GPT‑5.6 Sol کوانٹم کمپیوٹنگ تجربات چلانے میں کیسے مدد دیتا ہے

کوانٹم کمپیوٹنگ ایک ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی ہے، جو معلومات کو پروسس کرنے کے لیے کوانٹم میکینکس کی منفرد خصوصیات استعمال کرتی ہے. یہ ایک دن پیچیدہ مواد اور سالمات کی زیادہ بہتر سیمولیشن کر سکتی ہے. روایتی پروسیسرز کے برعکس کوانٹم پروسیسرز کوانٹم بِٹس، یعنی کیوبٹس، سے بنائے جاتے ہیں. کیوبٹ تجربات کی تیاری اور انہیں چلانے میں کئی ماہ لگ سکتے ہیں اور سیکڑوں سے ہزاروں ابتدائی پیمائشوں کی ضرورت پڑ سکتی ہے، اور AI اس کام میں مدد کرنے کی صلاحیت رکھتی ہے.

MIT کے Engineering Quantum Systems Group (EQuS) کی گریجویٹ طالبہ Beatriz Yankelevich نے Codex سے مربوط GPT‑5.6 Sol استعمال کرتے ہوئے یہ جاننے کی کوشش کی کہ آیا AI ان کے تجرباتی ورک فلو کو زیادہ مؤثر بنا سکتی ہے۔ MIT کا یہ گروپ سپرکنڈکٹنگ کیوبٹس کا مطالعہ کرتا ہے، جنہیں ڈائلیوشن ریفریجریٹرز نامی خصوصی آلات کے اندر مطلق صفر کے قریب تک ٹھنڈا کیا جاتا ہے۔ یہ کیوبٹس تیزی سے آپریشنز انجام دیتے ہیں، مائیکرو ویو سگنلز کے ذریعے انتہائی درستگی سے کنٹرول کیے جاتے ہیں، اور انہیں مانوس مینوفیکچرنگ تکنیکوں سے تیار کرکے ایک چِپ پر ترتیب دیا جا سکتا ہے۔

سپرکنڈکٹنگ کیوبٹ چِپ کی تیاری، پیکیجنگ اور ٹھنڈا کرنے کے بعد محققین اس سے مکمل طور پر سافٹ ویئر کے ذریعے تعامل کرتے ہیں، اس لیے Yankelevich کے تجربات AI ایجنٹس کی جانچ کے لیے ایک موزوں ٹیسٹ بیڈ ہیں۔ Codex کو تجربات کو مربوط کرنے والے تجربہ گاہ کے سافٹ ویئر سے جوڑنے پر Codex پیمائشیں چلا سکا، نتائج کا تجزیہ کر سکا اور اگلا کیا آزمانا ہے، یہ طے کر سکا۔ Yankelevich نے پایا کہ GPT‑5.6 Sol اکثر معمول کے پیمائشی ورک فلو خودکار طور پر مکمل کر سکتا ہے، جس سے ان کا خاصا وقت بچا اور تجربات مسلسل نگرانی کے بغیر چل سکے۔ اس سے وہ نتائج کے تجزیے، تجربات کے ڈیزائن اور اپنی تحقیق کے اگلے مراحل کی منصوبہ بندی پر زیادہ وقت صرف کر سکیں۔

سپر کنڈکٹنگ کیوبٹس کو اکثر مصنوعی ایٹم کہا جاتا ہے، کیونکہ ایٹموں کی طرح وہ صرف مخصوص توانائی کی سطحوں پر رہ سکتے ہیں. مائیکرو ویو پلسز کیوبٹس کو ان سطحوں کے درمیان منتقل کرتے ہیں اور ان کی کوانٹم حالت کی جانچ کرتے ہیں. محققین چپ کو بھیجے جانے والے پلس سیکوینسز کو ڈیزائن اور کیلیبریٹ کرتے ہیں، پھر واپس آنے والے سگنلز کو ڈیجیٹل شکل دے کر ان کا تجزیہ کرتے ہیں. ان پیمائشوں سے ہر کیوبٹ کی ریزوننس فریکوئنسی معلوم ہوتی ہے، جس سے محققین کیوبٹ کو درست طور پر کنٹرول کر سکتے ہیں، یہ جان سکتے ہیں کہ کیوبٹ کتنی دیر تک کوانٹم معلومات برقرار رکھتا ہے، اور کمپیوٹیشن کے لیے درکار سیٹنگز طے کر سکتے ہیں.

کیوبٹس کی کیلیبریشن کے لیے باہم منحصر پیمائشوں کا ایک سلسلہ درکار ہوتا ہے، جس میں ہر نتیجہ اگلے مرحلے کا تعین کرتا ہے. کیوبٹ کی خصوصیات کبھی کبھار بدل سکتی ہیں، اور غیر متوقع طبیعی رویہ غیر مستقل نتائج کا سبب بن سکتا ہے. تجربہ کار محققین ان تبدیلیوں کو پہچان کر ان کے مطابق طریقۂ کار ڈھال سکتے ہیں. سافٹ ویئر کنٹرول، بار بار پیمائش اور حالات کے مطابق فیصلہ سازی کا یہ امتزاج کیوبٹ کیلیبریشن کو AI ایجنٹس کے لیے ایک مؤثر استعمال بھی بناتا ہے.

