Au MIT, des agents IA pilotent des mesures quantiques de routine

Au sein du groupe EQuS du MIT, des agents s'appuyant sur GPT-5.6 Sol et Codex orchestrent désormais des séquences de mesures et de calibration sur des puces supraconductrices. Le dispositif fait gagner du temps sur les tâches répétitives, tout en nécessitant encore une expertise humaine lorsque les signaux deviennent faibles ou ambigus.

Les agents sont utilisés régulièrement pour les mesures de routine

Le groupe EQuS fait désormais appel de façon régulière à des agents pour assurer la gestion des mesures de routine. L'équipe produit un grand nombre de puces standard dont le processus de caractérisation peut nécessiter plusieurs jours de travail pour un chercheur. En confiant ces tâches répétitives aux agents, les scientifiques peuvent se consacrer à d'autres activités. Grâce aux agents Codex, l'analyse expérimentale et les mesures peuvent avancer en continu sans nécessité d'une surveillance permanente. Cependant, des chercheurs expérimentés restent capables de déterminer plus rapidement les réglages de calibration que ce que permettent les modèles d'IA actuels.

Une chercheuse organise son travail autour d'agents et d'un code connecté au labo

Beatriz Yankelevich explique avoir mis en place une infrastructure guidant des agents à travers la mesure, la théorie et la conception de puces. Elle dit pouvoir faire travailler plusieurs agents en parallèle sur différents problèmes et consacrer l'essentiel de son temps à interpréter les résultats, concevoir de nouvelles expériences, planifier les prochaines étapes, lire et écrire. La connexion directe des agents au laboratoire permet de réviser du code, de le tester sur des mesures réelles et de réaliser de longues séquences de travail de manière autonome. Pour des expériences plus novatrices, elle assigne aux agents des objectifs plus étroits et mobilise leur capacité à écrire, modifier et tester du code de contrôle, d'analyse et de simulation.

Un cadre expérimental favorable à l'automatisation logicielle

Une fois une puce supraconductrice fabriquée, emballée et refroidie, l'interaction se fait entièrement par logiciel, ce qui facilite l'orchestration par des agents. La connexion de Codex au logiciel de laboratoire a permis à l'IA d'exécuter des mesures, d'analyser les résultats et de décider des étapes suivantes. Selon Beatriz Yankelevich, GPT-5.6 Sol a souvent complété de manière autonome des flux de mesure de routine, ce qui lui a fait gagner du temps et a permis aux expériences de se dérouler sans surveillance constante. Elle indique que ce fonctionnement lui a dégagé du temps pour l'analyse, la conception et la planification des suites.

Résultats sur une puce de six qubits non calibrée

Un test a été mené sur une puce de six qubits non calibrée, un format standard pour évaluer le processus de fabrication du groupe. Des compétences de mesure décrivant l'exécution et l'évaluation de chaque expérience ont été fournies à Codex. En utilisant ces compétences ainsi que les objectifs de conception de la puce, GPT-5.6 Sol a déterminé des paramètres, piloté l'équipement et traité les résultats, puis a ajusté les mesures ou sauvegardé les données pour la suite. Lorsque les signaux étaient clairs, une séquence standard de mesures a été complétée avec peu d'intervention, incluant l'identification des fréquences de transition, la calibration des impulsions de contrôle et de lecture, et l'estimation de la durée de rétention de l'information quantique d'un qubit.

Ambiguïtés physiques et signaux faibles restent difficiles pour l'IA

Les agents se sont retrouvés confrontés à plus d'obstacles lorsque les signaux expérimentaux étaient faibles ou entachés de bruit. Dans ce contexte, le temps nécessaire pour trouver les bons paramètres s'est allongé et l'intervention d'un chercheur expérimenté s'est parfois avérée indispensable. Les observations indiquent que les agents actuels gèrent bien des flux expérimentaux bien définis, mais que l'interprétation de résultats physiques ambigus demeure délicate. La calibration des qubits implique une série de mesures interdépendantes où chaque résultat oriente la suite, dans un contexte où les propriétés peuvent dériver et où des comportements inattendus introduisent des incohérences. Des opérateurs chevronnés savent reconnaître et corriger ces évolutions, ce qui fait de ce domaine un cas d'usage pertinent pour des agents d'IA tout en rappelant leurs limites.

Pourquoi ces qubits se prêtent au pilotage par agents

Le groupe EQuS travaille sur des qubits supraconducteurs refroidis près du zéro absolu dans des réfrigérateurs à dilution. Ces dispositifs, souvent qualifiés d'atomes artificiels, présentent des niveaux d'énergie discrets manipulés par impulsions micro-ondes. Les équipes conçoivent et calibrent des séquences d'impulsions, puis numérisent et analysent les réponses pour en déduire fréquences de résonance, conservation de l'information quantique et réglages utiles au calcul. Ces systèmes, contrôlés par logiciel et fabriqués sur puce avec des techniques connues, se prêtent à un pilotage automatisé. Dans un domaine où la préparation expérimentale peut prendre des mois et nécessiter des centaines à des milliers de mesures, l'IA est présentée comme bien positionnée pour aider, avec la perspective que ces approches puissent un jour améliorer la simulation de matériaux et de molécules complexes.