Haiqu esittelee AgenticOS:n pitääkseen tekoälyohjatun kvanttitutkimuksen raiteilla

Tieteellinen laskenta voi suoriutua täydellisesti, mutta silti vastata väärään kysymykseen. Jos tekoälyagentti hiljaisesti muuttaa molekyylin geometriä tai poistaa elektroneja simulaatiosta, toimiva koodi ja vakuuttava kaavio voivat piilottaa rikki menneen kokeen.

Tämä on se ongelma, jonka Haiqu pyrkii ratkaisemaan 7. lokakuuta julkaistavalla AgenticOS-uutisellaan, järjestelmällä, joka koordinoi erikoistuneiden tekoälyagenttien tiimejä kvanttitutkimusprojekteissa. Alusta on suunniteltu viemään idea läpi kirjallisuuskatsauksen, matemaattisen analyysin, kokeen suunnittelun ja toteutuksen, samalla kun tieteelliset oletukset pidetään tutkijoiden tarkasteltavina ja hyväksyttävinä.

AgenticOS on nyt saatavilla yritysten T&D-tiimeille pyynnöstä, ja se perustuu toukokuussa ilmoitettuun Haiqu:n alustaan. Sen keskeinen väite on, että hyödyllinen tieteellinen automaatio tarvitsee tavan säilyttää kokeen merkitys jokaisessa työn vaiheessa.

Tutkimuskysymyksen muuntaminen tarkastettavaksi työnkuluksi

Haiqu:n AgenticOS-tuotesivu mukaan käyttäjät voivat aloittaa kysymyksellä, julkaisuilla, datalla tai olemassa olevalla idealla. Järjestelmä auttaa asettamaan tavoitteet, rajoitteet ja menestyskriteerit, ja sen jälkeen järjestää tutkimuksen tutkimusgraafiin. Solmut edustavat tieteellisten agenttien tiimejä, joilla on riippuvuuksia, päätöksiä ja tutkimusartefakteja, jotka yhdistävät työn.

Tutkijat voivat tarkastella tuloksia, kommentoida oletuksia, ohjata moduulia uudelleen ja hyväksyä tärkeitä päätöksiä ennen kuin alavirtaiset tehtävät etenevät. Järjestelmä hyödyntää kvanttiteorian, algoritmien ja teollisuuden sovellusten tietopohjaa sekä projektin hyväksyttyjä päätöksiä ja artefakteja.

Rakenne on tärkeä, koska tutkimusprojekti voi epäonnistua kauan ennen lopullista laskentaa. Lähestymistavan valinta muuttaa mallinnettavaa kohdetta; aikaisemman rajoitteen menettäminen voi tehdä myöhemmistä tuloksista vertailukelvottomia. Näkyvä työnkulku tarjoaa tutkijoille paikkoja, joissa he voivat havaita nämä muutokset sen sijaan, että yrittäisivät rekonstruoida ne valmiista vastauksesta.

Ilmoituksessa Haiqu kertoo, että agentit hoitavat kirjallisuuskatsauksen, periaatteiden mukaiset johdannaiset, kvanttisen toteutettavuusanalyysin ja tulosten tarkistuksen. Vahvistus yhdistää klassiset perusmallit, testit, kriittiset agentit ja ihmisen tarkastuksen, muodollisen varmennuksen kanssa. Tiedemiehet määrittävät, mitkä oletukset ovat lukittuja, missä autonominen työ on sopivaa ja mitkä vaiheet vaativat hyväksynnän.

Perustaja ja CTO Mykola Maksymenko sanoi, että järjestelmän tarkoitus on vähentää työmäärää, joka vaaditaan lupaavan tutkimusidean muuttamiseksi kokeeksi, jolloin tutkijat voivat omistaa enemmän huomiota oikeiden kysymysten valintaan ja tutkimiseen.

Kemiakoe paljastaa koodin ja tieteen eron

Haiqu:n kemian tapaustutkimus tarkastelee protoninsiirtoa Zundel-kationissa, H₅O₂⁺: kaksi vesimolekyyliä, jotka jakavat ylimääräisen protonin. Tehtävänä oli laskea energian este, kun tuo protoni siirtyy niiden välillä, vakioidussa tieteellisessä asetelmassa.

Kymmenen itsenäistä tekoälyajoa saivat saman ohjeistuksen. Kaikki tuottivat toimivan koodin, mutta neljä jättivät vaaditut elektronit pois, ja muut muokkasivat geometriaa tai protonin reittiä. AgenticOS säilytti sovitun protokollan, mukaan lukien kaikki 20 elektronia ja kiinteän happi‑happi-etäisyyden.

