OpenAI et le MIT annoncent que l'IA a réussi à prendre le contrôle d'un ordinateur quantique

Juste maintenant, OpenAI en partenariat avec le MIT annonce une nouvelle époustouflante : l’IA a réussi à prendre le contrôle d’un ordinateur quantique !

Dans un rapport conjoint intitulé « Étude de cas : Calibration d'agents pour des qubits supraconducteurs », des chercheurs du groupe Quantum Engineering Systems (EQuS) du MIT ont confirmé que des agents IA, pilotés par GPT-5.6 Sol et Codex, sont désormais capables de mener de manière autonome des expériences d'informatique quantique de bout en bout !

Cela signifie que GPT-5.6 Sol peut désormais effectuer des expériences physiques de manière autonome.

Au cours de ce processus, l'IA a réalisé l'exploitation autonome de l'expérience de calcul quantique, l'analyse des résultats et l'étalonnage des qubits.

De la libération de impulsions micro-ondes via le matériel de laboratoire, à la lecture et au traitement de volumes massifs de données complexes, jusqu'à l'ajustement dynamique des prochaines expériences en fonction des résultats, l'IA assure une surveillance 7×24 heures.

Bien que les physiciens ne soient pas encore au chômage, les règles du jeu de la recherche scientifique ont été entièrement réécrites à cet instant.

L'IA pour la science est passée de l'« assistance aux données » à la « recherche automatisée ».

Les grands modèles agissent comme un cerveau de recherche pour commander directement le matériel expérimental, ce qui brise complètement les goulets d'étranglement d'efficacité en physique fondamentale.

À l'avenir, le principal obstacle dans les sciences de pointe sera « l'IA supérieure + les laboratoires sans personnel », et dans les domaines scientifiques exigeants, l'IA commence enfin à être concrètement appliquée !

Cela marque la mise en œuvre réelle de l'IA dans les domaines scientifiques exigeants.

Dans la réalité, fabriquer et contrôler un ordinateur quantique est une tâche extrêmement difficile.

Au sein du groupe de systèmes quantiques du MIT, la doctorante Beatriz Yankelevich a effectué une démarche audacieuse en intégrant GPT-5.6 Sol sur le cadre d'agents autonomes de Codex et en reliant directement l'API de l'IA au système de contrôle du matériel du laboratoire !

Après plusieurs mois d'itérations, les chercheurs ont fourni à l'IA un « contexte expérimental » — en alimentant GPT-5.6 avec les détails des dispositifs expérimentaux, les schémas de conception de puces, les compétences de mesure spécifiques (y compris des codes modèles, les causes fréquentes d'échecs physiques, et des exemples de graphiques de réussite et d'échec).

Une expérience d'automatisation en boucle fermée d'IA sans précédent vient de commencer.

Pour tester les limites de l'IA, l'équipe de recherche a donné à GPT-5.6 une tâche exigeante : une nouvelle puce contenant six qubits supraconducteurs jamais mesurée auparavant.

Quatre d'entre eux sont des qubits à fréquence fixe, deux sont des qubits à fréquence ajustable. Les paramètres du processeur sont entièrement inconnus ; l'IA doit explorer elle-même les paramètres physiques réels en fonction des objectifs de conception.

Du logiciel de contrôle matériel à la source de signaux micro-ondes, en passant par la carte d'acquisition de données, tout est ouvert à l'IA.

Les chercheurs ont injecté à Codex des « paquets de compétences spécialisées » adaptés à des scénarios de mesure spécifiques, lui indiquant la logique physique et les critères d'évaluation de chaque test quantique.

Ensuite, les humains ont relâché leurs mains.

Sur l'écran, la « chaîne de pensée » de GPT-5.6 Sol s'écoule comme un courant d'eau.

Il a effectué une série d'opérations physiques en boucle fermée impressionnantes, sans intervention humaine en temps réel.

