Како GPT‑5.6 Sol помаже у извођењу експеримената у квантном рачунарству

Квантно рачунарство је технологија у развоју која за обраду информација користи јединствена својства квантне механике. Једног дана могло би да омогући боље симулације сложених материјала и молекула. За разлику од конвенционалних процесора, квантни процесори се састоје од квантних битова, односно кубита. Припрема и извођење експеримената са кубитима могу трајати месецима и захтевати од неколико стотина до неколико хиљада прелиминарних мерења — а ту вештачка интелигенција може да помогне.

Беатриз Јанкелевич, постдипломска студенткиња у Групи за инжењерство квантних система на MIT-у (EQuS), користила је GPT‑5.6 Sol повезан са системом Codex како би испитала да ли вештачка интелигенција може да поједностави њен експериментални ток рада. Група са MIT-а проучава суперпроводне кубите, који се у специјализованим уређајима званим разблаживачки фрижидери хладе на температуру близу апсолутне нуле. Ови кубити брзо обављају операције, прецизно се контролишу микроталасним сигналима, а могу се производити познатим техникама и распоређивати на чипу.

Када се суперпроводни чип са кубитима произведе, упакује и охлади, истраживачи са њим комуницирају искључиво путем софтвера, па су експерименти Јанкелевич природно окружење за испитивање агената вештачке интелигенције. Повезивање система Codex са лабораторијским софтвером који координише експерименте омогућило му је да спроводи мерења, анализира резултате и одлучује шта следеће да испроба. Јанкелевич је утврдила да GPT‑5.6 Sol често може самостално да обави рутинске токове мерења, чиме јој штеди много времена и омогућава извођење експеримената без сталног надзора. Тако је добила више времена за анализу резултата, осмишљавање експеримената и планирање наредних корака у истраживању.

Суперпроводни кубити често се називају вештачким атомима јер, као и атоми, могу да заузимају само одређене енергетске нивое. Микроталасни импулси пребацују кубите између тих нивоа и испитују њихово квантно стање. Истраживачи пројектују и калибришу секвенце импулса које се шаљу чипу, а затим дигитализују и анализирају повратне сигнале. Ова мерења откривају резонантне фреквенције сваког кубита, што истраживачима омогућава да га прецизно контролишу; колико дуго кубит задржава квантне информације; и подешавања потребна за прорачуне.

Калибрација кубита захтева низ међусобно зависних мерења, при чему сваки резултат одређује наредни корак. Својства кубита понекад могу да одступе, а неочекивано физичко понашање може да доведе до недоследних резултата. Искусни истраживачи умеју да препознају те промене и прилагоде им се када се појаве. Ова комбинација софтверског управљања, поновљених мерења и прилагодљивог одлучивања такође чини калибрацију кубита погодним случајем примене агената вештачке интелигенције.

Јанкелевич је тестирала способност модела GPT‑5.6 Sol да спроводи мерења на некалибрисаном чипу са шест кубита, једном од стандардних типова које EQuS редовно користи за процену свог производног процеса. Систему Codex дала је посебне вештине за мерења, са упутствима за извођење и процену сваког експеримента. Користећи те вештине и пројектне циљеве чипа, GPT‑5.6 Sol је бирао параметре мерења, управљао хардвером, анализирао добијене податке, а затим побољшавао мерење или чувао резултат за следеће мерење.

Када су сигнали били јасни, Codex је завршавао стандардни низ мерења уз мало учешћа истраживача. Утврдио је прелазне фреквенције кубита, калибрисао импулсе за његово управљање и очитавање и одредио колико дуго кубит задржава квантне информације.

GPT‑5.6 Sol имао је више потешкоћа када су експериментални сигнали били слаби или са много шума. У тим случајевима требало му је више времена да пронађе одговарајуће параметре мерења, а понекад му је било потребно усмеравање искусног истраживача. Резултати указују на то да садашњи агенти могу да обављају јасно дефинисане експерименталне токове рада, али тумачење нејасних физичких резултата и даље представља изазов.

EQuS производи много ових стандардних чипова, а истраживачу може бити потребно неколико дана да окарактерише сваки од њих. Група сада редовно користи агенте за рутинска мерења, ослобађајући истраживаче да се усредсреде на друге послове.

„Могу да оставим агенте да сатима спроводе мерења током ноћи или док радим у чистој соби“, рекла је Јанкелевич. „Могу да их проверим телефоном, видим шта су урадили и усмерим их ако нешто треба поправити или ако желим да истражим други правац.“

Непосредна предност је то што Codex агенти могу да помогну истраживачима да непрекидно напредују у анализи експеримената и мерењима без сталног надзора. Искусни истраживачи можда и даље могу брже од тренутних модела вештачке интелигенције да утврде најбоља подешавања калибрације. Међутим, пошто више не морају да троше време на праћење сваког корака калибрације, истраживачи могу да се усредсреде на друге послове.

Рутинска карактеризација чипа прати релативно јасно дефинисан ток рада. За нове експерименте Јанкелевич задаје Codex агентима уже експерименталне циљеве, а више се ослања на њихову способност да пишу, мењају и тестирају нови кôд за управљање, анализу и симулацију. Директно повезивање агената са лабораторијом омогућава групи да мења кôд, тестира га на стварним мерењима и самостално обавља дуже низове задатака.

„Изградила сам инфраструктуру која агенте води кроз неколико области мог рада — мерења, теорију и пројектовање чипова — и сада то заиста почиње да се исплаћује“, рекла је Јанкелевич. „Могу истовремено да ангажујем више агената на различитим проблемима, док већину времена посвећујем задацима вишег нивоа — тумачењу резултата, осмишљавању експеримената, планирању наредних корака за агенте, читању и писању.“