OpenAI ve MIT, Yapay Zekânın Kuantum Bilgisayarı Başarıyla Devraldığını Duyurdu

Just now, OpenAI and MIT announced a stunning message: AI successfully took over quantum computers!

“Süper iletken kuantum bitlerinin ajan kalibrasyonu: Bir vaka çalışması” adlı ortak raporda, MIT Kuantum Mühendislik Sistemleri Grubu (EQuS) araştırmacıları, GPT-5.6 Sol ve Codex ile desteklenen AI ajanlarının kuantum hesaplama deneylerini uçtan uca bağımsız olarak çalıştırdığını doğruladı!

Yani GPT-5.6 Sol, fiziksel deneyler yapabiliyor.

Bu süreçte, AI quantum hesaplama deneylerinin kendi kendine çalıştırılmasını, sonuç analizini ve qubit kalibrasyonunu gerçekleştirdi.

Kontrol laboratuvarı donanımından mikrodalga darbeleri serbest bırakmaktan, devasa karmaşık verileri okuyup işlemeye kadar, sonuçlara göre bir sonraki deney planını dinamik olarak ayarlamaya kadar, AI 7×24 saat nöbet tutuyor.

Fizikçiler hâlâ işlerini kaybetmeyecek olsa da, bilimsel araştırmanın oyun kuralları bu anda tamamen değiştirildi.

AI, bilimde "veri destekli" aşamadan "otomatikleştirilmiş bilimsel araştırma" aşamasına geçti.

Büyük modeller, deney donanımlarını doğrudan yöneterek temel fiziksel verimlilik sınırlarını tamamen aştı.

Gelecekte, öncü bilimin temel engeli « Süper AI + İnsiz Laboratuvar » olacaktır; sert bilim alanlarında AI artık gerçek hayata geçiyor!

Bu, yapay zekânın sert bilim alanlarında gerçek bir uygulamasını işaret eder.

Gerçek hayatta, bir kuantum bilgisayarı üretmek ve kontrol etmek çok zor bir iştir.

MIT Mühendislik Kuantum Sistemleri Grubu'nda doktora öğrencisi Beatriz Yankelevich, GPT-5.6 Sol'u Codex'in özerk ajan çerçevesine entegre ederek cesaretçe bir adım attı: AI'nın API'sini doğrudan laboratuvar donanım kontrol sistemlerine bağladı!

Ayalar boyunca yapılan iyileştirmeler sonucu araştırmacılar, AI'ye "deney bağlamını" kazandırdı—deney düzenek detaylarını, çip tasarım şemalarını, belirli ölçüm becerilerini (şablon kodlar, yaygın fiziksel hata nedenleri, başarılı ve başarısız grafik örnekleri) tümünü GPT-5.6'ya "besledi".

Hiç görülmemiş bir AI döngüsel otomasyon deneyimi başlatıldı.

AI'nin sınırlarını test etmek için araştırma ekibi, GPT-5.6'ya hiç ölçülmemiş ve 6 süper iletken kuantum bitinden oluşan yeni bir çip verdi.

Dört tanesi sabit frekanslı kuantum biti, ikisi ise ayarlanabilir frekanslı kuantum bitidir. Çipin parametreleri tamamen bilinmiyor; AI, tasarım hedeflerine göre gerçek fiziksel parametreleri kendisi keşfetmelidir.

Donanım kontrol yazılımından mikrodalga sinyal kaynağına, veri toplama kartına kadar tüm sistemler AI'ya açıktır.

Araştırmacılar, Codex'e belirli ölçüm senaryolarına yönelik «beceri paketleri» (Skills) ekleyerek, her bir kuantum testinin fiziksel mantığını ve değerlendirme kriterlerini tanıttı.

Daha sonra insanlar ellerini serbest bıraktı.

Ekran üzerinde, GPT-5.6 Sol'un "düşünce zinciri" akış gibi dökülüyor.

İnsan müdahalesi olmadan, korkutucu fiziksel döngü işlemleri gerçekleştirdi.

1. Özgün parametre belirleme: Çipin tasarım hedefine göre ilk ölçümler için mikrodalga darbe frekansını, gücünü ve genişliğini kendiniz planlayın;

2. Alt yapı donanımı zamanlaması: Donanımı doğrudan kontrol yazılımıyla çağırarak mikrodalga darbe dizilerini seyreltme soğutucunun derinliklerindeki çipe yönlendirir;

3. Veri geri beslemesi ve gürültü azaltma: Dönen zayıf kuantum durumu yansıma sinyallerini alıp dijital olarak temizleme, uygunlaştırma ve Fourier dönüşümü uygulama;

4. Karar Verme Uyumlu İterasyon: Sinyal mükemmelse, kuantum bitinin rezonans frekansı otomatik olarak çıkarılıp veritabanına kaydedilir ve bir sonraki ölçüm için referans olarak kullanılır; veriler anormalse, ölçüm sınırları anında ayarlanır ve yeni bir deneme-yanılma optimizasyon döngüsü başlatılır.