1. Déduction autonome des paramètres : en fonction des objectifs de conception du circuit intégré, planifier automatiquement la fréquence, la puissance et la largeur des impulsions micro-ondes pour la première série de mesures ;

2. Planification du matériel de base : appel direct du logiciel de contrôle pour manipuler le matériel et émettre une séquence d'impulsions micro-ondes vers la puce en profondeur dans le réfrigérateur à dilution ;

3. Répétition et filtrage des données : recevoir les faibles signaux réfléchis d'états quantiques, les nettoyer numériquement, les ajuster et les transformer par Fourier ;

4. Itération adaptative de décision : si le signal est parfait, extrayez automatiquement la fréquence de résonance du qubit et enregistrez-la dans la base de données comme référence pour la prochaine mesure ; si les données sont anormales, ajustez immédiatement les limites de mesure et lancez une nouvelle boucle d'essais et d'erreurs pour l'optimisation.

De l'identification de la fréquence de transition des qubits à la calibration des impulsions micro-ondes utilisées pour le contrôle et la lecture, jusqu'à la mesure finale du temps de cohérence pendant lequel l'information quantique peut être conservée, l'ensemble du processus de mesure physique standard est exécuté entièrement de manière autonome par l'IA.

Sur les 40 mesures complexes ciblant des qubits à fréquence fixe, l'IA a entièrement géré la majorité d'entre elles, les chercheurs humains n'ayant eu à intervenir que 4 fois !

C'est l'IA qui, sur le front le plus avancé de la physique, a accompli une « mise en œuvre autonome » digne d'un manuel.

Pour comprendre l'importance de cette percée de GPT-5.6 Sol, nous devons d'abord dévoiler le voile froid et fascinant de l'informatique quantique : pourquoi le calibrage des puces quantiques rend les physiciens les plus brillants du monde désespérés ?

Dans un ordinateur classique, l'état d'un transistor est extrêmement binaire : soit 0, soit 1, inébranlable.

Mais dans le monde de l'informatique quantique supraconductrice, les qubits sont appelés « atomes artificiels ».

They use superconducting Josephson junctions to model nonlinear discrete energy levels.

Pour faire obéir ces « atomes artificiels », les scientifiques doivent utiliser des impulsions micro-ondes précises à l'échelle de la nanoseconde ou de la picoseconde pour inverser les états quantiques entre différents niveaux d'énergie, permettant ainsi l'opération de portes logiques quantiques.

Mais les « atomes artificiels » sont trop fragiles, trop nerveux.

First, coherence is extremely fragile.

Les signaux électromagnétiques résiduels extrêmement faibles dans l'espace, voire les dérives de température de quelques millikelvins (mK) du réfrigérateur à dilution, peuvent provoquer la « décohérence » des qubits, faisant s'effondrer instantanément les informations quantiques soigneusement préparées en bruit.

Et le « dérive des paramètres » est également un défi.

Les propriétés physiques des qubits ne sont jamais des constantes fixes. Sous l'effet des défauts matériels à l'échelle microscopique et des fluctuations des systèmes à deux niveaux, la fréquence de résonance mesurée sur la puce hier peut déjà avoir dérivé aujourd'hui.

De plus, plusieurs facteurs dans l'étude sont interdépendants et s'entrelacent.

Pour effectuer un calcul précis, vous devez d'abord déterminer la fréquence de résonance de chaque qubit ; une fois la fréquence trouvée, vous devez calibrer les oscillations de Rabi pour déterminer l'amplitude de l'impulsion ; ensuite, mesurez les franges de Ramsey pour corriger précisément la phase ; puis mesurez le temps de relaxation d'énergie $$T_$$ et le temps de décohérence de phase $$T_$$…

Les données de l'étape précédente sont une condition absolue préalable à la prochaine mesure. Dès qu'une petite erreur systématique survient à l'étape précédente, toutes les mesures suivantes sont annulées.

L'équipe EQuS du MIT fait face quotidiennement à un environnement expérimental extrême : les puces quantiques sont placées dans un grand cylindre appelé « cryostat à dilution », où la température est abaissée à des niveaux impressionnants de milli-kelvins (proches du zéro absolu, plus froid que l'espace extra-atmosphérique).

Une fois le package du puce refroidi, les humains ne peuvent plus le toucher manuellement ; toutes les interactions doivent se faire par logiciel.

Les chercheurs programment des séquences d'impulsions micro-ondes sur un ordinateur à température ambiante, transmettent ces impulsions via un câble coaxial au fond du réfrigérateur pour interagir avec les circuits quantiques sur la puce, puis amplifient, numérisent et ramènent les faibles signaux réfléchis au monde réel pour analyse.

