Cum ajută GPT‑5.6 Sol la desfășurarea experimentelor de calcul cuantic

Calculul cuantic este o tehnologie emergentă care folosește proprietățile unice ale mecanicii cuantice pentru a procesa informații. Într-o zi, ar putea simula mai bine materiale și molecule complexe. Spre deosebire de procesoarele convenționale, procesoarele cuantice sunt construite cu biți cuantici, numiți qubiți. Pregătirea și desfășurarea experimentelor cu qubiți pot dura luni întregi și pot necesita între sute și mii de măsurători preliminare — o activitate la care AI ar putea contribui.

Beatriz Yankelevich, doctorandă în cadrul Grupului de Inginerie a Sistemelor Cuantice (EQuS) de la MIT, a folosit GPT‑5.6 Sol prin intermediul Codex pentru a afla dacă AI îi poate eficientiza fluxul de lucru experimental. Grupul de la MIT studiază qubiții supraconductori, care sunt răciți până aproape de zero absolut în dispozitive specializate numite frigidere cu diluție. Acești qubiți efectuează rapid operații, sunt controlați cu precizie prin semnale de microunde și pot fi realizați prin tehnici de fabricație consacrate și dispuși pe un cip.

După fabricarea, încapsularea și răcirea unui cip cu qubiți supraconductori, cercetătorii interacționează cu acesta exclusiv prin software, ceea ce face ca experimentele lui Yankelevich să fie un mediu de testare ideal pentru agenții AI. Conectarea Codex la software-ul de laborator care coordonează experimentele i-a permis să efectueze măsurători, să analizeze rezultatele și să decidă ce să încerce în continuare. Yankelevich a constatat că GPT‑5.6 Sol putea adesea să realizeze autonom fluxuri de lucru obișnuite pentru măsurători, economisindu-i mult timp și permițând desfășurarea experimentelor fără supraveghere continuă. Astfel, a avut mai mult timp pentru a analiza rezultatele, a proiecta experimente și a planifica următorii pași ai cercetării.

Qubiții supraconductori sunt adesea numiți atomi artificiali deoarece, la fel ca atomii, pot ocupa doar anumite niveluri de energie. Impulsurile de microunde deplasează qubiții între aceste niveluri și le sondează starea cuantică. Cercetătorii proiectează și calibrează secvențele de impulsuri trimise către cip, apoi digitizează și analizează semnalele returnate. Aceste măsurători indică frecvențele de rezonanță ale fiecărui qubit, permițând controlarea sa cu precizie, durata în care acesta păstrează informația cuantică și setările necesare pentru efectuarea calculelor.

Calibrarea qubiților necesită o serie de măsurători interdependente, fiecare rezultat influențând ceea ce urmează. Proprietățile qubiților pot varia ocazional, iar fenomenele fizice neașteptate pot produce rezultate neuniforme. Cercetătorii cu experiență pot recunoaște aceste schimbări și se pot adapta atunci când apar. Această combinație de control software, măsurători repetate și decizii adaptive transformă calibrarea qubiților într-un caz de utilizare convingător și pentru agenții AI.

Yankelevich a testat capacitatea GPT‑5.6 Sol de a efectua măsurători pe un cip necalibrat cu șase qubiți, un model standard folosit frecvent de EQuS pentru evaluarea procesului său de fabricație. Ea a pus la dispoziția Codex abilități specifice măsurătorilor, care explicau cum trebuie desfășurat și evaluat fiecare experiment. Folosind aceste abilități și parametrii-țintă din proiectarea cipului, GPT‑5.6 Sol a ales parametrii de măsurare, a operat echipamentele, a analizat datele rezultate, apoi fie a ajustat măsurătoarea, fie a salvat rezultatul pentru măsurătoarea următoare.

Când semnalele erau clare, Codex finaliza o secvență standard de măsurători cu o intervenție minimă din partea cercetătorului. A identificat frecvențele de tranziție ale qubitului, a calibrat impulsurile folosite pentru controlarea și citirea acestuia și a determinat cât timp păstra qubitul informația cuantică.

GPT‑5.6 Sol a întâmpinat mai multe dificultăți atunci când semnalele experimentale erau slabe sau afectate de zgomot. În aceste cazuri, găsirea unor parametri de măsurare adecvați dura mai mult și uneori era necesară îndrumarea unui cercetător cu experiență. Rezultatele sugerează că agenții actuali pot gestiona fluxuri de lucru experimentale clar definite, însă interpretarea rezultatelor fizice ambigue rămâne o provocare.

EQuS fabrică multe astfel de cipuri standard, iar caracterizarea fiecăruia îi poate lua unui cercetător câteva zile. În prezent, grupul folosește periodic agenți pentru măsurătorile de rutină, astfel încât cercetătorii să se poată concentra asupra altor activități.

„Pot lăsa agenții să efectueze măsurători ore întregi, peste noapte sau în timp ce lucrez în camera curată”, a declarat Yankelevich. „Pot verifica de pe telefon ce au făcut și îi pot îndruma dacă trebuie remediat ceva sau dacă vreau să explorez o direcție diferită.”

Avantajul imediat este că agenții Codex îi pot ajuta pe cercetători să progreseze constant în analiza experimentelor și efectuarea măsurătorilor, fără supraveghere continuă. Cercetătorii cu experiență pot identifica în continuare cele mai bune setări de calibrare mai repede decât modelele AI actuale. Însă, nemaifiind nevoiți să monitorizeze fiecare etapă a procesului de calibrare, cercetătorii se pot concentra asupra altor activități.

Caracterizarea de rutină a cipurilor urmează un flux de lucru relativ bine definit. Pentru experimentele noi, Yankelevich le atribuie agenților Codex obiective experimentale mai restrânse și se bazează într-o mai mare măsură pe capacitatea lor de a scrie, modifica și testa cod nou pentru control, analiză și simulare. Conectarea directă a agenților la laborator permite grupului să revizuiască codul, să-l testeze pe baza măsurătorilor reale și să desfășoare autonom etape de lucru mai lungi.

„Am construit o infrastructură care să ghideze agenții în mai multe componente ale activității mele — măsurători, teorie și proiectarea cipurilor — iar acum chiar începe să dea rezultate”, a declarat Yankelevich. „Pot avea mai mulți agenți care lucrează simultan la probleme diferite, iar eu îmi petrec cea mai mare parte a timpului cu activități de nivel superior: interpretez rezultatele, concep experimente, planific pașii următori pentru agenți, citesc și scriu.”