Pasqal เปิดตัวเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ AI ที่เปลี่ยนไอเดียงานวิจัยให้เป็นการรันบน QPU อะตอมเป็นกลาง
สกิลเอเจนต์ใหม่ของ Pasqal ทำงานใน Claude Code, Cursor และ Codex พาจากบทความหรือไอเดียไปสู่งานที่ผ่านการจำลองและรันจริงบน QPU ของ Pasqal Cloud
หน้านี้แปลจากภาษาอังกฤษ โดยชื่อบริษัท ชื่อผลิตภัณฑ์ และลิงก์แหล่งข้อมูลยังคงเดิม อ่านต้นฉบับภาษาอังกฤษ
Pasqal (Nasdaq: PSQL) บริษัทเทคโนโลยีอะตอมเป็นกลาง เปิดให้ใช้เวิร์กโฟลว์ที่มี AI ช่วยบน Pasqal Cloud ซึ่งเป็นชุดสกิลสำหรับเอเจนต์ที่ติดตั้งเป็นปลั๊กอินในสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ เช่น Claude Code, Cursor และ Codex Pasqal ระบุว่าเครื่องมือนี้สามารถพาไอเดียทางวิทยาศาสตร์ที่นิยามชัดเจนหรือโปรโตคอลที่ตีพิมพ์แล้ว ไปจนถึงการทดลองที่รันบนหน่วยประมวลผลควอนตัม (QPU) ได้ และตัดงานวิศวกรรมจำนวนมากที่อยู่ระหว่างทางออกไป
สิ่งที่ประกาศ
ตามประกาศ เวิร์กโฟลว์นี้ครอบคลุมทั้งกระบวนการ ตั้งแต่ดึงหรือจัดรูปแบบโปรโตคอลการทดลอง แปลงเป็นงานที่พร้อมรันบนฮาร์ดแวร์ ตรวจสอบด้วยการจำลอง ส่งผ่านคลาวด์ และประมวลผลลัพธ์เป็นค่าสังเกตได้ทางวิทยาศาสตร์ ผู้ใช้สามารถรันการทดลองบน QPU สามเครื่องของ Pasqal Cloud ที่เปิดให้ผู้ใช้ภายนอก ได้แก่ Ruby ซึ่ง GENCI ดำเนินการที่ CEA ในฝรั่งเศส, FC1 ในเชอร์บรูก รัฐควิเบก และ SA1 ในซาอุดีอาระเบีย
Wasiq Bokhari ซีอีโอ กล่าวว่า "คอขวดของการคำนวณเชิงควอนตัมกำลังเปลี่ยนที่" จากการเข้าถึงฮาร์ดแวร์ไปสู่งานวิศวกรรมที่จำเป็นต่อการใช้งาน Pasqal เน้นว่าการตัดสินทางวิทยาศาสตร์ยังเป็นของผู้ใช้ ทั้งการเลือกว่าจะวัดอะไร และผลลัพธ์สนับสนุนข้อกล่าวอ้างทางฟิสิกส์หรือไม่
ทำงานอย่างไร
ในบทความบล็อกเชิงเทคนิค Pasqal อธิบายห่วงโซ่สกิลเฉพาะที่สร้างบนชุดซอฟต์แวร์เดิมของบริษัท ได้แก่ Pulser สำหรับออกแบบลำดับพัลส์, emu-mps สำหรับการจำลอง และ Pasqal Cloud SDK สำหรับเข้าถึงอุปกรณ์ ข้อมูลการสอบเทียบ และการรันงาน
