Квантовый чип Majorana 2 компании Microsoft служит примером для изучения агентного ИИ в сфере научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ

На этой неделе состоялась премьера квантового чипа Microsoft «Majorana 2», который продемонстрировал показатели, которые действительно трудно представить: кубиты, которые в 1 000 раз надежнее, чем у первого поколения; средняя продолжительность жизни кубита составляет 20 секунд по сравнению с отраслевым стандартом, измеряемым в микросекундах; а также обновленная дорожная карта, нацеленная на создание коммерчески масштабируемого квантового компьютера к 2029 году. За этими цифрами стоит агентный ИИ Microsoft Discovery, и именно эта платформа, возможно, является наиболее значимой частью данного анонса.

Проще говоря: большинство современных квантовых чипов способны поддерживать своё неустойчивое вычислительное состояние лишь доли секунды, после чего теряют его. Majorana 2 может удерживать его до минуты. Microsoft проводит аналогию с аккумулятором телефона, который вместо того, чтобы разрядиться через день, работает почти три года без подзарядки.

Majorana 2 был разработан при поддержке Microsoft Discovery — платформы агентского ИИ компании для научных исследований и разработок, которая также стала общедоступной на этой неделе. Такое совпадение по времени не случайно. Квантовый чип служит для Microsoft доказательством работоспособности платформы.

Чего на самом деле добился агентский ИИ Microsoft Discovery

Обычно говорят, что чип был разработан ИИ. Реальность же более многогранна и, пожалуй, более интригующа. Решение заменить сверхпроводящий материал с алюминия на свинец — что, по словам Microsoft, является единственным изменением, в наибольшей степени повлиявшим на повышение надежности — стало результатом многолетних исследований традиционных материалов, а не рекомендации ИИ.

Агенты Microsoft Discovery занимались всем, что с этим связано: управлением производственными процессами, автоматизацией измерений, которые ранее занимали по несколько недель каждое, систематизацией данных почти двух десятилетий разрозненных исследований и выявлением взаимосвязей, которые ни один отдельный исследователь не смог бы уловить в таком объеме и разнообразии информации.

«Когда вы запускаете агенты ИИ на этих данных, они, по сути, могут заново синтезировать и выявлять корреляции, которые мы, люди, не можем увидеть, поскольку ни один человек не обладает столь широким обзором при таком огромном объеме данных», — сказал Зульфи Алам, корпоративный вице-президент Microsoft по квантовым технологиям.

Такая формулировка важна, поскольку она переносит акцент с утверждения «ИИ создал чип» на нечто более точное: агентный ИИ сократил экспериментальный цикл. То, что раньше требовало длительных проб и ошибок для поиска правильной «рецептуры» на атомном уровне для кристаллической структуры чипа, благодаря симуляции на основе ИИ можно свести к одному целенаправленному эксперименту.

«В новом мировом порядке с помощью моделирования можно определить цель с высокой вероятностью. Затем, обладая этими знаниями, в идеале достаточно провести эксперимент всего один раз», — сказал Алам.

Проблема измерения решена

Один из наиболее ощутимых успехов, о которых рассказывает команда, связан с измерением кубитов: процессом определения квантовых состояний путем установления, четное или нечетное количество миллиардов электронов находится на полупроводниковой нити. При ручном выполнении это занимает недели. Несколько лет назад Microsoft пыталась автоматизировать этот процесс с помощью ранних технологий машинного обучения, но потерпела неудачу.

С помощью агентского ИИ, построенного на платформе Microsoft Discovery, они создали специализированный агент, который теперь запускает этот процесс автоматически и непрерывно, строя трехмерные карты состояний кубитов с такой скоростью, с которой не смог бы сравниться ни один отдельный исследователь.

«Использование агентского ИИ для автоматизации измерений стало настоящим прорывом», — сказал Алам. Агент одновременно выполняет параллельную регулировку напряжения по сотням параметров, чего не могут сделать исследователи-люди, мыслящие линейно и структурно.

Четан Наяк, технический эксперт Microsoft, возглавляющий квантовую программу, отметил, что изменения оказались глубокими: «Агентный ИИ проник практически во все, чем мы занимаемся; он просто стал естественной частью нашего рабочего процесса».

Microsoft Discovery становится общедоступной

Платформа, лежащая в основе всего этого, теперь доступна корпоративным клиентам. Microsoft Discovery объединяет специализированные ИИ-агенты для научных исследований, Discovery Engine для рабочих процессов исследования и логического вывода, а также средства безопасности и управления корпоративного уровня. Бесплатное приложение Microsoft Discovery, которое можно использовать локально с учетной записью GitHub Copilot, также находится в стадии раннего предварительного доступа, что снижает барьер для отдельных исследователей, желающих запускать аналогичные агентские рабочие процессы.

Коммерческая идея ясна: тот же набор возможностей, который команда по квантовым технологиям использовала для сокращения сроков разработки, теперь доступен любой организации, занимающейся интенсивными научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими работами. Microsoft уже наблюдает внедрение этой платформы в таких отраслях, как биологические науки, химическая и материаловедческая промышленность, энергетика и производство. Например, компания Syensqo использует её для разработки жидкостей нового поколения для производства полупроводников.

Заявление о 2029 году в контексте

Пересмотренный график развития квантовых технологий Microsoft заслуживает осторожного подхода со стороны редакции. Компания перенесла свой целевой срок с 2033 на 2029 год, основываясь на прогрессе Majorana 2, что представляет собой значительное ускорение, однако квантовые дорожные карты традиционно отличаются оптимистичным сжатием сроков. Показатель надежности, выраженный в 1000 раз, относится конкретно к улучшениям по сравнению с кубитами Majorana 1, а не является прямым сравнением с конкурирующими подходами IBM или Google, которые используют принципиально иные архитектуры.

Сам Наяк честно признает постепенный характер этого прогресса: «Где мы находимся по сравнению с прошлым годом? Мы стали в 1 000 раз лучше». Это значимый годовой рубеж. Сохранится ли этот темп, необходимый для достижения квантовых вычислений промышленного масштаба к 2029 году, — вопрос, на который пока никто, включая Microsoft, ответить не может.

См. также: Великобритания и Германия планируют коммерциализацию квантовых суперкомпьютеров

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит одновременно с другими ведущими технологическими событиями, включая выставку Cyber Security & Cloud Expo. Нажмите здесь для получения дополнительной информации.

AI News поддерживается TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь.