു പരമ്പര ആവശ്യമാണ്. ഓരോ ഫലവും അടുത്തതായി എന്തു സംഭവിക്കണമെന്ന് നിർണയിക്കുന്നു. ക്യൂബിറ്റുകളുടെ ഗുണങ്ങൾ ഇടയ്ക്കിടെ വ്യതിചലിക്കാം. അപ്രതീക്ഷിതമായ ഭൗതിക സ്വഭാവം പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഫലങ്ങൾക്കും കാരണമാകാം. ഇത്തരം മാറ്റങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും അവ സംഭവിക്കുമ്പോൾ അതിനനുസരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാനും പരിചയസമ്പന്നരായ ഗവേഷകർക്ക് കഴിയും. സോഫ്റ്റ്‌വെയർ നിയന്ത്രണം, ആവർത്തിച്ചുള്ള അളവെടുപ്പുകൾ, സാഹചര്യത്തിനനുസരിച്ചുള്ള തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നിവയുടെ ഈ സംയോജനം ക്യൂബിറ്റ് കാലിബ്രേഷനെ AI ഏജന്റുകൾക്കുള്ള ശ്രദ്ധേയമായ ഉപയോഗസാഹചര്യമാക്കുന്നു.

നിർമാണപ്രക്രിയയുടെ നിലവാരം വിലയിരുത്താൻ EQuS പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സാധാരണ ഇനത്തിലുള്ള, കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്യാത്ത ആറ് ക്യൂബിറ്റുകളുള്ള ചിപ്പിൽ അളവെടുപ്പുകൾ നടത്താനുള്ള GPT‑5.6 Sol-ന്റെ കഴിവ് യാങ്കെലവിച്ച് പരീക്ഷിച്ചു. ഓരോ പരീക്ഷണവും എങ്ങനെ നടത്തണമെന്നും വിലയിരുത്തണമെന്നും വിശദീകരിക്കുന്ന അളവെടുപ്പ്-നിർദിഷ്ട ശേഷികൾ അവർ Codex-ന് നൽകി. ഈ ശേഷികളും ചിപ്പിന്റെ രൂപകൽപ്പനാ ലക്ഷ്യങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് GPT‑5.6 Sol അളവെടുപ്പ് പാരാമീറ്ററുകൾ തിരഞ്ഞെടുത്തു, ഹാർഡ്‌വെയർ പ്രവർത്തിപ്പിച്ചു, ലഭിച്ച ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്തു. തുടർന്ന് അളവെടുപ്പ് മെച്ചപ്പെടുത്തുകയോ അടുത്ത അളവെടുപ്പിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ ഫലം സൂക്ഷിക്കുകയോ ചെയ്തു.

സിഗ്നലുകൾ വ്യക്തമായിരുന്നപ്പോൾ ഗവേഷകരുടെ വളരെ കുറച്ച് ഇടപെടലോടെ Codex ഒരു സാധാരണ അളവെടുപ്പ് ശ്രേണി പൂർത്തിയാക്കി. അത് ക്യൂബിറ്റിന്റെ ട്രാൻസിഷൻ ഫ്രീക്വൻസികൾ കണ്ടെത്തി, ക്യൂബിറ്റിനെ നിയന്ത്രിക്കാനും റീഡ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കുന്ന പൾസുകൾ കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്തു, ക്യൂബിറ്റ് എത്രനേരം ക്വാണ്ടം വിവരങ്ങൾ നിലനിർത്തിയെന്നും നിർണയിച്ചു.

പരീക്ഷണ സിഗ്നലുകൾ ദുർബലമോ ശബ്ദമുഖരിതമോ ആയിരുന്നപ്പോൾ GPT‑5.6 Sol കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ട് നേരിട്ടു. അത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ അനുയോജ്യമായ അളവെടുപ്പ് പാരാമീറ്ററുകൾ കണ്ടെത്താൻ കൂടുതൽ സമയമെടുത്തു. ചിലപ്പോൾ പരിചയസമ്പന്നനായ ഗവേഷകന്റെ മാർഗനിർദേശവും വേണ്ടിവന്നു. വ്യക്തമായി നിർവചിച്ച പരീക്ഷണ പ്രവർത്തനക്രമങ്ങൾ നിലവിലെ ഏജന്റുമാർക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യാനാകുമെന്ന് ഫലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. എന്നാൽ അവ്യക്തമായ ഭൗതിക ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത് ഇപ്പോഴും വെല്ലുവിളിയാണ്.

EQuS ഇത്തരം നിരവധി സാധാരണ ചിപ്പുകൾ നിർമിക്കുന്നു. ഓരോന്നിന്റെയും സ്വഭാവം നിർണയിക്കാൻ ഒരു ഗവേഷകന് ദിവസങ്ങൾ വേണ്ടിവരാം. പതിവ് അളവെടുപ്പുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സംഘം ഇപ്പോൾ പതിവായി ഏജന്റുമാരെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇതിലൂടെ ഗവേഷകർക്ക് മറ്റു ജോലികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാം.