La routine du laboratoire EQuS du MIT consiste à produire fréquemment des lots de puces quantiques standard destinées à des tests de référence.

La réalité est que pour effectuer une caractérisation complète d'un seul puce, il faut souvent qu'un étudiant en physique bien formé reste plusieurs jours et nuits consécutifs à côté des instruments, effectuant des centaines, voire des milliers, de mesures et ajustements manuels interdépendants.

C'est un secret bien connu dans la communauté de la physique : les physiciens quantiques contemporains consacrent souvent plus de 70 % de leur jeunesse à des travaux expérimentaux répétitifs appelés « vis de réglage ».

Et maintenant, GPT-5.6 Sol a brisé cette impasse.

Selon les détails révélés par OpenAI et le MIT, ce test n'était pas un « macro automatisé » prédéfini, mais un jeu dynamique hautement intelligent.

Face à ce processeur de 6 qubits non étalonné, GPT-5.6 Sol a démontré une « intuition physique » et une « prise de décision adaptative » extrêmement humanisées :

Lorsque le signal quantique est dans un état de haut rapport signal sur bruit et de caractéristiques nettes, la performance de Codex est parfaite.

Il émet d'abord un signal à balayage large, capte avec précision dans le bruit de fond le creux de réflexion du résonateur causé par une transition de niveau quantique, puis réduit automatiquement la fenêtre de balayage pour verrouiller avec une haute précision la fréquence de transition du qubit.

Ensuite, il passe sans heurts au contrôle dans le domaine temporel, ajuste précisément la relation entre l'amplitude de l'impulsion et l'angle de basculement, effectue l'étalonnage des impulsions de lecture et de contrôle, et détermine enfin la fenêtre temporelle pendant laquelle le qubit conserve son état cohérent.

L'ensemble du processus s'effectue sans aucune intervention humaine.

Dans les captures d'écran du document technique publié par OpenAI, la chaîne de pensée de GPT-5.6 Sol illustre son processus de réflexion. Face à une courbe sinusoïdale amortie fluctuante, il se parle à lui-même en interne :

Les résidus d'ajustement actuels sont trop élevés, probablement en raison d'un décalage de la référence de phase de démodulation, entraînant un mélange des composantes I/Q… Je dois d'abord effectuer un déroulement de phase ; si les résidus ne descendent toujours pas sous le seuil, il faudra augmenter le désaccord micro-onde de 5 MHz et effectuer une nouvelle acquisition…

Cette correction et prise de décision par branches, fondées sur la compréhension du sens physique, constituent exactement le壁垒 que les programmes de script traditionnels ne pouvaient pas franchir.

Bien sûr, le rapport officiel illustre également des limites techniques extrêmement réelles :

Lorsque le signal devient faible ou est noyé dans du bruit de fond physique, GPT-5.6 Sol commence à sembler « maladroit ».

Dans les zones à faible rapport signal sur bruit, le modèle d'IA doit tester répétitivement les paramètres, ce qui fait augmenter exponentiellement le temps nécessaire ; parfois, lorsque les puces physiques présentent des phénomènes physiques anormaux imprévisibles, l'IA tombe dans des erreurs d'interprétation et ne peut pas établir une attribution précise, nécessitant finalement l'intervention manuelle de chercheurs expérimentés.

OpenAI affirme sans détour dans son rapport : les agents IA actuels peuvent exécuter de manière extrêmement stable des flux de travail standard bien définis, mais l'intuition des scientifiques de premier plan reste irremplaçable pour interpréter des résultats complexes, hautement ambigus et remplis d'anomalies physiques.

Mais même ainsi, il a accompli la transition la plus ardue de l'histoire de l'humanité : racheter complètement les scientifiques des tâches routinières et ennuyeuses.

Mais après l'introduction de GPT-5.6 Sol et Codex, les relations de production au laboratoire ont été entièrement restructurées :

Élévation du rôle : l'humain se concentre sur la conception stratégique (solutions, mécanismes, planification globale), en déléguant le réglage des paramètres de base.

