Yapay Zeka, Kuantum Bilgisayarındaki Lazer Kaymasını Saniyeler İçinde Düzeltiyor.

Kuantum bilgisayarları yüzlerce ku bite sahip olabilirken, tek bir kayan lazer bile tüm sistemi durdurabilir. Bu lazerlerin hassas ayarlanması, kuantum bilgisayarının işletilmesi sırasında karşılaşılan daha az bilinen ve şaşırtıcı derecede zor olan bir işlemdir. Araştırmacılar, yapay zeka aracılığıyla bu sorunların bir kısmının otomatik olarak teşhis edilip düzeltilebileceğini göstermişlerdir.

Massachusetts merkezli QuEra Computing tarafından işletilen bir nötr atomlu kuantum bilgisayar sisteminde yapılan bir testte, Anthropic’in Claude yazılımı, 700 denemeden 695’inde lazer kilidini genellikle altı saniyeden kısa sürede yeniden sağlamıştır.

Bu sonuç, yapay zekanın kuantum hesaplama sorunlarını çözmekten ziyade, kendisini çalışır durumda tutmak için donanımın nasıl çalıştığını öğrenmesi konusunda farklı bir rol oynayabileceğini göstermektedir. Sergio Cantu, QuEra Computing’in Kuantum Sistemleri Direktörü, “Yıllardır, kuantum bilgisayarlarını ölçeklendirmenin en zor kısmı fiziksel sorunlar değil, gece saatlerinde lazer kilidini düzeltmek için müdahale etmek zorunda kalan insanlardı. Model Hardware Standard (MHS) kullanarak bu sorunu çözücü bir çözüm geliştirdik” şeklinde açıklama yapmıştır.

Yapay Zekayı Kuantum Makinesinin Arıza Teşhisine Yönlendirmek

Nötr atomlu kuantum bilgisayarlar, bireysel atomları manipüle etmek ve bunları qubit olarak kullanmak için lazerler kullanır. Bu lazerlerin son derece hassas frekanslarda kalması gerekir. Bozukluklar, kilidin kaybolmasına neden olabilir ve bu da bilgisayarın çalışmasını kesintiye uğratabilir.

Bu hassasiyet, aynı zamanda nötr atomlu kuantum işlemlerinin temelini oluşturur; burada lazer ışığı, atomları yakalamak ve manipüle etmek için kullanılır. Bazı yaygın lazer sorunları zaten otomatik olarak düzeltilebilirken, daha karmaşık vakalar bir uzmanın ölçümleri incelemesini, sorunun nedenini anlamasını ve hangi ayarın değiştirilmesi gerektiğini belirlemesini gerektirir. Her olası arızayı kapsayan basit bir arıza giderme kılavuzu yoktur.

Daha önce, dört uzman iki ila üç hafta süren manuel bir kurtarma betiği oluşturuyordu. Ancak bu yaklaşımın açık bir sınırlaması vardı: betik yalnızca yazarlarının öngördüğü hataları işleyebiliyordu. Araştırmacılar bunun yerine Claude‘a, Model Hardware Standard (MHS) aracılığıyla özel bir lazer test yatağına erişim sağladılar. Anthropic ve HHMI Janelia Research Campus tarafından geliştirilen MHS, yapay zeka ajanlarının bilimsel ekipmanlarla etkileşim kurmasına olanak tanırken, operasyonların önceden tanımlanmış güvenlik sınırları içinde kalmasını sağlar.

Araştırmacılar, Claude’a bir arıza giderme kontrol listesi vermek yerine, denemeler yapmasına izin verdiler. Farklı bozukluklar uygulandıktan sonra, yapay zeka bir ayarı değiştirebilir, sonucu ölçebilir ve neyin denenmesi gerektiğini belirleyebilirdi. Bu döngüyü yüzlerce hata koşulu boyunca tekrarladı ve lazerin kilidini geri yükleyen kombinasyonları buldu.

Sonuç, geleneksel kontrol yazılımıydı; bu, yapay zeka modelinin her seferinde lazer arızalandığında karar vermesini gerektiriyordu. Mühendisler süreci gözden geçirdi ve neyin başarı olarak kabul edileceğini belirledi; aynı zamanda, çalışan limitler, kilitler ve acil durum durdurma gibi donanım güvenliği önlemleri, ajanın neler yapabileceği konusunda sınırlamalar getirdi.

Bu ayrım önemlidir. Claude, kurtarma stratejisini keşlemeye yardımcı oldu, ancak sonuçta ortaya çıkan kontrolör, kontrol döngüsü içinde bir yapay zeka modelinin karar vermeden deterministik olarak çalışabilir hale geldi.

