Аспирантка MIT оставляет GPT-5.6 Sol на ночь калибровать кубиты
В лаборатории MIT агенты Codex на GPT-5.6 Sol сами проводят рутинные измерения сверхпроводящих кубитов. С чёткими сигналами они почти не требуют помощи, а на слабых и шумных — нужна подсказка человека.
В одной из квантовых лабораторий MIT рутинную настройку кубитов теперь доверяют ИИ-агентам. Беатрис Янкелевич (Beatriz Yankelevich), аспирантка группы Engineering Quantum Systems (EQuS), подключила GPT-5.6 Sol через Codex к лабораторным программам. Модель сама запускает измерения, разбирает результаты и решает, что делать дальше. Кейс опубликовала OpenAI.
Группа работает со сверхпроводящими кубитами — их охлаждают почти до абсолютного нуля. Когда чип изготовлен и охлаждён, всё общение с ним идёт через программы. Поэтому такие эксперименты хорошо подходят для агентов. Но калибровка — длинная цепочка измерений, где каждый результат определяет следующий шаг. К тому же свойства кубитов иногда «плывут».
Янкелевич проверила модель на некалиброванном шестикубитном чипе. Такие типовые чипы в группе делают постоянно, и на разбор каждого у исследователя уходит несколько дней. Codex получил инструкции, как проводить и оценивать каждое измерение. Дальше модель сама подбирала параметры, управляла оборудованием и либо уточняла замер, либо сохраняла результат для следующего шага. При чётких сигналах она почти без участия человека нашла частоты переходов кубита, настроила управляющие импульсы и измерила, сколько кубит хранит квантовую информацию.
На слабых и зашумлённых сигналах дело шло хуже. Модель дольше искала параметры и порой нуждалась в подсказке опытного исследователя. OpenAI признаёт, что человек пока может найти лучшие настройки быстрее. Интерпретировать неоднозначные физические результаты агентам всё ещё трудно.
Тем не менее группа уже регулярно отдаёт агентам рутинные замеры. «Агенты могут часами вести измерения ночью или пока я работаю в чистой комнате, — говорит Янкелевич. — Я проверяю с телефона, что они сделали, и поправляю, если что-то не так». В новых экспериментах она ставит агентам более узкие цели и чаще поручает им писать и проверять код для управления, анализа и моделирования. Сама она, по её словам, теперь в основном интерпретирует результаты, придумывает эксперименты и пишет.