OpenAI e MIT anunciam que IA com sucesso assume controle de computador quântico

Just now, OpenAI announced a stunning news in partnership with MIT: AI has successfully taken over a quantum computer!

Em um relatório conjunto intitulado “Estudo de Caso: Calibração de Agentes para Qubits Supercondutores”, pesquisadores do Grupo de Sistemas de Engenharia Quântica (EQuS) do MIT confirmaram que agentes de IA, impulsionados pelo GPT-5.6 Sol e Codex, já conseguem executar experimentalmente cálculos quânticos de ponta a ponta de forma autônoma!

Ou seja, o GPT-5.6 Sol pode realizar experimentos físicos de forma autônoma.

Durante esse processo, a IA realizou a operação autônoma do experimento de computação quântica, a análise dos resultados e a calibração dos qubits.

Da liberação de pulsos de micro-ondas pelo hardware do laboratório de controle, à leitura e processamento de grandes volumes de dados complexos, até a adaptação dinâmica do próximo plano experimental com base nos resultados, a IA opera 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Embora os físicos ainda não corram o risco de ficar desempregados, as regras do jogo da pesquisa científica foram totalmente reescritas neste momento.

IA para Ciência passou de “auxílio por dados” para “pesquisa automatizada”.

Grandes modelos atuam como cérebro científico, coordenando diretamente o hardware experimental, superando totalmente o gargalo de eficiência da física básica.

No futuro, a barreira central da ciência de ponta será o «superinteligência artificial + laboratório sem humanos»; na área de ciência rigorosa, a IA finalmente começa a ser aplicada na prática!

Isso marca a implementação real da IA no campo da ciência rigorosa.

Na realidade, fabricar e controlar um computador quântico é uma tarefa de extrema dificuldade.

No grupo de Sistemas Quânticos do MIT, a estudante de doutorado Beatriz Yankelevich realizou algo ousado: conectou diretamente a API da IA ao sistema de controle de hardware do laboratório, integrando o GPT-5.6 Sol ao framework de agente autônomo Codex.

Após meses de iteração, os pesquisadores forneceram ao AI o "contexto experimental" — alimentando o GPT-5.6 com detalhes do equipamento experimental, diagramas de design de chip, habilidades específicas de medição (incluindo código modelo, causas comuns de falhas físicas e exemplos de gráficos de sucesso e falha).

Uma experiência de automação em闭环 de IA sem precedentes foi oficialmente iniciada.

Para testar os limites da IA, a equipe de pesquisa atribuiu ao GPT-5.6 uma tarefa desafiadora: um novo chip contendo seis qubits supercondutores nunca antes medidos.

Quatro deles são qubits de frequência fixa e dois são qubits de frequência ajustável. Os parâmetros do chip são totalmente desconhecidos; a IA deve explorar por conta própria os parâmetros físicos reais com base nos objetivos de design.

Do software de controle de hardware à fonte de sinal de micro-ondas, até a placa de aquisição de dados, tudo está aberto à IA.

Pesquisadores injetaram no Codex pacotes de "habilidades profissionais" específicas para cenários de medição, informando-lhe a lógica física e os critérios de avaliação de cada teste quântico.

Em seguida, os humanos soltaram as mãos.

Na tela, a "cadeia de pensamento" do GPT-5.6 Sol flui como uma corrente de água.

Ele executou uma série de operações de feedback físico assustadoras sem intervenção humana em tempo real.

1. Inferir parâmetros automaticamente: planejar automaticamente a frequência, potência e largura dos pulsos de micro-ondas para a primeira medição com base nos objetivos de design do chip;

2. Agendamento de hardware subjacente: chamar diretamente o software de controle para operar o hardware e emitir sequências de pulsos de micro-ondas para o chip no interior do refrigerador por diluição;

3. Reprocessamento e redução de ruído de dados: receber os fracos sinais refletidos de estados quânticos, realizar limpeza digital, ajuste e transformada de Fourier;

4. Iteração adaptativa de decisão: se o sinal for perfeito, extraia automaticamente a frequência de ressonância do qubit e armazene-a no banco de dados como referência para a próxima medição; se os dados forem anormais, ajuste imediatamente os limites de medição e inicie uma nova rodada de tentativa e erro para otimização.

Desde a identificação da frequência de transição dos qubits, calibração dos pulsos de micro-ondas para controle e leitura, até a medição final do tempo de coerência, ou seja, por quanto tempo a informação quântica pode ser mantida, todo o fluxo de medições padrão da física foi executado automaticamente pela IA.

Em 40 medições complexas realizadas em qubits de frequência fixa, a IA resolveu automaticamente a grande maioria, com intervenção humana em apenas 4 ocasiões!

Este foi um exercício autônomo de nível didático realizado pela IA na vanguarda da física.

Para compreender o peso da ruptura desta GPT-5.6 Sol, devemos primeiro revelar o véu frio e fascinante por trás do cálculo quântico: por que calibrar chips quânticos faz os físicos mais renomados do mundo sofrerem?

Em computadores clássicos, o estado de um transistor é extremamente binário: ou 0 ou 1, inabalável.

