OpenAI и MIT объявили, что ИИ успешно взял контроль над квантовым компьютером

Только что OpenAI в сотрудничестве с MIT объявили потрясающую новость: ИИ успешно взял управление квантовым компьютером!

В совместном отчете под названием «Кейс-стади: автокалибровка агентов сверхпроводниковых кубитов» исследователи из группы квантовых инженерных систем (EQuS) MIT подтвердили, что AI-агенты теперь могут полностью автономно проводить квантовые вычислительные эксперименты под управлением GPT-5.6 Sol и Codex!

То есть GPT-5.6 Sol теперь может самостоятельно проводить физические эксперименты.

В этом процессе ИИ обеспечил автономную работу эксперимента по квантовым вычислениям, анализ результатов и калибровку кубитов.

От выпуска микроволновых импульсов через лабораторное оборудование до чтения и обработки огромных объемов сложных данных, а затем динамической корректировки следующих экспериментальных планов на основе результатов — ИИ обеспечивает круглосуточное дежурство.

Хотя физики пока не потеряют работу, правила научных исследований в этот момент были полностью изменены.

ИИ для науки перешел от «поддержки на основе данных» к «автоматизации научных исследований».

Крупные модели выступают в роли научного мозга, напрямую управляя экспериментальным оборудованием, что полностью преодолело эффективностный барьер в фундаментальной физике.

В будущем ключевым барьером передовой науки станет «супер ИИ + беспилотная лаборатория» — в жестких научных областях ИИ теперь начинает реально внедряться!

Это означает реальное внедрение ИИ в область жесткой науки.

На практике создание и управление квантовым компьютером — чрезвычайно сложная задача.

В группе инженерных квантовых систем MIT докторант Беатрис Янкелевич подключила GPT-5.6 Sol к автономной агентной платформе Codex и сделала смелый шаг: напрямую интегрировала API ИИ с системой управления оборудованием в лаборатории!

После нескольких месяцев итераций исследователи предоставили ИИ «контекст эксперимента» — все детали экспериментальной установки, схемы проектирования чипов, специфические навыки измерений (включая шаблонный код, распространенные причины физических сбоев, примеры графиков успешных и неудачных результатов) были «введены» в GPT-5.6.

Запущен беспрецедентный эксперимент по автоматизации с замкнутым циклом ИИ.

Для тестирования пределов ИИ исследовательская команда поставила перед GPT-5.6 сложную задачу: новая микросхема с шестью сверхпроводниковыми кубитами, никогда ранее не измерявшаяся.

Среди них 4 — квантовые биты с фиксированной частотой, 2 — квантовые биты с регулируемой частотой. Параметры чипа полностью неизвестны, и ИИ должен самостоятельно исследовать реальные физические параметры в соответствии с целями проектирования.

От программного обеспечения для управления оборудованием до источников микроволновых сигналов и карт сбора данных — всё открыто для ИИ.

Исследователи внедрили в Codex «наборы профессиональных навыков» (Skills), адаптированные под конкретные измерительные сценарии, чтобы объяснить ему физическую логику и критерии оценки каждого квантового теста.

Затем человек освободил руки.

На экране «цепочка рассуждений» GPT-5.6 Sol выливается, как поток воды.

Он выполнил серию пугающих физических замкнутых операций без человеческого вмешательства в реальном времени.

1. Самостоятельное определение параметров: в соответствии с целями проектирования чипа, самостоятельно спланировать частоту, мощность и ширину первых измерительных микроволновых импульсов;

2. Низкоуровневое управление оборудованием: прямой вызов программного обеспечения управления для генерации последовательности микроволновых импульсов, направленных на чип в глубине разбавительной холодильной установки;

3. Обратная обработка данных и подавление шума: прием возвращенных слабых квантовых отраженных сигналов, их цифровая очистка, аппроксимация и преобразование Фурье;

4. Адаптивная итеративная настройка: если сигнал идеален, автоматически извлекается резонансная частота кубита и сохраняется в базу данных в качестве эталона для следующего измерения; если данные аномальны, границы измерения корректируются в реальном времени, запуская новый цикл проб и ошибок.

От определения частоты перехода кубитов, калибровки микроволновых импульсов для управления и считывания до окончательного измерения времени когерентности, в течение которого квантовая информация сохраняется, вся стандартная физическая измерительная процедура была автоматически выполнена ИИ.

В ходе 40 сложных измерений целей для квантовых битов с фиксированной частотой ИИ полностью самостоятельно справился с подавляющим большинством, и человеческие исследователи вмешались всего 4 раза!

Это был учебный уровень «самостоятельной практической работы» ИИ на передовой физики.

Чтобы понять значимость прорыва GPT-5.6 Sol, нам нужно снять холодную и притягательную завесу с основ квантовых вычислений: почему настройка квантовых чипов вызывает невыносимую боль у ведущих физиков мира?

