Microsoftov kvantni čip Majorana 2 stigao je ovog tjedna s brojkama koje je teško kontekstualizirati: qubitovi koji su 1.000 puta pouzdaniji od prve generacije, prosječna životna doba qubita od 20 sekundi u odnosu na industrijski standard mjerenu u mikrosekundama, i revidirana mapa puta koja cilja na komercijalno skalabilno kvantno računalo do 2029. Iza tih brojki stoji Microsoft Discovery agentic AI, a ta platforma je vjerojatno važniji dio ovog najavljivanja.
Da to pojednostavimo: većina kvantnih čipova danas može zadržati svoje krhko stanje računalstva samo na djelić sekunde prije nego što ga izgubi. Majorana 2 ga drži do minute. Microsoftova usporedba je baterija telefona koja, umjesto da umre za dan, traje gotovo tri godine na jednom punjenju.
Majorana 2 razvijen je uz pomoć Microsoft Discovery, kompanijine platforme agentic AI za znanstvena istraživanja i razvoj, koja je također postigla opću dostupnost ovog tjedna. Vremensko usklađivanje je namjerno. Kvantni čip je Microsoftov dokaz da platforma funkcionira.
Što je Microsoft Discovery agentic AI zapravo učinio
Uobičajena interpretacija ove priče je da je AI dizajnirao čip. Stvarnost je specifičnija i, moglo bi se reći, zanimljivija. Odluka o promjeni superprovodnog materijala s aluminija na olovo, za koju Microsoft kaže da je jedina promjena najodgovornija za poboljšanje pouzdanosti, proizašla je iz godina konvencionalnog istraživanja materijala, a ne iz preporuke AI-a.
Ono što su agenti Microsoft Discovery učinili je sve oko toga: upravljanje procesima proizvodnje, automatizacija mjerenja koja su prije trajala tjednima, razbijanje gotovo dva desetljeća izoliranih istraživačkih podataka i otkrivanje korelacija koje nijedan pojedinačni istraživač ne bi mogao zadržati u glavi s obzirom na taj volumen i raznolikost informacija.
“Dok pokrećete AI agente s tim podacima, oni su u stanju suštinski resintetizirati i napraviti korelacije koje mi kao ljudi ne možemo vidjeti jer nijedna pojedinačna osoba nema toliko vizije kroz toliki podaci,” rekao je Zulfi Alam, potpredsjednik za kvantno područje u Microsoftu.
Ova promjena perspektive važna je jer prebacuje priču s “AI je izgradio čip” na nešto točnije: agentic AI je komprimirala eksperimentalni ciklus. Ono što bi zahtijevalo opsežno isprobavanje kako bi se pronašao pravi atomski recept za kristalnu strukturu čipa moglo bi, kroz simulacije vođene AI-om, biti suženo na jedan ciljani eksperiment.
“U novom svjetskom poretku, kroz simulacije, možete vidjeti gdje se nalazi visoko vjerojatni cilj. I onda s tim znanjem, idealno je da trebate eksperimentirati samo jednom,” rekao je Alam.
The measurement problem, solved
Jedna od konkretnih pobjeda koje tim opisuje uključuje mjerenje qubita; proces otkrivanja kvantnih stanja određivanjem ima li parni ili neparni broj milijardi elektrona na poluvodičkom žici. Kada se radi ručno, to traje tjednima. Microsoft je pokušao automatizirati to prije nekoliko godina koristeći raniju strojnoučenje i nije uspio.
Uz agentic AI temeljen na Microsoft Discovery, stvorili su specijaliziranog agenta koji sada automatski i kontinuirano pokreće proces, gradeći trodimenzionalne karte uvjeta qubita brzinom koju nijedan pojedinačni istraživač ne bi mogao replicirati.
“Korištenje agentic AI za automatizaciju mjerenja bila je promjena igre,” rekao je Alam. Agent upravlja paralelnim prilagodbama napona preko stotina parametara istovremeno, nešto što ljudski istraživači, razmišljajući linearno i strukturalno, ne mogu učiniti.
Chetan Nayak, tehnički suradnik Microsofta koji vodi kvantni program, rekao je da je promjena bila sveobuhvatna: “Agentic AI je prožela gotovo sve što radimo, postala je vrlo prirodan dio našeg radnog toka.”
Microsoft Discovery ide u širu upotrebu
Platforma koja je podržavala sve to sada je dostupna korisnicima u industriji. Microsoft Discovery kombinira specijalizirane AI agente za znanstvena istraživanja, Discovery Engine za istraživačke i razločne radne tokove, i sigurnost i upravljanje na razini poduzeća. Besplatna Microsoft Discovery aplikacija, koja se može koristiti lokalno s GitHub Copilot računom, također je u ranoj verziji, smanjujući prepreke za pojedinačne istraživače koji žele pokrenuti iste vrste agentic radnih tokova.
Komercijalna ponuda je jasna: isti skup mogućnosti koji je kvantni tim koristio za komprimiranje svog vremenskog okvira razvoja sada je dostupan svakoj organizaciji koja provodi intenzivna istraživanja i razvoj. Microsoft je već primijetio interes u životnim znanostima, kemikalijama i materijalima, energiji i proizvodnji. Syensqo, na primjer, koristi ga za razvoj sljedeće generacije fluida za proizvodnju poluvodiča.
Tvrdnja o 2029. godini u kontekstu
Microsoftova revidirana kvantna vremenska linija zaslužuje napomenu o uredničkoj distanci. Tvrtka je premjestila svoj cilj s 2033. na 2029. godinu na temelju napretka Majorane 2, što je značajno ubrzanje, ali kvantne mape puta imaju povijest optimističkog skraćivanja. Brojka pouzdanosti od 1.000x odnosi se specifično na poboljšanja u odnosu na qubite Majorane 1, a ne na izravnu mjeru protiv konkurentskih pristupa iz IBM-a ili Google-a, koji koriste fundamentalno različite arhitekture.
Nayakova vlastita formulacija je iskrena u pogledu inkrementalne prirode ovog: “Gdje smo u odnosu na prošlu godinu? Mi smo 1.000 puta bolji.” To je značajna prekretnica iz godine u godinu. Hoće li to ostati na potrebnoj brzini za postizanje korisničke kvantne računalne snage do 2029. godine je pitanje na koje nitko, uključujući Microsoft, još ne može odgovoriti.
