क्वांटम कंप्यूटिंग
Haiqu ने AgenticOS लॉन्च किया ताकि AI-चालित क्वांटम अनुसंधान को ट्रैक पर रखा जा सके
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एक वैज्ञानिक गणना पूरी तरह चल सकती है फिर भी गलत प्रश्न का उत्तर दे सकती है। यदि कोई AI एजेंट चुपचाप अणु की ज्यामिति बदल देता है या सिमुलेशन से इलेक्ट्रॉन हटा देता है, तो कार्यशील कोड और प्रभावशाली ग्राफ़ एक टूटे हुए प्रयोग को छुपा सकते हैं।
यह वही समस्या है जिसे Haiqu ने 7 अक्टूबर को AgenticOS की घोषणा के साथ लक्षित किया है, एक प्रणाली जो क्वांटम अनुसंधान परियोजनाओं में विशेषीकृत AI एजेंटों की टीमों का समन्वय करती है। यह प्लेटफ़ॉर्म विचार को साहित्य समीक्षा, गणितीय विश्लेषण, प्रयोग डिज़ाइन और निष्पादन तक ले जाने के लिए बनाया गया है, जबकि वैज्ञानिक धारणाओं को शोधकर्ताओं के निरीक्षण और अनुमोदन के लिए उपलब्ध रखता है।
अब अनुरोध पर एंटरप्राइज़ R&D टीमों के लिए उपलब्ध, AgenticOS मई में घोषित Haiqu के प्लेटफ़ॉर्म पर निर्मित है। इसका मुख्य प्रस्ताव यह है कि उपयोगी वैज्ञानिक स्वचालन को कार्य के प्रत्येक चरण में प्रयोग के अर्थ को संरक्षित करने का तरीका चाहिए।
एक शोध प्रश्न को समीक्षा योग्य कार्यप्रवाह में बदलना
Haiqu के AgenticOS उत्पाद पृष्ठ के अनुसार, उपयोगकर्ता एक प्रश्न, पेपर, डेटा या मौजूदा विचार से शुरू कर सकते हैं। प्रणाली उद्देश्यों, प्रतिबंधों और सफलता मानदंडों को स्थापित करने में मदद करती है, फिर जांच को एक शोध ग्राफ़ में व्यवस्थित करती है। नोड्स वैज्ञानिक एजेंटों की टीमों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिनमें निर्भरताएँ, निर्णय और शोध कलाकृतियाँ कार्य को जोड़ती हैं।
शोधकर्ता आउटपुट की जांच कर सकते हैं, धारणाओं पर टिप्पणी कर सकते हैं, किसी मॉड्यूल को पुनर्निर्देशित कर सकते हैं और नीचे की कार्यों के आगे बढ़ने से पहले महत्वपूर्ण निर्णयों को अनुमोदित कर सकते हैं। प्रणाली क्वांटम सिद्धांत, एल्गोरिदम और उद्योग अनुप्रयोगों के ज्ञान आधार के साथ-साथ परियोजना के स्वीकृत निर्णयों और कलाकृतियों का उपयोग करती है।
यह संरचना महत्वपूर्ण है क्योंकि एक शोध परियोजना अंतिम गणना से बहुत पहले विफल हो सकती है। एक अनुमान चुनने से यह बदल जाता है कि क्या मॉडल किया जा रहा है; एक प्रारंभिक प्रतिबंध खोने से बाद के परिणाम असंगत हो सकते हैं। एक दृश्य कार्यप्रवाह वैज्ञानिकों को इन परिवर्तनों को पकड़ने के स्थान प्रदान करता है, बजाय इसके कि वे समाप्त उत्तर से उन्हें पुनर्निर्मित करने की कोशिश करें।
घोषणा में, Haiqu कहता है कि एजेंट साहित्य समीक्षा, प्रथम सिद्धांत व्युत्पन्न, क्वांटम व्यवहार्यता विश्लेषण और परिणाम जांच को संभालते हैं। सत्यापन क्लासिकल बेसलाइन, परीक्षण, आलोचक एजेंट और मानव समीक्षा को औपचारिक सत्यापन के साथ मिलाता है। वैज्ञानिक निर्धारित करते हैं कि कौन सी धारणाएँ लॉक हैं, कहाँ स्वायत्त कार्य उपयुक्त है और किन चरणों को स्वीकृति की आवश्यकता है।
संस्थापक और CTO Mykola Maksymenko ने कहा कि यह प्रणाली एक आशाजनक शोध विचार को प्रयोग में बदलने के लिए आवश्यक श्रम को कम करने के लिए बनाई गई है, जिससे वैज्ञानिक सही प्रश्नों का चयन और जांच करने पर अधिक ध्यान दे सकें।
एक रसायन विज्ञान परीक्षण कोड और विज्ञान के बीच अंतर को उजागर करता है
Haiqu की रसायन विज्ञान केस स्टडी ज़ुंडेल केशन, H₅O₂⁺ में प्रोटॉन ट्रांसफ़र की जांच करती है: दो जल अणु एक अतिरिक्त प्रोटॉन साझा करते हैं। कार्य यह था कि उस प्रोटॉन के उनके बीच स्थानांतरित होते समय ऊर्जा बाधा की गणना की जाए, एक निश्चित वैज्ञानिक सेटअप के तहत।
दस स्वतंत्र AI रन को वही संक्षिप्त विवरण मिला। सभी ने कार्यशील कोड उत्पन्न किया, लेकिन चार ने आवश्यक इलेक्ट्रॉन को बाहर रखा, और अन्य ने ज्यामिति या प्रोटॉन के मार्ग को बदल दिया। AgenticOS ने सहमत प्रोटोकॉल को संरक्षित किया, जिसमें सभी 20 इलेक्ट्रॉन और एक निश्चित ऑक्सीजन‑ऑक्सीजन दूरी शामिल थी।
इसकी सिम्युलेटेड सैंपल-आधारित क्वांटम डायगोनलाइज़ेशन, या SQD, गणना ने 554.8 मिल्लीइलेक्ट्रॉनवोल्ट की बाधा उत्पन्न की, जबकि 574.3 मिल्लीइलेक्ट्रॉनवोल्ट पूर्ण कॉन्फ़िगरेशन इंटरैक्शन संदर्भ था—लगभग 3.4% अंतर। SQD इलेक्ट्रॉनिक कॉन्फ़िगरेशन के सैंपलिंग को क्लासिकल ऊर्जा गणना के साथ मिलाता है।
ये संख्याएँ एक चयनित आणविक मॉडल का वर्णन करती हैं। संदर्भ उस मॉडल की गणनात्मक धारणाओं के भीतर सटीक है; परिणाम सार्वभौमिक शुद्धता या क्वांटम लाभ स्थापित नहीं करता। अधिक तात्कालिक रूप से प्रासंगिक निष्कर्ष यह है कि प्रोटोकॉल को संरक्षित करने से गणना तुलना योग्य बनी।
Haiqu कहता है कि यह कार्य NeurIPS 2026 कार्यशाला में AI for scientific discovery पर स्वीकार किया गया था। यह कंपनी द्वारा रिपोर्ट किया गया प्रदर्शन है, न कि शोध विश्वसनीयता के व्यापक स्वतंत्र बेंचमार्क।
एक नियंत्रित सिमुलेशन से क्वांटम हार्डवेयर तक
घोषणा में एक अलग प्रयोग का भी विवरण है जिसमें हब्बर्ड मॉडल शामिल है, जो अंतःक्रियाशील इलेक्ट्रॉनों का अध्ययन करने के लिए एक ढांचा है। Haiqu ने एक डोप्ड, फ्रस्ट्रेटेड दो-आयामी संस्करण को विकर्ण हॉपिंग के साथ जांचा, जो तांबा-आधारित उच्च तापमान सुपरकंडक्टर्स पर शोध के लिए प्रासंगिक है।
