Jinsi GPT‑5.6 Sol inavyosaidia kuendesha majaribio ya kompyuta za kwanta

Kompyuta ya kwanta ni teknolojia inayoibuka inayotumia sifa za kipekee za mekanika ya kwanta kuchakata taarifa. Siku moja inaweza kuiga nyenzo na molekuli changamano kwa ufanisi zaidi. Tofauti na vichakataji vya kawaida, vichakataji vya kwanta huundwa kwa biti za kwanta, au qubit. Kuandaa na kuendesha majaribio ya qubit kunaweza kuchukua miezi na kuhitaji mamia hadi maelfu ya vipimo vya awali—kazi ambayo AI iko tayari kusaidia.

Beatriz Yankelevich, mwanafunzi wa shahada ya uzamili katika Kikundi cha Mifumo ya Uhandisi wa Kwanta cha MIT (EQuS), alitumia GPT‑5.6 Sol iliyounganishwa na Codex kuchunguza iwapo AI ingeweza kurahisisha utaratibu wake wa kazi za majaribio. Kikundi cha MIT huchunguza qubit zenye upitishaji mkuu, ambazo hupozwa hadi karibu na sufuri kamili ndani ya vifaa maalumu vinavyoitwa majokofu ya myeyusho. Qubit hizi hufanya operesheni haraka, hudhibitiwa kwa usahihi kwa kutumia mawimbi ya mikrowevu, na zinaweza kutengenezwa kwa mbinu zinazofahamika na kupangwa kwenye chipu.

Baada ya chipu ya qubit yenye upitishaji mkuu kutengenezwa, kufungashwa na kupozwa, watafiti huiendesha kabisa kupitia programu, hivyo kufanya majaribio ya Yankelevich kuwa mazingira mwafaka ya kuwajaribu mawakala wa AI. Kuunganisha Codex na programu ya maabara inayoratibu majaribio kuliiwezesha kuendesha vipimo, kuchanganua matokeo na kuamua hatua inayofuata ya kujaribu. Yankelevich aligundua kuwa GPT‑5.6 Sol mara nyingi iliweza kukamilisha kiotomatiki mtiririko wa kawaida wa vipimo, hivyo kumwokolea muda mwingi na kuruhusu majaribio yaendelee bila usimamizi wa kila wakati. Hili lilimpa muda zaidi wa kuchanganua matokeo, kubuni majaribio na kupanga hatua zinazofuata za utafiti wake.

Qubit zenye upitishaji mkuu mara nyingi huitwa atomi bandia kwa sababu, kama atomi, zinaweza tu kuwa katika viwango mahususi vya nishati. Mipigo ya mikrowevu huhamisha qubit kati ya viwango hivi na kuchunguza hali yake ya kwanta. Watafiti hubuni na kurekebisha mifuatano ya mipigo inayotumwa kwenye chipu, kisha huweka mawimbi yanayorudi katika muundo wa kidijitali na kuyachanganua. Vipimo hivi hufichua marudio ya mwangwi ya kila qubit, yanayowawezesha watafiti kuidhibiti kwa usahihi; muda ambao qubit huhifadhi taarifa ya kwanta; na mipangilio inayohitajika kufanya hesabu.

Kurekebisha qubit kunahitaji mfululizo wa vipimo vinavyotegemeana, huku kila matokeo yakielekeza hatua inayofuata. Sifa za qubit zinaweza kubadilika mara kwa mara, na tabia za kimaumbile zisizotarajiwa zinaweza kusababisha matokeo yasiyolingana. Watafiti wenye uzoefu wanaweza kutambua mabadiliko haya na kujirekebisha yanapotokea. Mchanganyiko huu wa udhibiti wa programu, vipimo vinavyorudiwa na kufanya maamuzi kulingana na hali pia hufanya urekebishaji wa qubit kuwa matumizi yanayofaa sana kwa mawakala wa AI.