Mas no mundo do cálculo quântico supercondutor, os qubits são chamados de "átomos artificiais".

Eles utilizam estruturas de Josephson supercondutoras para modelar níveis de energia discretos não lineares.

Para fazer esses “átomos artificiais” obedecerem, os cientistas devem usar pulsos de micro-ondas precisos na ordem de nanosegundos ou até picosegundos, invertendo os estados quânticos entre diferentes níveis de energia, a fim de realizar operações de portas lógicas quânticas.

Mas os "átomos artificiais" são muito frágeis e muito nervosos.

Primeiro, a coerência é extremamente frágil.

Sinais eletromagnéticos de ruído extremamente fracos no ambiente, ou até mesmo deriva de temperatura de alguns milikelvins (mK) em criostatos de diluição, podem causar “descoerência” nos qubits, fazendo com que a informação quântica, difícil de preparar, colapse instantaneamente em ruído.

E o "deslocamento de parâmetros" também é um desafio.

As propriedades físicas dos qubits nunca são constantes imutáveis. Devido a defeitos materiais microscópicos e flutuações de sistemas de dois níveis, a frequência de ressonância medida no chip ontem pode já ter se deslocado hoje.

Além disso, vários fatores no estudo são interdependentes e estão intimamente ligados.

Para realizar um cálculo preciso, você precisa primeiro encontrar a frequência de ressonância de cada qubit; após encontrar a frequência, deve calibrar as oscilações de Rabi para determinar a amplitude do pulso; em seguida, medir as franjas de Ramsey para corrigir com precisão a fase; depois, medir o tempo de relaxação de energia $$T_$$ e o tempo de descoerência de fase $$T_$$…

Os dados da etapa anterior são um pré-requisito absoluto para a próxima medição. Assim que houver um pequeno erro sistemático na etapa anterior, todas as medições subsequentes ficam inválidas.

A equipe EQuS do MIT enfrenta diariamente um ambiente experimental extremo: os chips quânticos são colocados dentro de um grande cilindro chamado "máquina de resfriamento por diluição", onde a temperatura é reduzida a níveis surpreendentes de milikelvins (próximos ao zero absoluto, mais frios que o espaço exterior).

Uma vez que o pacote do chip esfriar, os humanos não poderão mais tocá-lo manualmente; todas as interações deverão ser feitas por meio de software.

Pesquisadores programam sequências de pulsos de micro-ondas em computadores à temperatura ambiente, enviam esses pulsos por cabos coaxiais até o interior da geladeira, onde interagem com os circuitos quânticos no chip, e depois amplificam, digitalizam e retornam os fracos sinais refletidos ao mundo real para análise.

O dia a dia do laboratório EQuS do MIT consiste em produzir frequentemente diversos chips quânticos padrão para benchmarking.

Na realidade, realizar uma caracterização completa de cada chip geralmente exige um estudante de pós-graduação em física treinado, ficando continuamente ao lado dos instrumentos por vários dias e noites, realizando centenas ou milhares de medições e ajustes manuais interligados.

Este é um segredo aberto na comunidade de física: físicos quânticos contemporâneos frequentemente gastam mais de 70% de sua juventude em trabalho experimental repetitivo, conhecido como "parafuso de ajuste".

E agora, o GPT-5.6 Sol quebrou esse impasse.

De acordo com os detalhes divulgados pela OpenAI e pelo MIT, este teste não foi um "macro automatizado" pré-programado, mas sim um jogo dinâmico altamente inteligente.

Diante deste chip de 6 qubits não calibrado, o GPT-5.6 Sol demonstrou uma «intuição física» e uma «tomada de decisão adaptativa» extremamente humanizadas:

Quando o sinal quântico está em um estado de alta razão sinal-ruído e características distintas, o Codex desempenha-se perfeitamente.

Primeiro, emite um sinal de varredura de largura de banda ampla, capturando com precisão, em um fundo de ruído, a depressão de reflexão na cavidade ressonante causada por transições de níveis quânticos, em seguida, automaticamente reduz a janela de varredura para bloquear com alta precisão a frequência de transição do qubit.

Em seguida, ele alterna seamlessmente para o controle no domínio do tempo, ajustando com precisão a relação entre a amplitude do pulso e o ângulo de inversão, calibrando os pulsos de leitura e controle, e finalmente medindo a janela de tempo durante a qual o qubit mantém seu estado coerente.

O processo é totalmente fluido, sem necessidade de intervenção humana.

Nas capturas de tela da documentação técnica liberada pela OpenAI, a cadeia de pensamento do GPT-5.6 Sol mostra seu processo de raciocínio. Diante de uma curva senoidal amortecida com flutuações, ele se fala internamente:

O resíduo de ajuste atual está elevado, possivelmente devido ao deslocamento da referência de fase da demodulação, causando mistura dos componentes I/Q... Primeiro, preciso realizar a desenrolagem de fase; se o resíduo ainda não cair abaixo do limiar, devo aumentar o desacoplamento de micro-ondas em 5 MHz e realizar uma nova varredura...