В классических компьютерах состояние транзистора крайне четкое: либо 0, либо 1, непоколебимо.

Но в мире сверхпроводящей квантовой вычислительной техники кубиты называют «искусственными атомами».

Они используют сверхпроводящие структуры Джозефсона для создания нелинейных дискретных энергетических уровней.

Чтобы заставить эти «искусственные атомы» подчиняться, ученым необходимо использовать микроволновые импульсы с точностью до наносекунд или даже пикосекунд для переключения квантовых состояний между различными уровнями энергии, что позволяет осуществлять операции квантовых логических вентилей.

Но «искусственные атомы» слишком хрупкие и нервные.

Сначала релевантность крайне хрупка.

Чрезвычайно слабые электромагнитные помехи в окружающей среде или даже температурные колебания в несколько милликельвинов (мК) в системе разреженного охлаждения могут вызвать «декогеренцию» кубитов, в результате чего с трудом подготовленная квантовая информация мгновенно коллапсирует в шум.

А «дрейф параметров» — тоже серьезная проблема.

Физические характеристики кубитов никогда не являются постоянными величинами. Под влиянием микроскопических дефектов материалов и флуктуаций двухуровневых систем резонансная частота, измеренная на чипе вчера, сегодня может сместиться.

Кроме того, несколько факторов в исследовании многократно зависят друг от друга и тесно взаимосвязаны.

Чтобы выполнить вычисление, вам нужно сначала найти резонансную частоту каждого кубита; найдя частоту, необходимо откалибровать раби-осцилляции, чтобы определить амплитуду импульса; затем измерить фракции Рамзи для точной коррекции фазы; после этого измерить время релаксации энергии $$T_$$ и время декогеренции фазы $$T_$$…

Данные предыдущего шага являются абсолютным предварительным условием для следующего измерения. Даже незначительная системная ошибка на предыдущем этапе делает все последующие измерения недействительными.

Команда EQuS из MIT ежедневно сталкивается с такой экстремальной экспериментальной средой: квантовый чип помещается в огромный цилиндр, называемый «разбавительной холодильной машиной», где температура снижается до удивительного уровня в милликельвины (близко к абсолютному нулю, холоднее, чем в космосе).

После охлаждения чипа человек больше не может прикасаться к нему вручную — все взаимодействия осуществляются исключительно через программное обеспечение.

Исследователи программируют последовательности микроволновых импульсов на компьютере при комнатной температуре, передают эти импульсы через коаксиальный кабель глубоко в холодильную камеру, где они взаимодействуют с квантовыми схемами на чипе, а затем усиливают, оцифровывают и возвращают слабые отраженные сигналы в реальный мир для анализа.

Ежедневная работа лаборатории EQuS в MIT — это частая отправка на производство различных стандартных квантовых чипов для тестирования.

На самом деле для полной характеристики каждого чипа часто требуется подготовленный аспирант по физике, который в течение нескольких дней и ночей непрерывно находится у прибора, выполняя сотни и тысячи взаимосвязанных ручных измерений и настроек.

Это открытая тайна в физическом сообществе: современные квантовые физики часто тратят более 70% своей молодости на повторяющуюся экспериментальную работу, известную как «винтики настройки».

А теперь GPT-5.6 Sol разрушил этот тупик.

Согласно деталям, раскрытым OpenAI и MIT, этот тест не был предварительно запрограммированным «автоматизированным макросом», а представлял собой высокосовременную динамическую игру.

面对这枚未经校准的6量子比特芯片，GPT-5.6 Sol展现了极其拟人化的「物理学直觉」与「自适应决策」：

Когда квантовый сигнал находится в состоянии высокого отношения сигнал/шум и четко выраженных характеристик, Codex демонстрирует идеальную работу.

Он сначала генерирует широкополосный сканирующий сигнал и в условиях шумового фона точно фиксирует резонансный провал, вызванный переходами квантовых уровней, после чего автоматически сужает окно сканирования и с высокой точностью блокирует частоту перехода кубита.

Затем он бесшовно переключается на временное управление, точно аппроксимируя зависимость амплитуды импульса от угла поворота, завершая калибровку импульсов чтения и управления и в конечном итоге определяя временной интервал, в течение которого кубит сохраняет когерентное состояние.

Весь процесс протекает бесперебойно, без участия человека.

На снимке технической документации, опубликованной OpenAI, цепочка рассуждений GPT-5.6 Sol демонстрирует его процесс мышления. Встретив колеблющуюся затухающую синусоидальную кривую, он внутренне говорит себе:

Текущая остаточная ошибка велика, возможно, из-за сдвига опорного эталона для демодуляции фазы, что приводит к смешиванию компонентов I/Q… Сначала мне необходимо выполнить распутывание фазы; если остаточная ошибка не снизится ниже порогового значения, следует увеличить микроволновое расстройство на 5 МГц и провести повторное сканирование…

Эта корректировка и принятие решений на основе «понимания физического смысла» — это барьер, которого ранее не могли достичь традиционные скриптовые программы.