Yankelevich نے GPT‑5.6 Sol کی پیمائشیں چلانے کی صلاحیت ایک غیر کیلیبریٹ شدہ چھ کیوبٹ والی چپ پر آزمائی، جو اس معیاری قسم کی تھی جسے EQuS اپنی تیاری کے عمل کی کارکردگی جانچنے کے لیے معمول کے مطابق استعمال کرتا ہے. انہوں نے Codex کو پیمائش سے متعلق مخصوص مہارتیں فراہم کیں، جن میں ہر تجربہ چلانے اور اس کا جائزہ لینے کا طریقہ بتایا گیا تھا. ان مہارتوں اور چپ کے ڈیزائن اہداف کی مدد سے GPT‑5.6 Sol نے پیمائش کے پیرامیٹرز منتخب کیے، ہارڈ ویئر چلایا، حاصل شدہ ڈیٹا کا تجزیہ کیا، اور پھر یا تو پیمائش کو بہتر بنایا یا نتیجہ اگلی پیمائش میں استعمال کے لیے محفوظ کر لیا.

سگنلز واضح ہونے پر Codex نے محقق کی بہت کم مداخلت سے پیمائشوں کا معیاری سلسلہ مکمل کر لیا. اس نے کیوبٹ کی عبوری فریکوئنسیز کی شناخت کی، اسے کنٹرول کرنے اور پڑھنے کے لیے استعمال ہونے والے پلسز کی کیلیبریشن کی، اور معلوم کیا کہ کیوبٹ کوانٹم معلومات کتنی دیر محفوظ رکھتا ہے.

تجرباتی سگنلز کمزور یا شور زدہ ہونے پر GPT‑5.6 Sol کو زیادہ دشواری ہوئی. ایسی صورتوں میں مناسب پیمائشی پیرامیٹرز تلاش کرنے میں زیادہ وقت لگا اور کبھی کبھار کسی تجربہ کار محقق کی رہنمائی درکار ہوئی. نتائج سے ظاہر ہوتا ہے کہ موجودہ ایجنٹس واضح طور پر متعین تجرباتی طریقۂ کار سنبھال سکتے ہیں، لیکن مبہم طبیعی نتائج کی تشریح اب بھی ایک چیلنج ہے.

EQuS ایسی بہت سی معیاری چپس تیار کرتا ہے، جن میں سے ہر ایک کی خصوصیت شناسی میں محقق کے کئی دن لگ سکتے ہیں. اب یہ گروپ معمول کی پیمائشوں کے لیے باقاعدگی سے ایجنٹس استعمال کرتا ہے، جس سے محققین دیگر کاموں پر توجہ دے سکتے ہیں.

Yankelevich نے کہا، ”میں رات بھر کئی گھنٹوں تک یا کلین روم میں کام کرتے ہوئے ایجنٹس سے پیمائشیں کروا سکتی ہوں.“ ”میں اپنے فون سے ان کی پیش رفت دیکھ سکتی ہوں اور اگر کسی چیز کو درست کرنا ہو یا میں کوئی مختلف سمت آزمانا چاہوں تو ان کی رہنمائی کر سکتی ہوں.“

فوری فائدہ یہ ہے کہ Codex ایجنٹس مسلسل نگرانی کے بغیر تجرباتی تجزیے اور پیمائشوں میں مستقل پیش رفت کرنے میں محققین کی مدد کر سکتے ہیں. تجربہ کار محققین اب بھی موجودہ AI ماڈلز کے مقابلے میں زیادہ تیزی سے کیلیبریشن کی بہترین سیٹنگز شناخت کر سکتے ہیں. لیکن کیلیبریشن کے ہر مرحلے کی نگرانی پر پہلے صرف ہونے والا وقت بچا کر محققین دیگر کاموں پر توجہ دے سکتے ہیں.

چِپ کی معمول کی کیریکٹرائزیشن نسبتاً واضح طور پر متعین ورک فلو کے تحت کی جاتی ہے۔ نئے تجربات کے لیے، Yankelevich، Codex ایجنٹس کو زیادہ محدود تجرباتی اہداف تفویض کرتی ہیں، جبکہ کنٹرول، تجزیے اور سیمولیشن کے لیے نیا کوڈ لکھنے، اس میں ترمیم کرنے اور اسے ٹیسٹ کرنے کی ان کی صلاحیت سے زیادہ فائدہ اٹھاتی ہیں۔ ایجنٹس کو براہِ راست تجربہ گاہ سے منسلک کرنے سے گروپ کوڈ میں ترمیم کر سکتا ہے، حقیقی پیمائشوں کے خلاف اسے ٹیسٹ کر سکتا ہے اور کام کے طویل حصے خودکار طور پر مکمل کر سکتا ہے۔

“میں نے اپنے کام کے کئی حصوں، یعنی پیمائش، تھیوری اور چِپ ڈیزائن، میں ایجنٹس کی رہنمائی کے لیے انفراسٹرکچر تیار کیا ہے، اور اب اس کے فوائد واقعی سامنے آنے لگے ہیں،” Yankelevich نے کہا۔ “میں بیک وقت متعدد ایجنٹس کو مختلف مسائل پر کام کرنے کے لیے لگا سکتی ہوں، اور اپنا زیادہ تر وقت اعلیٰ سطح کے کاموں پر صرف کرتی ہوں، جیسے نتائج کی تشریح، تجربات وضع کرنا، ایجنٹس کے لیے اگلے مراحل کی منصوبہ بندی، مطالعہ اور تحریر۔”