Kuantum qubit geçiş frekanslarının belirlenmesinden, kontrol ve okuma için mikrodalga impulslarının kalibrasyonuna ve nihayetinde kuantum bilgisinin ne kadar süreyle korunduğunu ölçen koherens zamanına kadar olan tüm standart fiziksel ölçüm süreçleri, AI tarafından tamamen otomatikleştirilerek yürütüldü.

Sabit frekanslı kuantum bitleri için 40 karmaşık hedef ölçümde, AI neredeyse tümünü tamamen kendi başına yerine getirdi ve insan araştırmacılar sadece 4 kez müdahale etti!

Bu, yapay zekânın fizik biliminin en önde gelen sahasında bir ders kitabına uygun şekilde 'kendi kendine uygulama' gerçekleştirmesidir.

GPT-5.6 Sol'un bu atılımının önemini anlamak için, kuantum hesaplamanın alt katmanındaki soğuk ve çekici örtüyü açmalıyız: Neden kuantum çiplerini kalibre etmek dünya çapında önde gelen fizikçileri acı çektiriyor?

Klasik bilgisayarlarda bir transistörün durumu son derece siyah-beyazdır: ya 0'dır ya 1, sabittir.

Ancak süper iletken kuantum hesaplama dünyasında, kuantum bitleri (qubit) «yapay atom» olarak adlandırılır.

Onlar, süper iletken Josephson yapılarını kullanarak doğrusal olmayan diskret enerji seviyeleri oluşturur.

Bu "yapay atomların" istedikleri gibi davranmasını sağlamak için bilim insanları, kuantum durumlarını farklı enerji seviyeleri arasında çevirmek ve böylece kuantum lojik kapıları işlemek için nanosaniye hatta pikosaniye hassasiyetinde mikrodalga darbeleri kullanmalıdır.

Ancak "yapay atom" çok kırılgan ve çok sinirli.

Öncelikle, ilgililik çok zayıftır.

Kuantum qubitlerinde "dekoherans" meydana gelir; uzaydaki son derece zayıf elektromanyetik gürültü veya dilüsyon soğutucularının birkaç milikelvin (mK) sıcaklık kayması, zorca hazırlanan kuantum bilgilerini anında gürültüye dönüştürür.

Ayrıca "parametre kayması" da zor bir sorundur.

Kuantum bitlerinin fiziksel özellikleri asla sabit bir sabit değildir. Mikroskobik malzeme kusurları ve iki seviyeli sistem dalgalanmalarının etkisiyle, çipin dün ölçülen rezonans frekansı bugün kaymış olabilir.

Ayrıca, araştırmadaki birçok faktör çok katmanlı olarak birbirine bağlıdır.

Bir hesaplama yapmak için önce her bir bitin rezonans frekansını bulmanız gerekir; frekansı bulduktan sonra, darbe genliğini belirlemek için Rabi osilasyonlarını kalibre etmeniz gerekir; ardından fazı hassas bir şekilde düzeltmek için Ramsey çizgilerini ölçmeniz gerekir; ardından enerji gevşeme süresi $$T_$$ ve faz dekoherens süresi $$T_$$’yi ölçün…

Önceki adımın verisi, sonraki adımın ölçümü için mutlak bir ön koşuldur. Öncü adımda küçük bir sistem hatası oluşursa, tüm sonraki ölçümler boşa çıkar.

MIT'nin EQuS ekibi, kuantum çiplerinin bir "damıtma soğutucu" adlı büyük silindir içinde, dış uzaydan daha soğuk olan inanılmaz bir milikelvin seviyesine kadar soğutulduğu aşırı bir deney ortamıyla her gün karşılaşıyor.

Çip paketlemesi soğuduktan sonra, insanlar artık ona elle dokunamazlar; tüm etkileşimler sadece yazılım aracılığıyla yapılır.

Araştırmacılar, oda sıcaklığında bir bilgisayarda mikrodalga darbe dizileri yazıyor, bu darbeleri koaksiyel kablo aracılığıyla buzdolabının derinliklerine göndererek çip üzerindeki kuantum devreleriyle etkileşime giriyor ve ardından zayıf yansıma sinyallerini amplifiye edip dijitalleştirerek analiz için gerçek dünyaya geri getiriyor.