Yankelevich alijaribu uwezo wa GPT‑5.6 Sol kuendesha vipimo kwenye chipu yenye qubit sita ambayo haikuwa imerekebishwa, mojawapo ya aina za kawaida ambazo EQuS hutumia kupima ubora wa mchakato wake wa utengenezaji. Aliipa Codex ujuzi mahususi wa vipimo ulioeleza jinsi ya kuendesha na kutathmini kila jaribio. Kwa kutumia ujuzi huu na malengo ya usanifu wa chipu, GPT‑5.6 Sol ilichagua vigezo vya vipimo, ikaendesha maunzi, ikachanganua data iliyopatikana, kisha ikaboresha kipimo au kuhifadhi matokeo ili yatumiwe katika kipimo kilichofuata.

Mawimbi yalipokuwa wazi, Codex ilikamilisha mfuatano wa kawaida wa vipimo bila kuhitaji ushiriki mkubwa wa mtafiti. Ilitambua marudio ya mpito ya qubit, ikarekebisha mipigo iliyotumiwa kuidhibiti na kuisoma, na kubaini muda ambao qubit ilihifadhi taarifa ya kwanta.

GPT‑5.6 Sol ilipata ugumu zaidi wakati mawimbi ya majaribio yalikuwa dhaifu au yenye kelele. Katika hali hizo, ilichukua muda mrefu kupata vigezo vinavyofaa vya vipimo na wakati mwingine ilihitaji mwongozo wa mtafiti mwenye uzoefu. Matokeo yanaonyesha kuwa mawakala wa sasa wanaweza kushughulikia mitiririko ya majaribio iliyofafanuliwa wazi, lakini kutafsiri matokeo ya kimaumbile yasiyo dhahiri bado ni changamoto.

EQuS hutengeneza chipu nyingi za kawaida za aina hii, na mtafiti anaweza kutumia siku kadhaa kuchanganua sifa za kila moja. Sasa kikundi hutumia mawakala mara kwa mara kushughulikia vipimo vya kawaida, hivyo kuwawezesha watafiti kuangazia kazi nyingine.

“Ninaweza kuwaacha mawakala wakiendesha vipimo kwa saa nyingi usiku au ninapofanya kazi katika chumba safi,” Yankelevich alisema. “Ninaweza kufuatilia kupitia simu yangu, kuona walichofanya na kuwaelekeza ikiwa kuna jambo linalohitaji kurekebishwa au nikitaka kuchunguza mwelekeo tofauti.”

Faida ya moja kwa moja ni kwamba mawakala wa Codex wanaweza kuwasaidia watafiti kuendeleza uchanganuzi na vipimo vya majaribio bila usimamizi wa kila wakati. Huenda watafiti wenye uzoefu bado wakaweza kutambua mipangilio bora ya urekebishaji kwa haraka kuliko miundo ya sasa ya AI. Lakini kwa kuokoa muda uliotumika awali kufuatilia kila hatua ya urekebishaji, watafiti wanaweza kuangazia kazi nyingine.

Uchambuzi wa kawaida wa sifa za chipu hufuata utaratibu wa kazi uliofafanuliwa vizuri. Kwa majaribio mapya, Yankelevich huwapa mawakala wa Codex malengo mahususi zaidi ya majaribio huku akitegemea zaidi uwezo wao wa kuandika, kurekebisha na kujaribu msimbo mpya wa udhibiti, uchanganuzi na uigaji. Kuunganisha mawakala moja kwa moja na maabara huruhusu kikundi kurekebisha msimbo, kuujaribu kwa vipimo halisi na kukamilisha vipindi virefu vya kazi kiotomatiki.

“Nimeunda miundombinu ya kuwaongoza mawakala katika sehemu kadhaa za kazi yangu—vipimo, nadharia na usanifu wa chipu—na sasa inaanza kuleta manufaa makubwa,” Yankelevich alisema. “Ninaweza kuwa na mawakala wengi wanaoshughulikia matatizo tofauti kwa wakati mmoja, nami hutumia muda wangu mwingi kwa kazi za kiwango cha juu—kutafsiri matokeo, kubuni majaribio, kupanga hatua zinazofuata za mawakala, kusoma na kuandika.”