Квантовые вычисления стоят на пороге новой эры, и речь идет не только о мощности кубитов, но и об их обслуживании. Компания QuEra Computing, один из лидеров в разработке квантовых систем на нейтральных атомах, представила результаты эксперимента, в котором ИИ-агент Claude от Anthropic не просто помог, а самостоятельно создал и протестировал программу для автоматического восстановления рабочей частоты лазера. Это важный шаг к снижению зависимости коммерческих квантовых установок от ручного труда высококвалифицированных инженеров.
Суть проблемы проста: в квантовых компьютерах QuEra лазеры управляют атомами-кубитами, и любое отклонение частоты — из-за температуры, вибраций или давления — приводит к сбоям. Раньше восстановление сложных отказов занимало у опытного оператора от пяти до десяти минут. Теперь же, в ходе контрольной серии из 700 испытаний, созданный Claude контроллер успешно вернул лазер в целевое состояние 695 раз, показав результативность 99,3%.
Как ИИ переписал правила игры
Для эксперимента QuEra использовала спецификацию Model Hardware Standard (MHS), разработанную совместно с Anthropic и исследовательским центром HHMI Janelia. MHS дает агенту стандартизированный, но безопасный доступ к оборудованию, сохраняя аппаратные блокировки и аварийную остановку. Рабочий процесс был разделен на четыре роли, которые выполняли отдельные экземпляры Claude: один генерировал гипотезы, другой писал код, третий запускал программу, а четвертый анализировал результаты. Инженеры лишь задавали границы эксперимента и контролировали каждый этап.
Результат впечатляет. Существовавший ранее скрипт QuEra восстанавливал лазер в 58% случаев, тратя около 150 секунд на попытку. Claude повысил этот показатель до 96%, сократив время до шести секунд. В сложных случаях восстановление занимало 10–14 секунд, что все равно в разы быстрее, чем ручная работа специалиста.
Настройка как искусство
Но на этом эксперимент не закончился. QuEra поставила перед ИИ более амбициозную задачу — не просто чинить сбои, а улучшить стабильность всей системы. Качество фиксации частоты зависит от 12 взаимосвязанных параметров обратной связи. За 16 часов агент провел 363 эксперимента, снизив показатель остаточной ошибки RMS с 15,7 до 1,55 мВ. С параметрами, подобранными Claude, система не теряла фиксацию ни разу за 19 часов, тогда как с ручной настройкой это происходило в среднем 1,6 раза в час.
Примечательно, что Claude не просто скопировал действия инженера. Он дополнительно подавил резонансный шум около 220 кГц примерно в 1000 раз, что осталось незамеченным при ручной настройке. Это говорит о том, что ИИ способен находить неочевидные решения, которые могут ускользнуть от человека.
Ограничения и перспективы
Стоит отметить, что пилот проводился на отдельном стенде, а не на действующих квантовых процессорах. Работа агента требовала постоянного контроля, и инженеры несколько раз останавливали его, когда он выбирал внешне правдоподобное, но ошибочное направление. Кроме того, Claude испытывал трудности с проблемами, возникающими непосредственно в физическом оборудовании, так как его представление основано на программных данных. Тем не менее, следующий этап — перенос контроллера на реальные системы и создание отдельного инструмента для настройки.
Мой взгляд: Этот эксперимент — не просто очередная демонстрация возможностей ИИ. Это сигнал о том, что автоматизация сложных физических систем становится реальностью. Умение ИИ не только восстанавливать, но и оптимизировать параметры быстрее и точнее человека, открывает путь к более масштабным и надежным квантовым установкам. Вопрос лишь в том, как быстро мы сможем доверить ИИ полный контроль над такими критически важными системами, и какие новые риски это создаст.