MIT'nin EQuS laboratuvarının günlük işleyişi, temel testler için çeşitli standart kuantum çiplerinin sık sık üretimiyle oluşur.

Ancak gerçek, her bir çipin tam bir karakterizasyonunu yapmak için, eğitilmiş bir fizik yüksek lisans öğrencisinin, yüzlerce adımlı el ile ölçümler ve ayarlamalar yapmak için birkaç gün gece gündüz cihazın yanında kalmasıdır.

Fizik dünyasının açık sırrı şudur: çağdaş kuantum fizikçileri, genellikle yaşamlarının %70'inden fazlasını "parametre ayarlama vidası" olarak adlandırılan tekrarlayan deneysel işlerde harcarlar.

Şimdi ise GPT-5.6 Sol bu durgunluğu kırıyor.

OpenAI ve MIT tarafından açıklanan ayrıntılara göre, bu test önceden yazılmış bir "otomatik makro" değil, yüksek düzeyde akıllı bir dinamik oyun idi.

Bu kalibre edilmemiş 6 kuantum bit çipine karşı GPT-5.6 Sol, son derece insansı bir "fiziksel sezgi" ve "uyarlamalı karar verme" sergiledi:

Kuantum sinyali yüksek sinyal-gürültü oranı ve belirgin özelliklere sahip olduğunda, Codex mükemmel bir performans sergiliyor.

Önce geniş bantlı bir frekans tarama sinyali çıkarır, gürültü arka planında kuantum enerji seviyesi geçişlerinden kaynaklanan rezonans çukurunu (Resonance Dip) keskin bir şekilde algılar, ardından tarama penceresini otomatik olarak daraltır ve kuantum bitinin geçiş frekansını yüksek hassasiyetle kilitler.

Daha sonra, darbe genliği ile döndürme açısı arasındaki ilişkiyi tam olarak uyumlu hale getirmek için zaman domeni kontrolüne sorunsuz geçiş yapar, okuma ve kontrol darbelerinin kalibrasyonunu tamamlar ve nihayetinde kuantum bitlerin koheren durumunu koruma penceresini ölçer.

Tüm süreç sorunsuz şekilde ilerliyor ve insan müdahalesine gerek yok.

OpenAI'nin yayınladığı teknik belge ekran görüntüsünde, GPT-5.6 Sol'un düşünce zinciri, düşüncelerini gösteriyor. Dalgalı bir sönümlü sinüs eğrisiyle karşılaştığında, içsel olarak şöyle diyor:

Mevcut uyum kalıntısı büyük görünüyor, bu, demodülasyon fazının referans referansının kayması nedeniyle I/Q bileşenlerinin karışması olabilir... Öncelikle faz sarımını çözmem gerekiyor, kalıntılar eşik altına düşmezse, mikrodalga sapmasını 5 MHz artırıp yeniden taramalıyım...

Fiziksel anlamı anlama temelindeki bu hata düzeltme ve dal kararları, geçmişteki geleneksel betik programlarının ulaşamadığı bir engeldir.

Elbette, resmi rapor, son derece gerçekçi bir teknik sınırı da göstermektedir:

Sinyal zayıfladığında veya fiziksel arka plan gürültüsüyle dolu olduğunda, GPT-5.6 Sol «kaba» görünmeye başlıyor.

Düşük sinyal-gürültü oranı kenar bölgelerinde, AI modeli parametreleri tekrar tekrar denemek zorunda kalır ve süreler üssel olarak artar; bazen fiziksel çipler öngörülemeyen anormal fiziksel davranışlar sergilediğinde, AI yanlış yorumlara düşer, doğru neden atfını yapamaz ve nihayetinde deneyimli araştırmacıların el ile müdahalesi gerekir.

OpenAI raporunda açıkça belirtiyor: Mevcut AI Agent'ları, net şekilde tanımlanmış standart iş akışlarını sonuna kadar çok kararlı bir şekilde tamamlayabiliyor, ancak yüksek derecede belirsiz ve fiziksel anomaliyle dolu karmaşık sonuçları yorumlarken en üst düzey bilim insanlarının sezgisi hâlâ yerini alamıyor.

Ancak bununla birlikte, bilim insanlarını sıkıcı rutinlerden tamamen kurtarmak için insanlık tarihinin en zorlu atlama adımını gerçekleştirdi.

Ancak GPT-5.6 Sol ve Codex'in getirilmesiyle laboratuvarın üretim ilişkileri tamamen yeniden yapılandırıldı:

Rol Yükseltme: İnsanlar üst düzey tasarım (çözüm, mekanizma, genel planlama) üzerine odaklanır, alt seviye ayarlamaları ayrıştırır.