Essa correção e tomada de decisão por ramificação, baseadas na "compreensão do significado físico", são exatamente a barreira que os programas de script tradicionais não conseguiam superar.

Claro, o relatório oficial também demonstra limites técnicos extremamente realistas:

Quando o sinal se torna fraco ou é dominado por ruído de fundo físico, o GPT-5.6 Sol começa a parecer "desajeitado".

Nas regiões de borda com baixa relação sinal-ruído, o modelo de IA precisa testar repetidamente parâmetros, fazendo com que o tempo gasto aumente exponencialmente; às vezes, quando os chips físicos apresentam fenômenos físicos anômalos imprevisíveis, a IA cai em erros de julgamento e não consegue realizar uma atribuição precisa, exigindo finalmente a intervenção manual de pesquisadores experientes.

A OpenAI afirma diretamente no relatório: os agentes de IA atuais conseguem executar com extrema estabilidade fluxos de trabalho padrão bem definidos, mas a intuição dos cientistas de ponta ainda é insubstituível ao interpretar resultados complexos altamente ambíguos e cheios de anomalias físicas.

Mas mesmo assim, já realizou a transição mais árdua da história humana: resgatou completamente os cientistas de rotinas monótonas.

Mas, após a introdução do GPT-5.6 Sol e do Codex, as relações de produção no laboratório foram totalmente reestruturadas:

Elevação do papel: o ser humano se concentra no design estratégico (soluções, mecanismos, planejamento global), removendo a ajustagem de parâmetros de baixo nível.

Coordenação de múltiplos agentes: construir três cargos de IA — teoria, controle e simulação — operando em paralelo.

Autossuperação em tempo real: Codex é responsável pela execução tática; após a geração do código, ele é implantado diretamente em chips quânticos reais, com depuração reversa em tempo real baseada em feedback físico, formando um ciclo extremamente rápido.

Esse superloop teórico - simulação - controle de hardware físico - ajuste de dados - otimização iterativa reduziu drasticamente o ciclo de pesquisa, que antes era medido em "semanas", para horas e até minutos.

Este é um ataque de elevação de dimensão ao paradigma de trabalho da física experimental.

Hoje, a OpenAI aparece em grandes notícias internacionais — eles afirmam ter feito uma grande descoberta matemática no "problema do milênio", provando as equações de Navier–Stokes.

A prova da OpenAI realmente indica que existem certos fluidos que, embora inicialmente totalmente normais, atingem velocidade infinita em tempo finito sob as equações de Navier-Stokes.

Em outras palavras, em certos casos, esta equação pode não refletir confiavelmente a realidade física.

Esta é a primeira vez que a IA resolveu verdadeiramente um problema matemático do nível da "Hipótese de Riemann". Este problema é famoso não apenas por sua grande dificuldade, mas também por suas amplas aplicações.

As equações de Navier-Stokes podem ser usadas para simular o clima, correntes oceânicas, fluxo de água em tubulações, movimento de estrelas em galáxias, fluxo de ar ao redor de perfis aerodinâmicos, e também para projetar aeronaves e veículos, estudar a circulação sanguínea, projetar usinas de energia e analisar efeitos de poluição, entre outros.

Mas outro matemático, Tristan Buckmaster, questionou, afirmando que, após ouvir sobre o trabalho de pesquisa dele e do pesquisador da Anthropic, Levent Alpöge, a OpenAI publicou apressadamente o suposto "solução".

Tristan Buckmaster também alegou que a OpenAI tentou excluir o pesquisador da Anthropic, Levent Alpöge, da autoria do artigo.

OpenAI disse que apenas resolveu o problema de singularidade da equação de Euler, enquanto eles resolveram as equações de Navier-Stokes.

Buckmaster disse que estavam a um passo de resolver as equações de Navier-Stokes e, para não serem precedidos, publicaram os resultados rapidamente antes da OpenAI.

Segundo informações, a OpenAI utilizou 10 mil agentes, executou por 88 horas e consumiu 130 bilhões de tokens.

Otto também afirmou que os métodos das duas partes parecem ser diferentes, mas admitiu ter sido estimulado pela Anthropic: "De fato, nós exploramos essa direção porque na semana passada circularam rumores na internet de que o modelo da Anthropic havia resolvido um problema do milênio, e ficamos curiosos para saber se nosso modelo também conseguiria."

Alguém na internet brincou:

Ouvi dizer que a Anthropic descobriu um supercondutor em temperatura ambiente, espero que nenhum concorrente perca mais 88 horas e 10 mil agentes pós-Astra para publicar notícias.

Ultraman respondeu: "let’s try" (aguarde para ver).

As pessoas exclamaram: "A matemática está acabada"; a verdadeira crise de sobrevivência da matemática estourou.

Mas sempre que envolver o mundo físico, os grandes modelos frequentemente parecem "desarmados".

Mas este caso anunciado pela OpenAI quebrou completamente a barreira entre o mundo virtual e o físico.

A IA realmente entrou em ação, experimentando no mundo físico humano.

Referências:

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

Este artigo é do canal oficial do WeChat "Nova Inteligência", autor: Apocalipse da ASI; editor: Aeneas David