Gece Boyu Süren Deneylerden Saniyeler İçinde Giderilen Sorunlara

Sonuç olarak elde edilen kontrolör, yedi tür arıza ile test edildi. Lazerin başarılı bir şekilde geri yüklenmesi 700 denemenin 695’inde gerçekleşti. Ayrıca, lazer gerçekten kurtarılmadığında bile yapay zeka, başarıyı bildirmemiştir. Başarısız olan beş deneme, test yatağının koşullarıyla ilgiliydi ve kurtarma mantığındaki bir arıza olduğunu göstermiyordu.

Kurtarma hızı da önemli bir farktı. Çoğu sorun altı saniyeden kısa sürede giderilirken, en zorlu sorunlar yaklaşık 10 ila 14 saniye sürdü. İnsan uzmanının benzer kurtarma işlemleri için genellikle beş ila on dakika gerekir.

Claude ayrıca lazerin performansını iyileştirmesi istendi; bu da sistemin denetimsiz çalışırken kesintiye uğramasını önledi. Daha sonra, yapay zekanın etkileyemeyeceği bağımsız bir enstrümanla kontrol edildiğinde, elde edilen ayarlar, deneyimli bir uzman tarafından üretilenlerle eşleşti ve manuel ayarlamanın kaçırdığı bir hatayı düzeltti.

Araştırmacılar daha sonra bu yaklaşımın başka bir lazer dalga boyunda uygulanıp uygulanamayacağını test etti. Claude, tek bir denetimsiz gece boyunca gerekli ayarları sıfırdan belirledi; bu işlem genellikle haftalar süren manuel yapılandırma gerektirir.

Bu tür otomasyon, özellikle lazerler, kontrol elektroniği ve diğer hassas bileşenlerin tümünün güvenilir bir şekilde birlikte çalışması gereken daha büyük ölçekli, kullanılabilir sistemlere doğru ilerleyen kuantum donanımları için giderek daha kullanışlı hale gelebilir.

Kendi Kendini Onaran Kuantum Donanımına Bir Adım

Bu deney, kuantum bilgisayarların artık kendilerini tam olarak onarabildiği anlamına gelmez. Bu, özel bir test yatağında yapıldı ve insan mühendisleri hala güvenlik sınırlarını belirledi ve sonuçları değerlendirdi. Ayrıca, sistem tek bir yazılım ayarı ile fiziksel donanım arızalarını gidiremez. Deney, yalnızca bir alt sistemi kapsıyordu; bu da tüm bir kuantum bilgisayarın otonom bakımını gösterdiği anlamına gelmiyor.

Ancak, deney, kuantum bilgisayarlar daha büyük ve daha yaygın hale geldikçe ortaya çıkan büyüyen bir sorunu ele almaktadır. Her eklenen hassas alt sistem, arıza olasılığını artırırken, müşteri makineleri uzmanların bulunduğu yerden uzakta olabilir. QuEra’nın Başkanı Takuya Kitagawa, “Müşteriler, tüm bilgisayarın ve dolayısıyla her alt sistemin, odada bir uzman olmadan kendi kendine tutması gerektiğini bekler. Bu nedenle, MHS araştırması önizlemesinden ve Anthropic’in gelişmiş yapay zeka modellerinden elde edilen sonuçlar çok önemlidir. Bilgisayarlarımızın en iyi şekilde çalışmasını sağlamak giderek daha kolay ve ucuz hale getiriyoruz” şeklinde açıklama yaptı.

Kuantum donanımının güvenilirliğini artırmaya yönelik benzer çabalar, kendi donanımını doğrulamak için tasarlanmış kuantum çipler gibi bulunmaktadır; bu da güvenilirliğin, araştırmacıların çeşitli seviyelerde ele aldığı bir sorun olduğunu göstermektedir.

Daha geniş test, yapay zeka ajanlarının diğer bilimsel donanımlarda benzer arıza giderme ve kalibrasyon görevlerini öğrenebilecekleri olup olmadığıdır. Araştırmacılar şimdi bu yaklaşımın çalışan kuantum bilgisayarlarında ve farklı makinelerde de güvenilirliğini koruyup korumadığını belirlemelidir.

Eğer öyleyse, yapay zeka, hesaplamalar yapmak için bir araç olmaktan ziyade, karmaşık bilimsel cihazların çalışmasını sağlayan bir otomasyon katmanı haline gelebilir.

Kaynak: Interesting Engineering