AgenticOS ने तीन-बाय-तीन ग्रिड पर एक प्रयोग विकसित किया और इसे IBM क्वांटम कंप्यूटर पर चलाया। छोटे ग्रिड ने सटीक क्लासिकल समाधान के साथ तुलना की अनुमति दी। Haiqu ने लगभग 75% सर्किट गहराई में कमी और एक प्रस्तावित कैलिब्रेशन की रिपोर्ट की, जिसने हार्डवेयर आउटपुट को उसी विधि के त्रुटि‑रहित निष्पादन के साथ संरेखित किया।
सर्किट गहराई वह परतों की संख्या मापती है जो क्वांटम सर्किट को निष्पादित करने के लिए आवश्यक होती हैं। इसे कम करने से आज के शोरयुक्त प्रोसेसरों पर मदद मिल सकती है, जहाँ गणना के दौरान त्रुटियाँ जमा होती हैं। आदर्श निष्पादन के साथ सहमति विधि और हार्डवेयर कार्यप्रवाह के बारे में उपयोगी प्रमाण प्रदान करती है, लेकिन इसका अर्थ यह नहीं है कि प्रयोग ने सुपरकंडक्टिविटी को हल किया है या उस पैमाने पर क्लासिकल कंप्यूटिंग को पार किया है।
एजेंटों के पीछे का सॉफ़्टवेयर स्टैक
AgenticOS Haiqu की क्वांटम सॉफ़्टवेयर इन्फ्रास्ट्रक्चर के ऊपर स्थित है। घोषणा में बताया गया है कि SDK डेटा लोडिंग, सर्किट संपीड़न और त्रुटि शमन प्रदान करता है, जबकि Haiqu Runtime सिम्युलेटर और क्वांटम प्रोसेसर पर निष्पादन को प्रबंधित करता है।
Haiqu का शैक्षणिक मंच पृष्ठ व्यावहारिक विवरण जोड़ता है: शोधकर्ता Qiskit कोड को SDK में ला सकते हैं, जॉब्स को ट्रैक कर सकते हैं और बैकएंड्स, कैलिब्रेशन जानकारी, रैंडम सीड्स और कंपाइलेशन सेटिंग्स को संरक्षित कर सकते हैं। ये रिकॉर्ड टीमों को प्रयोग को दोहराने और यह समझने में मदद करते हैं कि दो निष्पादन क्यों अलग हैं।
प्लेटफ़ॉर्म निष्पादन से पहले क्वांटम प्रोसेसिंग लागत का अनुमान भी लगाता है और अनावश्यक रन को कम करने के लिए बैचिंग और कैशिंग का उपयोग करता है। ऐसी क्षमताएँ एजेंट वर्कफ़्लो को वास्तविक शोध बजट की संचालनात्मक सीमाओं से जोड़ती हैं।
एंटरप्राइज़ टीमें AgenticOS एक्सेस का अनुरोध कर सकती हैं। शैक्षणिक शोधकर्ता Haiqu’s Academic Program के माध्यम से मुफ्त प्लेटफ़ॉर्म एक्सेस के लिए आवेदन कर सकते हैं और क्लासिकल तथा क्वांटम वर्कलोड के लिए AWS credits की मांग कर सकते हैं; कंपनी नोट करती है कि credits को अनुमोदन की आवश्यकता होती है और वे गारंटीशुदा नहीं होते।
शोध टीमों के लिए, घोषणा का आशाजनक भाग प्रश्न, धारणाओं, कोड और प्रमाण के बीच निरंतरता है। तेज़ गणनाएँ तभी मूल्यवान होती हैं जब वैज्ञानिक यह निर्धारित कर सकें कि वास्तव में क्या गणना की गई। AgenticOS इस आवश्यकता को AI‑सहायता प्राप्त क्वांटम शोध के अपने दृष्टिकोण का केंद्रीय भाग बनाता है।