application-to-ideaเปลี่ยนโจทย์หรือสัญชาตญาณให้เป็นไอเดียการทดลองที่เป็นรูปธรรมidea-to-specดึงพารามิเตอร์ ค่าสังเกตได้ ข้อจำกัด และสมมติฐานด้านฮาร์ดแวร์ลงในไฟล์ชื่อexperiment_spec.jsonซึ่งนักวิจัยตรวจทานและแก้ไขได้ก่อนดำเนินการต่อspec-to-sequenceสร้างลำดับ Pulser ที่รันได้ รวมถึงรีจิสเตอร์อะตอมและการขับเลเซอร์validate-emuและnoise-emulateเปรียบเทียบพฤติกรรมในอุดมคติกับการจำลองที่มีสัญญาณรบกวนซึ่งคำนึงถึงคุณลักษณะของอุปกรณ์qpu-submitรันงานบนฮาร์ดแวร์ และharvest-and-analyzeแปลงบิตสตริงดิบเป็นค่าสังเกตได้ที่กำหนดไว้
Pasqal เสริมว่านักวิจัยในสหภาพยุโรปสามารถรันการทดลองบน QPU ของบริษัทที่ติดตั้งอยู่ที่ TGCC–GENCI ได้ฟรี และมีสกิลเฉพาะที่ช่วยแนะนำขั้นตอนการยื่นขอ
จุดที่เอเจนต์พลาด
Pasqal ทดสอบเวิร์กโฟลว์กับสามกรณีที่อธิบายไว้ในบทความที่เผยแพร่บน arXiv กรณีแรก เอเจนต์ทำซ้ำการทดลองปี 2019 เรื่องการจัดเรียงคลื่นความหนาแน่นในแถวลำดับริดเบิร์ก และยังชี้ได้ถูกต้องว่ามีช่วงเป้าหมายหนึ่งที่เกินขีดจำกัดของฮาร์ดแวร์ กรณีที่สอง ซึ่งเริ่มจากบทความเชิงทฤษฎีเรื่องแม่เหล็กแบบฟรัสเตรต เอเจนต์สร้างการทดลองที่รันได้ แต่เลือกค่าสังเกตได้ที่ยืนยันเฟสเป้าหมายไม่ได้ ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านต้องปรับทิศทางการวิเคราะห์ใหม่ กรณีที่สาม ซึ่งอิงสิทธิบัตรของ Pasqal เรื่องการระบายสีกราฟ เอเจนต์รันเวิร์กโฟลว์หลายรอบ แต่ในตอนแรกโทษฮาร์ดแวร์ว่าเป็นต้นเหตุของผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องจำนวนมาก สาเหตุที่แท้จริงคือบั๊กที่จับคู่ตำแหน่งอะตอมกับบิตสตริงที่วัดได้ผิดพลาด
ข้อสรุปของ Pasqal เองคือ การรันสำเร็จไม่ได้หมายความว่าผลลัพธ์ถูกต้องทางวิทยาศาสตร์
เหตุใดจึงสำคัญ
บทความเดียวกันยังสำรวจงานวิจัยเชิงทฤษฎีด้านอะตอมเป็นกลาง จากบทความ 526 ชิ้นที่เวิร์กโฟลว์จำแนกได้อย่างน่าเชื่อถือ Pasqal ระบุว่า 258 ชิ้นสามารถนำไปทำได้แล้ววันนี้บน QPU ที่เปิดให้สาธารณะใช้ของบริษัท ทั้งโดยตรงหรือด้วยการปรับแก้เพียงเล็กน้อย บริษัทระบุว่าการควบคุมอะตอมแต่ละตัวเฉพาะจุดและอันตรกิริยาระหว่างอะตอมแบบอื่นๆ คือความสามารถด้านฮาร์ดแวร์หลักที่ยังขาดอยู่ สำหรับผู้ให้บริการ QPU บนคลาวด์ การลดแรงงานต่อการทดลองอาจขยายฐานผู้ใช้ได้ ขณะที่กรณีทดสอบก็แสดงให้เห็นว่าการตรวจทานโดยผู้เชี่ยวชาญยังคงจำเป็น
แหล่งข้อมูล
ข้อเท็จจริงในหน้านี้มาจากแหล่งข้อมูลด้านล่าง ซึ่ง DesignQuantum ได้รวบรวมไว้