MITのエンジニアリング・クアンタム・システムズ・グループのBeatriz Yankelevichは、Codexと統合されたGPT‑5.6 Solを使用して、超伝導量子ビットの定期的な測定を自律的に実行し、精緻化しました。この統合により、AIエージェントは実験室ソフトウェアを操作し、結果を分析し、人間の絶え間ない監視なしに次のステップを決定できます。

  • システムはキャリブレーションされていない6量子ビットチップ上で標準的な測定シーケンスの完了に成功し、遷移周波数を特定し、量子情報の保持時間を決定しました。
  • 明確な実験信号には効果的に対応しましたが、微弱またはノイズの多いデータでは苦戦し、適切なパラメータを見つけるために研究者のガイダンスを必要としました。
  • この自動化により、研究者はキャリブレーションプロセスの監視から解放され、エージェントが夜間実行中に実験設計とデータ分析に集中できるようになります。

このアプローチは、AIエージェントが定義された明確な実験ワークフローを処理できることを示し、定期的なチップ特性評価に必要な時間を大幅に削減します。