8 сентября 2026 года OpenAI объявила о применении GPT-5.6 Sol для оптимизации экспериментов в области квантовых вычислений. Беатрис Янкелевич, аспирантка группы Engineering Quantum Systems (EQuS) Массачусетского технологического института, успешно интегрировала GPT-5.6 Sol, работающий на базе Codex, с лабораторным программным обеспечением. Это позволило автоматизировать рутинные измерения и калибровку сверхпроводящих кубитов, освободив исследователя от монотонной работы и дав возможность сосредоточиться на более сложных аспектах проектирования экспериментов и анализа данных. Квантовые вычисления, использующие уникальные свойства квантовой механики, обещают революционные изменения в моделировании сложных материалов и молекул. Однако подготовка и проведение экспериментов с кубитами, в отличие от традиционных процессоров, может занимать месяцы и требовать тысяч предварительных измерений. Именно в этой области ИИ демонстрирует свой потенциал, значительно ускоряя процесс.
Автоматизация рутинных измерений
Группа EQuS MIT изучает сверхпроводящие кубиты, которые охлаждаются почти до абсолютного нуля в специальных рефрижераторах. Эти кубиты быстро выполняют операции, точно управляются микроволновыми сигналами и могут быть изготовлены с использованием стандартных технологий. После изготовления, упаковки и охлаждения сверхпроводящего кубитного чипа исследователи взаимодействуют с ним исключительно через программное обеспечение, что делает эксперименты Янкелевич идеальной тестовой площадкой для ИИ-агентов. Подключение Codex к лабораторному программному обеспечению, координирующему эксперименты, позволило ему проводить измерения, анализировать результаты и принимать решения о дальнейших действиях.
Янкелевич обнаружила, что GPT-5.6 Sol часто мог автономно выполнять рутинные рабочие процессы измерений, экономя ей значительное количество времени и позволяя проводить эксперименты без постоянного надзора. Это освободило ее для анализа результатов, разработки экспериментов и планирования следующих шагов в исследовании. В тех случаях, когда сигналы были четкими, Codex завершал стандартную последовательность измерений с минимальным вмешательством исследователя, определяя частоты переходов кубитов, калибруя импульсы для управления и считывания, а также определяя время сохранения квантовой информации кубитом.
Координация взаимозависимых измерений
Сверхпроводящие кубиты часто называют искусственными атомами, поскольку, как и атомы, они могут занимать только определенные энергетические уровни. Микроволновые импульсы перемещают кубиты между этими уровнями и зондируют их квантовое состояние. Исследователи разрабатывают и калибруют последовательности импульсов, отправляемых на чип, затем оцифровывают и анализируют возвращающиеся сигналы. Эти измерения показывают резонансные частоты каждого кубита, что позволяет исследователям точно управлять кубитом; как долго кубит сохраняет квантовую информацию; и настройки, необходимые для выполнения вычислений.
Калибровка кубитов требует серии взаимозависимых измерений, где каждый результат определяет дальнейшие действия. Свойства кубитов могут иногда дрейфовать, а неожиданное физическое поведение может вызывать непоследовательные результаты. Опытные исследователи могут распознавать эти изменения и адаптироваться к ним. Такое сочетание программного управления, повторяющихся измерений и адаптивного принятия решений делает калибровку кубитов привлекательным вариантом использования для ИИ-агентов. Янкелевич протестировала способность GPT-5.6 Sol проводить измерения на некалиброванном шестикубитном чипе, одном из стандартных типов, которые EQuS регулярно использует для оценки своего процесса изготовления.
GPT-5.6 Sol испытывал больше трудностей, когда экспериментальные сигналы были слабыми или зашумленными. В таких случаях ему требовалось больше времени для поиска подходящих параметров измерения, и иногда требовалось руководство опытного исследователя. Результаты показывают, что текущие агенты могут справляться с четко определенными экспериментальными рабочими процессами, но интерпретация неоднозначных физических результатов остается проблемой. Группа EQuS изготавливает множество таких стандартных чипов, каждый из которых может занимать у исследователя несколько дней для характеризации. Теперь группа регулярно использует агентов для выполнения рутинных измерений, освобождая исследователей для другой работы.
Сотрудничество с исследователями
Непосредственное преимущество заключается в том, что агенты Codex могут помочь исследователям постоянно продвигаться в экспериментальном анализе и измерениях без постоянного надзора. Опытные исследователи все еще могут определять лучшие настройки калибровки быстрее, чем текущие модели ИИ. Но, экономя время, ранее затрачиваемое на мониторинг каждого шага процесса калибровки, исследователи могут сосредоточиться на другой работе.
Рутинная характеризация чипов следует относительно четко определенному рабочему процессу. Для новых экспериментов Янкелевич ставит агентам Codex более узкие экспериментальные цели, при этом активно используя их способность писать, изменять и тестировать новый код для управления, анализа и моделирования. Прямое подключение агентов к лаборатории позволяет группе пересматривать код, тестировать его на реальных измерениях и выполнять более длительные участки работы автономно. «Я создала инфраструктуру для управления агентами в нескольких частях моей работы — измерениях, теории и проектировании чипов — и теперь это действительно начинает приносить плоды», — сказала Янкелевич. «У меня может быть несколько агентов, работающих над разными проблемами одновременно, и большую часть времени я трачу на более высокоуровневую работу — интерпретацию результатов, разработку экспериментов, планирование следующих шагов для агентов, чтение и написание».
Источник: OpenAI News