Sen simuloitu näyteperusteinen kvanttidiagonalisaatio, eli SQD, tuotti esteen, jonka suuruus on 554,8 millielektronivolttia, verrattuna 574,3 millielektronivoltin täyden konfiguraatiointeraktion referenssiin – noin 3,4 % ero. SQD yhdistää elektronikonfiguraatioiden näytteenoton klassiseen energialaskentaan.

Nuo luvut kuvaavat yhtä valittua molekyylimallia. Referenssi on tarkka kyseisen mallin laskennallisten oletusten puitteissa; tulos ei todista yleistä tarkkuutta tai kvanttietua. Vielä merkityksellisempi havainto on, että protokollan säilyttäminen teki laskennasta merkityksellisen vertailun kannalta.

Haiqu kertoo, että työ hyväksyttiin NeurIPS 2026 -työpajassa, joka keskittyi tekoälyyn tieteellisessä löydöksessä. Se on edelleen yrityksen raportoima demonstraatio, eikä laaja riippumaton mittapiste tutkimuksen luotettavuudesta.

Hallitusta simuloinnista kvanttihardwareen

Ilmoitus kuvaa myös erillisen kokeen, jossa käytettiin Hubbard-mallia, kehystä vuorovaikuttavien elektronien tutkimiseen. Haiqu tutki dopattua, turhautunutta kaksidimensionaalista versiota diagonaalisella hyppäyksellä, mikä on merkityksellistä kuparipohjaisten korkealämpötilaisen suprasuuntauksen tutkimuksessa.

AgenticOS kehitti kokeen kolmesta kolmelle -ruudukossa ja suoritti sen IBM:n kvanttitietokoneella. Pieni ruudukko mahdollisti vertailun tarkkaan klassiseen ratkaisuun. Haiqu raportoi noin 75 % syvyyden vähenemisen piirikierroksessa ja ehdotetun kalibroinnin, joka sovitti laitteiston tuloksen virheettömään saman menetelmän suoritukseen.

Piirikierroksen syvyys mittaa kerroksien määrää, jotka tarvitaan kvanttipiirin suorittamiseen. Sen vähentäminen voi auttaa nykyisillä meluisilla prosessoreilla, joissa virheet kertyvät laskennan aikana. Yhdenmukaisuus ihanteellisen suorituksen kanssa on hyödyllinen todiste menetelmästä ja laitteiston työnkulusta, mutta se ei tarkoita, että kokeessa olisi ratkaistu suprasuuntauksia tai ylitetty klassinen laskenta kyseisessä mittakaavassa.

Ohjelmistopino agenttien takana

AgenticOS sijaitsee Haiqu:n kvanttiohjelmistoinfrastruktuurin yläpuolella. Ilmoituksessa SDK:ta kuvataan tarjoavan datan lataamista, piirikompressiota ja virheiden lieventämistä, kun taas Haiqu Runtime hallinnoi suoritusta simulaattoreilla ja kvanttiprosessoreilla.

Haiqu:n akateemisen alustan sivu lisää käytännön yksityiskohtia: tutkijat voivat tuoda Qiskit-koodin SDK:hon, seurata töitä ja säilyttää taustajärjestelmiä, kalibrointitietoja, satunnaissiementä ja käännösasetuksia. Nämä tiedot auttavat tiimejä toistamaan kokeen ja ymmärtämään, miksi kaksi suoritusta eroavat.

Alusta myös arvioi kvanttiprosessoinnin kustannukset ennen suoritusta ja käyttää eräajoa sekä välimuistia vähentääkseen tarpeettomia ajoja. Tällaiset ominaisuudet yhdistävät agenttityönkulun todellisen tutkimusbudjetin operatiivisiin rajoitteisiin.

Yritysryhmät voivat pyytää AgenticOS-pääsyä. Akateemiset tutkijat voivat hakea ilmaista alustan käyttöoikeutta Haiqu:n Academic Program -ohjelman kautta ja hakea AWS‑krediittejä klassisille ja kvantti‑työkuormille; yritys huomauttaa, että krediitit edellyttävät hyväksyntää eikä niiden myöntämistä voida taata.

Tutkimusryhmille lupaavin osa ilmoitusta on jatkuvuus kysymyksen, oletusten, koodin ja todisteiden välillä. Nopeammat laskelmat ovat arvokkaita vain, kun tutkijat voivat määrittää, mitä tarkalleen on laskettu. AgenticOS tekee tästä vaatimuksesta keskeisen osan lähestymistapaansa AI-avusteisessa kvanttitutkimuksessa.