Claudeでトレーニングされた制御装置、量子コンピューターのレーザーのドリフトを数秒で修正

量子コンピュータは何百もの量子ビットを持つことができますが、1つのドリフトするレーザーがマシン全体を停止させてしまうことがあります。

これらのレーザーを正確に調整し続けることは、量子コンピュータの運用において、あまり華やかではありませんが、驚くほど困難な作業の1つです。今回、研究者たちは、AIエージェントがこれらの故障の一部を自ら診断し、修正することを学習できることを示しました。

マサチューセッツ州を拠点とする QuEra Computing が運用する中性原子量子コンピューティングシステムを用いたテストにおいて、Anthropic’s Claude は 700 回の試行のうち 695 回でレーザーのロックを復旧させ、その多くは 6 秒未満でした。

この結果は、量子コンピューティングにおける AI の異なる役割を示唆しています。それは量子問題を解決することではなく、ハードウェア自体を動作させ続ける方法を学習することです。

「長年、量子コンピュータのスケーリングにおいて最も困難だったのは物理学ではありませんでした。それは深夜 2 am にレーザーのロックを直しに車を走らせる人々でした。私たちはそれを解決するために、Model Hardware Standard を使用したソリューションを構築しました」と QuEra Computing の VP of Quantum Systems である Sergio Cantu は 述べました。

量子マシンのトラブルシューティングを AI に教える

中性原子量子コンピュータは、レーザーを使用して個々の原子を操作し、それらを量子ビットとして使用します。レーザーは極めて正確な周波数を維持する必要があります。外乱によってレーザーがドリフトし、ロックが外れてコンピュータの動作が中断されることがあります。

この精度は、レーザー光を使用して原子をトラップし操作する 中性原子量子演算 においても不可欠です。

一般的なレーザーの問題のいくつかは、すでに自動的に修正できます。困難なのは、専門家が測定値を調べ、何が問題だったのかを把握し、どの設定を調整するかを決定する必要があるケースです。あらゆる可能性のある故障をカバーする単純なトラブルシューティングの手順は存在しません。

以前は、4 人の専門家が 2 〜 3 週間かけて手作業で復旧スクリプトを作成していました。しかし、そのアプローチには明らかな限界がありました。スクリプトは、作成者が予見していた故障しか処理できなかったのです。

研究者たちは代わりに、Model Hardware Standard (MHS) を通じて Claude に専用のレーザーテストベッドへのアクセス権を与えました。Anthropic と HHMI Janelia Research Campus によって開発された MHS は、あらかじめ定義された安全制限内に運用を維持しながら、AI エージェントが科学機器と対話できるように設計されています。