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

کوانٹم کمپیوٹنگ ایک ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی ہے، جو معلومات کی عمل کاری کے لیے کوانٹم میکینکس کی منفرد خصوصیات استعمال کرتی ہے. یہ مستقبل میں 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 اور سینکڑوں سے ہزاروں ابتدائی پیمائشیں لگ سکتی ہیں، اور مصنوعی ذہانت اس کام میں مدد دینے کے لیے تیار ہے.

MIT کے انجینئرنگ کوانٹم سسٹمز گروپ (EQuS) کی گریجویٹ طالبہ بیاتریز یانکیلیوچ نے Codex سے مربوط GPT‑5.6 Sol استعمال کر کے دیکھا کہ آیا مصنوعی ذہانت ان کے تجرباتی طریقۂ کار کو زیادہ مؤثر بنا سکتی ہے. MIT کا یہ گروپ سپر کنڈکٹنگ کیوبٹس کا مطالعہ کرتا ہے، جنہیں ڈائلیوشن ریفریجریٹر کہلانے والے خصوصی آلات میں مطلق صفر کے قریب تک ٹھنڈا کیا جاتا ہے. یہ کیوبٹس تیزی سے کارروائیاں انجام دیتے ہیں، مائیکرو ویو سگنلز سے نہایت درست طور پر کنٹرول کیے جاتے ہیں، اور معروف پیداواری طریقوں سے بنا کر چپ پر ترتیب دیے جا سکتے ہیں.

سپر کنڈکٹنگ کیوبٹ چپ کی تیاری، پیکیجنگ اور ٹھنڈا کرنے کے بعد محققین اس سے مکمل طور پر سافٹ ویئر کے ذریعے تعامل کرتے ہیں، اس لیے یانکیلیوچ کے تجربات مصنوعی ذہانت کے ایجنٹس کی جانچ کے لیے موزوں میدان ہیں. Codex کو تجربات مربوط کرنے والے تجربہ گاہ کے سافٹ ویئر سے جوڑنے پر وہ پیمائشیں چلا سکا، نتائج کا تجزیہ کر سکا اور اگلا قدم طے کر سکا. یانکیلیوچ نے پایا کہ GPT‑5.6 Sol اکثر پیمائش کے معمول کے طریقۂ کار خودکار طور پر مکمل کر سکتا ہے، جس سے ان کا خاصا وقت بچا اور تجربات مسلسل نگرانی کے بغیر چل سکے. اس طرح وہ نتائج کے تجزیے، تجربات کی تشکیل 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 اور ان کی کوانٹم حالت کی جانچ کرتے ہیں. محققین چپ کو بھیجے جانے والے پلس سلسلوں 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 ریزونینس فریکوئنسی معلوم ہوتی ہے، جس سے محققین کیوبٹ کو درست طور پر کنٹرول کر سکتے ہیں، یہ جان سکتے ہیں کہ وہ کوانٹم معلومات کتنی دیر محفوظ رکھتا ہے، اور کمپیوٹیشن کے لیے درکار ترتیبات 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 مصنوعی ذہانت کے ایجنٹس کے لیے ایک مؤثر استعمال بھی بناتا ہے.

یانکیلیوچ 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 فریکوئنسیوں 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.

یانکیلیوچ 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 مصنوعی ذہانت کے ماڈلز سے زیادہ تیزی سے کیلیبریشن کی بہترین ترتیبات 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.

چپ کی معمول کی خصوصیت شناسی نسبتاً واضح طور پر متعین طریقۂ کار پر مبنی ہے. نئے تجربات کے لیے یانکیلیوچ Codex ایجنٹس کو محدود تجرباتی اہداف دیتی ہیں، جبکہ کنٹرول، تجزیے اور سیمولیشن کے لیے نیا کوڈ لکھنے، تبدیل کرنے اور جانچنے کی ان کی صلاحیت سے زیادہ فائدہ اٹھاتی ہیں. ایجنٹس کو براہ راست تجربہ گاہ سے جوڑنے پر گروپ کوڈ میں ترمیم کر سکتا ہے، حقیقی پیمائشوں پر اسے جانچ سکتا ہے اور کام کے طویل مراحل خودکار طور پر مکمل کر سکتا ہے.

یانکیلیوچ نے کہا، ”میں نے پیمائش، نظریے اور چپ ڈیزائن سمیت اپنے کام کے کئی حصوں میں ایجنٹس کی رہنمائی کے لیے بنیادی ڈھانچا تیار کیا ہے، اور اب اس کے فوائد واقعی سامنے آنے لگے ہیں.“ ”میں بیک وقت کئی ایجنٹس سے مختلف مسائل پر کام کرا سکتی ہوں، جبکہ اپنا بیشتر وقت اعلیٰ سطح کے کاموں پر صرف کرتی ہوں، جیسے نتائج کی تشریح، تجربات کی تشکیل، ایجنٹس کے اگلے مراحل کی منصوبہ بندی، مطالعہ اور تحریر.“