Разработчик квантовых вычислительных систем QuEra Computing сообщил об успешном применении нейросетевых технологий для автоматизации сложных физических процессов. Интеллектуальный агент Claude, созданный компанией Anthropic, самостоятельно спроектировал и протестировал на выделенном стенде программу, способную автоматически возвращать лазерную установку к целевой рабочей частоте. В ходе контрольной серии, включавшей семьсот испытаний по семи различным типам аппаратных сбоев, сгенерированный контроллер успешно восстановил рабочее состояние оборудования в 695 случаях. Система не зафиксировала ни одного ложного срабатывания, а пять неудачных попыток инженеры связали с физическим состоянием экспериментального стенда, а не с логическими ошибками в написанном коде.
Архитектура квантовых компьютеров QuEra базируется на использовании нейтральных атомов в качестве кубитов, при этом практически все операции по управлению и считыванию их состояния осуществляются посредством точного лазерного излучения. Внешние факторы, такие как колебания температуры, вибрации и изменения атмосферного давления, способны нарушить фиксацию частоты лазера, что неизбежно приводит к сбоям в квантовых вычислениях. Если простые отклонения компания автоматизировала ранее, то устранение сложных отказов традиционно требовало ручного вмешательства. Опытному инженеру-оператору обычно требуется от пяти до десяти минут для возвращения системы в стабильное состояние, что создавало узкое место в обслуживании дорогостоящего оборудования.
Для интеграции нейросети с физическим миром применялся стандарт Model Hardware Standard (MHS), разработка которого велась совместно специалистами Anthropic и исследовательского центра HHMI Janelia. Данный протокол предоставляет интеллектуальным агентам унифицированный доступ к датчикам и элементам управления аппаратурой, сохраняя при этом жесткие инженерные ограничения, аппаратные блокировки и функции аварийной остановки. В рамках эксперимента QuEra подключила Claude через MHS к изолированному стенду с прецизионным оборудованием, оценочная стоимость которого составляет около 700 тысяч долларов. Рабочий цикл был распределен между четырьмя независимыми экземплярами нейросети: первый выдвигал гипотезы, второй модифицировал программный код, третий исполнял программу и логировал результаты, а четвертый анализировал данные и планировал следующий шаг. Инженеры задавали границы эксперимента и верифицировали каждый этап, в то время как сам цикл оптимизации повторялся сотни раз в течение одной ночи.
Результативность предложенного нейросетью решения многократно превзошла предыдущие достижения. Скрипт, созданный ранее командой QuEra, справлялся с восстановлением лазера лишь в 58 процентах случаев, затрачивая на одну попытку около 150 секунд. Алгоритм, сгенерированный Claude, повысил показатель успешности до 96 процентов, сократив время реакции примерно до шести секунд. При сбоях без скачка на иную длину волны восстановление занимало от 0,9 до 5,4 секунды, а самые сложные сценарии требовали 10–14 секунд. После завершения этапа разработки программу проверили в автономном режиме без участия нейросети. Разместив стенд в действующей лаборатории, где перемещения сотрудников создавали дополнительные возмущения, исследователи зафиксировали 43 самопроизвольных потери лазерного режима. Во всех случаях детерминированный контроллер, написанный нейросетью, вернул систему в норму без какого-либо вмешательства человека. Представители QuEra особо подчеркнули, что на самом оборудовании исполняется не нейросеть, а обычный верифицируемый программный код, созданный интеллектуальным агентом в среде MHS.
Следующим этапом исследования стала оптимизация стабильности системы путем подбора двенадцати взаимосвязанных параметров обратной связи. За шестнадцать часов агент провел 363 самостоятельных эксперимента, измеряя уровень шума и выискивая идеальную конфигурацию. В результате среднеквадратичная остаточная ошибка (RMS) снизилась с 15,7 до 1,55 милливольт. С параметрами, подобранными нейросетью, установка не теряла фиксацию частоты ни разу за девятнадцать часов непрерывной работы, тогда как при ручной настройке специалистом аналогичные срывы происходили в среднем 1,6 раза в час. Дополнительная проверка на изолированном анализаторе фазового шума, к которому у агента не было доступа, подтвердила сопоставимость результатов с работой опытного инженера. При этом конфигурация Claude дополнительно подавила резонансный шум в районе 220 килогерц примерно в тысячу раз эффективнее, чем ручная калибровка. Аналогичный подход был успешно протестирован на лазере с другой рабочей длиной волны: автономный ночной прогон позволил подобрать параметры за время, на которое у специалистов обычно уходят недели.
Несмотря на впечатляющие результаты, текущий пилотный проект охватывал лишь одну лазерную систему на выделенном тестовом стенде, и перенос контроллера на действующие квантовые процессоры QuEra только запланирован. Остальные компоненты сложных установок по-прежнему нуждаются в ручной калибровке и ремонте. Процесс генерации кода требовал предоставления нейросети обширного контекста и постоянного надзора: инженерам приходилось несколько раз останавливать агента, когда он выбирал внешне логичный, но физически ошибочный путь. Кроме того, модель испытывала трудности с диагностикой аппаратных поломок, опираясь исключительно на программные телеметрические данные, и останавливалась для запроса подтверждения человека перед потенциально рискованными действиями. В будущем QuEra намерена интегрировать разработанные алгоритмы в коммерческие квантовые процессоры и создать отдельные инструменты для автоматической настройки, что позволит снизить зависимость технологических компаний от дефицитных узкопрофильных специалистов на местах. Отраслевые издания ранее также отмечали растущий интерес к коммерческому потенциалу подобных квантовых технологий.