Конечно, официальный отчет также демонстрирует крайне реальные технические границы:

Когда сигнал становится слабым или переполнен физическим фоновым шумом, GPT-5.6 Sol начинает казаться «неуклюжим».

В областях с низким соотношением сигнал/шум AI-модели должны многократно подбирать параметры, и время, затрачиваемое на это, возрастает экспоненциально; иногда, когда физические чипы проявляют непредсказуемые аномальные физические явления, ИИ попадает в заблуждение и не может точно определить причину, в результате чего всё равно требуется вмешательство опытных исследователей вручную.

OpenAI в отчете прямо заявляет: современные AI-агенты могут чрезвычайно стабильно выполнять четко определенные стандартные рабочие процессы, но интуиция ведущих ученых остается незаменимой при интерпретации сложных результатов, которые крайне неоднозначны и полны физических аномалий.

Но даже при этом он совершил самое трудное достижение в истории человечества: полностью выкупил ученых из скучных рутинных обязанностей.

Однако после внедрения GPT-5.6 Sol и Codex производственные отношения в лаборатории были полностью перестроены:

Повышение роли: люди сосредотачиваются на верхнем уровне проектирования (решения, механизмы, глобальное планирование), отвлекаясь от настройки нижнего уровня.

Совместная работа нескольких агентов: создание трех AI-позиций — теория, управление и симуляция — с параллельным выполнением задач.

Реальное самоэволюционирование: Codex отвечает за тактическое выполнение, после генерации кода он сразу внедряется на реальные квантовые чипы, а на основе физической обратной связи происходит мгновенная обратная отладка, создавая сверхбыстрый цикл.

Этот суперзамкнутый цикл «теоретическое обоснование — симуляционное проектирование — физическое управление оборудованием — подгонка данных — итеративная оптимизация» сократил научный цикл итераций, который раньше занимал «недели», до «часов» и даже «минут».

Это повышение уровня подхода к экспериментальной физике.

Сегодня OpenAI появляется на всех международных новостях — они заявляют о значительном математическом прорыве в «проблеме тысячелетия», доказав уравнения Навье-Стокса.

Доказательство OpenAI действительно показывает, что существуют некоторые жидкости, которые изначально совершенно нормальны, но при уравнениях Навье-Стокса достигают бесконечной скорости за конечное время.

Другими словами, в некоторых случаях это уравнение может некорректно отражать физическую реальность.

Это первый раз, когда ИИ действительно решил математическую задачу уровня гипотезы Римана. Эта задача известна не только своей сложностью, но и широким применением.

Уравнения Навье-Стокса могут использоваться для моделирования погоды, океанских течений, потока воды в трубах, движения звезд в галактиках, воздушных потоков вокруг аэродинамических профилей, а также для проектирования летательных аппаратов и транспортных средств, изучения кровообращения, проектирования электростанций, анализа воздействия загрязнений и т.д.

Однако другой математик Тристан Бакмастер выразил сомнения, заявив, что OpenAI, узнав о работе его и соавтора-исследователя Anthropic Левента Альпёге, поспешила опередить их и опубликовать так называемое «решение».

Тристан Бакмэстер также утверждает, что OpenAI пыталась исключить исследователя Anthropic Левента Альпёге из соавторов статьи.

OpenAI утверждает, что они решили проблему сингулярности уравнения Эйлера, тогда как они решили уравнение Навье-Стокса.

Бакмастер заявил, что они были на последнем шаге к решению уравнений Навье-Стокса и, чтобы не быть опереженными, поспешили опубликовать свои результаты до OpenAI.

Согласно сообщению, OpenAI задействовала 10 000 агентов, запустив их на 88 часов и израсходовав 130 миллиардов токенов.

Оутман также отметил, что подходы сторон, похоже, различаются, но признал, что Anthropic действительно стала стимулом: «Действительно, мы начали исследовать это направление, потому что на прошлой неделе в интернете ходили слухи, что модель Anthropic решила одну из тысячелетних проблем, и нам стало интересно, сможет ли наша модель сделать то же самое.»

Некоторые пользователи шутят:

Слышал, что Anthropic обнаружила сверхпроводник при комнатной температуре, надеюсь, больше никто не будет терять 88 часов и тратить 10 тысяч пост-Astra агентов, чтобы первым опубликовать статью.

Ольтиман ответил: «let’s try» (дайте нам посмотреть).

Люди воскликнули: «Математика на грани», и настоящий кризис выживания математики разразился.

Но при любом взаимодействии с физическим миром крупные модели часто кажутся «бессильными».

Но этот случай, официально объявленный OpenAI, полностью разрушил барьер между виртуальным и физическим миром.

ИИ действительно вышел в физический мир человека для экспериментов.

Справочные материалы:

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

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Новознание», автор: АСИ, Откровение; редактор: Энеас Дэвид