“രാത്രിയിൽ മണിക്കൂറുകളോളമോ ഞാൻ ക്ലീൻറൂമിൽ ജോലി ചെയ്യുമ്പോഴോ അളവെടുപ്പുകൾ നടത്താൻ ഏജന്റുകളെ നിയോഗിക്കാം,” യാങ്കെലവിച്ച് പറഞ്ഞു. “എന്റെ ഫോണിൽനിന്ന് അവയെ പരിശോധിക്കാനും അവ ചെയ്ത കാര്യങ്ങൾ കാണാനും എന്തെങ്കിലും തിരുത്തേണ്ടതുണ്ടെങ്കിലോ മറ്റൊരു ദിശ പരിശോധിക്കണമെന്നുണ്ടെങ്കിലോ അവയെ നയിക്കാനും എനിക്ക് കഴിയും.”

നിരന്തര മേൽനോട്ടമില്ലാതെ പരീക്ഷണ വിശകലനത്തിലും അളവെടുപ്പുകളിലും സ്ഥിരമായ പുരോഗതി കൈവരിക്കാൻ Codex ഏജന്റുകൾക്ക് ഗവേഷകരെ സഹായിക്കാനാകും എന്നതാണ് ഉടനടിയുള്ള നേട്ടം. നിലവിലെ AI മോഡലുകളെക്കാൾ വേഗത്തിൽ ഏറ്റവും മികച്ച കാലിബ്രേഷൻ ക്രമീകരണങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ പരിചയസമ്പന്നരായ ഗവേഷകർക്ക് ഇപ്പോഴും കഴിഞ്ഞേക്കാം. എന്നാൽ കാലിബ്രേഷൻ പ്രക്രിയയിലെ ഓരോ ഘട്ടവും നിരീക്ഷിക്കാൻ മുമ്പ് ചെലവഴിച്ചിരുന്ന സമയം ലാഭിക്കുന്നതിലൂടെ ഗവേഷകർക്ക് മറ്റു ജോലികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാം.

പതിവ് ചിപ്പ് സ്വഭാവനിർണയം താരതമ്യേന വ്യക്തമായി നിർവചിച്ച പ്രവർത്തനക്രമമാണ് പിന്തുടരുന്നത്. പുതുമയുള്ള പരീക്ഷണങ്ങൾക്കായി, നിയന്ത്രണം, വിശകലനം, സിമുലേഷൻ എന്നിവയ്ക്കുവേണ്ടി പുതിയ കോഡ് എഴുതാനും പരിഷ്കരിക്കാനും പരീക്ഷിക്കാനുമുള്ള Codex ഏജന്റുകളുടെ കഴിവ് കൂടുതൽ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് യാങ്കെലവിച്ച് അവയ്ക്ക് പരിമിതമായ പരീക്ഷണലക്ഷ്യങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഏജന്റുകളെ ലാബുമായി നേരിട്ട് ബന്ധിപ്പിക്കുന്നത് കോഡ് പരിഷ്കരിക്കാനും യഥാർഥ അളവുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്ത് പരീക്ഷിക്കാനും ദൈർഘ്യമേറിയ ജോലിഘട്ടങ്ങൾ സ്വയം പൂർത്തിയാക്കാനും സംഘത്തെ സഹായിക്കുന്നു.

“അളവെടുപ്പ്, സിദ്ധാന്തം, ചിപ്പ് രൂപകൽപ്പന എന്നിങ്ങനെ എന്റെ ജോലിയുടെ വിവിധ ഭാഗങ്ങളിലൂടെ ഏജന്റുകളെ നയിക്കാൻ വേണ്ട അടിസ്ഥാനസൗകര്യം ഞാൻ ഒരുക്കിയിട്ടുണ്ട്. ഇപ്പോൾ അതിന്റെ ഗുണഫലം ശരിക്കും ലഭിച്ചുതുടങ്ങി,” യാങ്കെലവിച്ച് പറഞ്ഞു. “ഒരേസമയം വിവിധ പ്രശ്നങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ എനിക്ക് ഒന്നിലധികം ഏജന്റുമാരെ നിയോഗിക്കാം. അതിനാൽ, ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുക, പരീക്ഷണങ്ങൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുക, ഏജന്റുകളുടെ അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾ തീരുമാനിക്കുക, വായിക്കുക, എഴുതുക തുടങ്ങിയ ഉയർന്നതലത്തിലുള്ള ജോലികൾക്കാണ് ഞാൻ കൂടുതൽ സമയവും ചെലവഴിക്കുന്നത്.”