Автоматизация рутинных измерений на квантовых чипах
8 сентября 2026 года OpenAI опубликовала техническое исследование, демонстрирующее успешное применение модели GPT-5.6 Sol в квантовых вычислениях. Исследовательница Beatriz Yankelevich из группы EQuS (MIT) подключила модель к лабораторному программному обеспечению для управления сверхпроводящими кубитами. Целью было устранение необходимости постоянного ручного контроля за процессом калибровки, который традиционно занимает месяцы и требует тысяч предварительных измерений.
Сверхпроводящие кубиты, охлаждаемые в разбавительных холодильниках до температур, близких к абсолютному нулю, требуют точной настройки микроволновых импульсов. GPT-5.6 Sol, используя Codex, взяла на себя задачу выбора параметров измерений, анализа сигналов и принятия решений о следующем шаге эксперимента.
Результаты тестирования на 6-кубитном чипе
В ходе эксперимента модель работала с необработанным шестикубитным чипом, используемым для бенчмаркинга. GPT-5.6 Sol успешно идентифицировала резонансные частоты, откалибровала управляющие импульсы и определила время удержания квантовой информации. В условиях четких сигналов модель действовала автономно, эмулируя опыт исследователя.
| Параметр | Результат GPT-5.6 Sol | Значение для науки |
|---|---|---|
| Автономность | Выполнение стандартных последовательностей без вмешательства | Освобождение времени исследователя на дизайн экспериментов |
| Скорость | Работа в фоновом режиме (ночью/в чистых комнатах) | Ускорение характеризации чипов с нескольких дней до часов |
| Обработка шума | Затруднения при слабых сигналах, требуется гайд | Выявление предела текущих возможностей AI-агентов |
Ограничения и будущее гибридной работы
Несмотря на успехи, модель столкнулась с трудностями при работе с зашумленными сигналами. В таких случаях GPT-5.6 Sol требовала больше времени на поиск параметров или вмешательства эксперта. Это подчеркивает, что текущие AI-агенты эффективны для четко определенных рабочих процессов, но интерпретация неоднозначных физических результатов остается сложной задачей.
Группа EQuS теперь регулярно использует агентов для рутинных измерений. Yankelevich отмечает, что может контролировать ход работы со смартфона, корректируя направление исследований в реальном времени. Инфраструктура позволяет запускать несколько агентов параллельно, что трансформирует роль исследователя из оператора оборудования в стратега, занимающегося интерпретацией данных и планированием следующих шагов.
Источник: OpenAI ↗