Çoklu zeka birlikteliği: Teori, kontrol ve simülasyon olmak üzere üç AI pozisyonu oluşturun, paralel çalışın.

Gerçek zamanlı kendini geliştirme: Codex taktikleri yürütüyor, kod üretildikten hemen sonra gerçek kuantum çiplerine uygulanıyor ve fiziksel geri bildirimlerle gerçek zamanlı ters hata ayıklama yaparak hızlı bir döngü oluşturuyor.

Bu “teorik çıkarım - simülasyon tasarımı - fiziksel donanım kontrolü - veri uyumu - yinelemeli optimizasyon” süper döngüsü, geçmişte haftalarla ölçülen bilimsel yineleme döngülerini saatler hatta dakikalarla ölçülen bir hale getirdi.

Bu, deneysel fizik çalışma paradigmalarının tamamen bir üst düzeye taşınmasıdır.

Bugün, OpenAI tüm uluslararası haberlerde yer alıyor—“Yüzyıl Sorunu” üzerinde önemli bir matematiksel ilerleme kaydettiklerini ve Navier–Stokes denklemini kanıtladıklarını duyurdu.

OpenAI'nin sertifikası, başlangıçta tamamen normal olan ancak Navier-Stokes denklemleri altında sınırlı bir zaman içinde sonsuz hıza ulaşan bazı akışkanların varlığını gerçekten göstermektedir.

Yani bazı durumlarda bu denklem fiziksel gerçekliği güvenilir bir şekilde yansıtamayabilir.

Bu, AI'nın ilk kez bir «Riemann Hipotezi» düzeyindeki matematiksel bir sorunu çözmesidir. Bu soru, zorluğuyla değil, aynı zamanda geniş uygulama alanıyla da ünlüdür.

Navier-Stokes denklemleri, hava durumunu, okyanus akımlarını, borulardaki su akışını, galaksilerdeki yıldızların hareketini, kanat profilleri etrafındaki hava akışını simüle etmek için kullanılabilir ve aynı zamanda uçak ve araç tasarımı, kan dolaşımının incelenmesi, enerji santrallerinin tasarımı, kirlilik etkilerinin analizi gibi alanlarda da uygulanabilir.

Ancak başka bir matematikçi Tristan Buckmaster, OpenAI'nin onun ve ortağı Anthropic araştırmacısı Levent Alpöge'nin çalışma sonuçlarını duyduktan sonra aceleyle söz konusu "çözümü" yayınladığını sorguladı.

Tristan Buckmaster, OpenAI'nin Anthropic araştırmacıları Levent Alpöge'nin makalede adını sıralamaya çalıştığını da iddia etti.

OpenAI, Euler denkleminin tekil nokta sorununu çözdüklerini söylüyor, ancak onlar Navier-Stokes denklemini çözdü.

Buckmaster, Navier-Stokes denklemlerine son adım kadar geldiklerini belirtti ve öncelenmemek için OpenAI'den önce ilgili sonuçları yayınladı.

Açıklamaya göre, OpenAI bu sefer 10.000 akıllı ajanı çalıştırdı, 88 saat boyunca çalıştı ve 130 milyar token tüketti.

Otman, iki yaklaşımın görünürde farklı olduğunu da belirtti ancak Anthropic'in bir teşvik olduğunu kabul etti: "Evet, bu yönde bir girişimde bulunduk, çünkü geçen hafta internette Anthropic'in modelinin bir milenyum sorununu çözdüğüne dair söylentiler vardı ve modelimizin de bunu yapabilip yapamayacağını merak ettik."

Bazı kullanıcılar şaka yaparak dedi ki:

Anthropic'nin oda sıcaklığında süper iletken keşfettiğini duydum, umarım rakipler 88 saat boyunca 10.000 post-Astra ajanını gönderip haberleri öne çıkarmaz.

Ultraman, "let’s try" (bekleyelim) diye yanıt verdi.

Herkes "Matematik bitiyor" diye bağırdı, matematik için gerçek bir varoluş krizi patlak verdi.

Ancak fiziksel dünyaya dair olduğunda büyük modeller genellikle "güçsüz" görünür.

Ancak bu sefer OpenAI'nin resmi olarak duyurduğu örnek, sanal ve fiziksel dünyalar arasındaki bariyeri tamamen yok etti.

Yapay zeka gerçekten inmiş ve insan fiziksel dünyasında deneme yapıyor.

Kaynaklar:

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

Bu yazı WeChat hesabından "Yeni Zihin" tarafından paylaşılmıştır; yazar: ASI Vahiyleri; editör: Aeneas David