Coordination multi-agents : création de trois postes IA théoriques, de contrôle et de simulation, en travail parallèle.

Évolution en temps réel : Codex gère l'exécution tactique ; une fois le code généré, il est directement déployé sur un véritable quantum chip, avec un débogage inversé en temps réel basé sur les retours physiques, formant une boucle extrêmement rapide.

Cette super boucle fermée « théorie - simulation - contrôle matériel - ajustement des données - optimisation itérative » a réduit le cycle de recherche, qui était autrefois mesuré en « semaines », à des durées de « heures » voire de « minutes ».

C'est une attaque de niveau supérieur sur le paradigme entier de la physique expérimentale.

Aujourd'hui, OpenAI fait la une des médias internationaux — ils affirment avoir réalisé une avancée mathématique majeure sur le « problème du millénaire », en prouvant les équations de Navier–Stokes.

La preuve d'OpenAI montre effectivement qu'il existe certains fluides qui, bien que initialement entièrement normaux, atteignent une vitesse infinie en un temps fini sous les équations de Navier-Stokes.

In other words, under certain conditions, this equation may not reliably reflect physical reality.

C'est la première fois que l'IA résout véritablement un problème mathématique de la stature de la conjecture de Riemann. Ce problème est non seulement célèbre pour sa difficulté, mais aussi pour ses nombreuses applications.

Les équations de Navier-Stokes peuvent être utilisées pour simuler la météo, les courants océaniques, l'écoulement de l'eau dans les tuyaux, le mouvement des étoiles dans les galaxies, l'écoulement de l'air autour des profils aérodynamiques, et également pour concevoir des aéronefs et des véhicules, étudier la circulation sanguine, concevoir des centrales électriques, analyser les effets de la pollution, etc.

Mais un autre mathématicien, Tristan Buckmaster, a émis des doutes, affirmant qu'OpenAI, après avoir pris connaissance des travaux de recherche qu'il a menés avec son collaborateur Levent Alpöge d'Anthropic, a publié précipitamment ce prétendu « solution ».

Tristan Buckmaster a également affirmé qu'OpenAI a tenté d'exclure Levent Alpöge, chercheur chez Anthropic, de la liste des auteurs de l'article.

OpenAI affirme qu'ils ont simplement résolu le problème de singularité de l'équation d'Euler, tandis qu'ils ont résolu les équations de Navier-Stokes.

Buckmaster a déclaré qu'ils étaient à un dernier pas de la solution des équations de Navier-Stokes et, afin d'éviter d'être devancés, ont publié leurs résultats précipitamment avant OpenAI.

Selon les informations, OpenAI a fait appel à 10 000 agents, fonctionné pendant 88 heures et consommé 130 milliards de tokens.

Autreman a également déclaré que les approches des deux parties semblaient différentes, mais a admis avoir été stimulé par Anthropic : « En effet, nous avons exploré cette direction parce que la semaine dernière, des rumeurs sur Internet affirmaient que le modèle d'Anthropic avait résolu un problème du millénaire, et nous nous sommes demandé si notre modèle pouvait également y parvenir. »

Un internaute a plaisanté en disant :

On dit qu'Anthropic a découvert un supraconducteur à température ambiante, j'espère que plus aucun concurrent ne perdra 88 heures et 10 000 agents post-Astra pour publier un article.

Ultraman a répondu : « let’s try » (attendons de voir).

Les gens s'exclament « Les mathématiques sont en danger » ; la véritable crise de survie des mathématiques éclate.

Mais dès qu'il s'agit du monde physique, les grands modèles semblent « impuissants ».

Mais cette fois, l'annonce officielle d'OpenAI a complètement brisé la barrière entre le monde virtuel et le monde physique.

L'IA est vraiment entrée en scène et effectue des expériences dans le monde physique humain.

Références :

https://cdn.openai.com/pdf/case-study-agentic-calibration-of-superconducting-qubits.pdf

https://openai.com/index/codex-quantum-computing-experiments/

https://x.com/anabology/status/2097450250067689558

https://x.com/LuminaBench/status/2097421659552518226?s=20

Cet article provient du compte WeChat « Nouvelle Intelligence », auteur : Apocalypses de l'ASI ; éditeur : Aeneas David