Haiqu ra mắt AgenticOS để giữ nghiên cứu lượng tử dựa trên AI trên đúng hướng

Một phép tính khoa học có thể chạy hoàn hảo nhưng vẫn trả lời sai câu hỏi. Nếu một tác nhân AI lặng lẽ thay đổi hình học của phân tử hoặc loại bỏ electron khỏi mô phỏng, mã hoạt động và đồ thị thuyết phục có thể che giấu một thí nghiệm bị hỏng.

Đó là vấn đề Haiqu đang nhắm tới trong thông báo ngày 7 tháng 10 về AgenticOS, một hệ thống điều phối các đội ngũ tác nhân AI chuyên môn trong các dự án nghiên cứu lượng tử. Nền tảng này được thiết kế để đưa một ý tưởng qua giai đoạn rà soát tài liệu, phân tích toán học, thiết kế và thực hiện thí nghiệm, đồng thời giữ các giả định khoa học sẵn sàng cho các nhà nghiên cứu kiểm tra và phê duyệt.

Hiện đã có sẵn cho các đội R&D doanh nghiệp theo yêu cầu, AgenticOS dựa trên nền tảng của Haiqu được công bố vào tháng 5. Đề xuất cốt lõi của nó là tự động hoá khoa học hữu ích cần một cách để bảo tồn ý nghĩa của thí nghiệm qua mọi giai đoạn của công việc.

Biến câu hỏi nghiên cứu thành quy trình có thể xem xét

Theo AgenticOS trang sản phẩm của Haiqu, người dùng có thể bắt đầu bằng một câu hỏi, các bài báo, dữ liệu hoặc một ý tưởng hiện có. Hệ thống giúp thiết lập mục tiêu, ràng buộc và tiêu chí thành công, sau đó tổ chức cuộc điều tra thành một đồ thị nghiên cứu. Các nút đại diện cho các đội ngũ tác nhân khoa học, với các phụ thuộc, quyết định và tài liệu nghiên cứu kết nối công việc.

Các nhà nghiên cứu có thể xem xét kết quả, bình luận về các giả định, chuyển hướng một mô-đun và phê duyệt các quyết định quan trọng trước khi các nhiệm vụ tiếp theo tiến hành. Hệ thống dựa trên cơ sở kiến thức về lý thuyết lượng tử, thuật toán và các ứng dụng công nghiệp, cùng với các quyết định và tài liệu đã được dự án chấp nhận.

Cấu trúc này quan trọng vì một dự án nghiên cứu có thể thất bại từ rất sớm, trước cả khi tính toán cuối cùng được thực hiện. Lựa chọn một phép xấp xỉ thay đổi những gì đang được mô hình hoá; mất một ràng buộc ban đầu có thể khiến các kết quả sau này không thể so sánh được. Một quy trình làm việc có thể nhìn thấy cung cấp cho các nhà khoa học các điểm để phát hiện những thay đổi đó, thay vì cố gắng tái tạo chúng từ câu trả lời đã hoàn thành.

Trong thông báo, Haiqu cho biết các tác nhân chịu trách nhiệm rà soát tài liệu, suy diễn từ các nguyên tắc cơ bản, phân tích khả năng khả thi lượng tử và kiểm tra kết quả. Việc xác thực kết hợp các chuẩn cơ bản cổ điển, các bài kiểm tra, các tác nhân phê bình và đánh giá của con người, cùng với xác minh hình thức. Các nhà khoa học quyết định những giả định nào được cố định, nơi nào công việc tự động phù hợp và các bước nào cần có sự phê duyệt.

Đồng sáng lập và CTO Mykola Maksymenko cho biết hệ thống nhằm giảm bớt công sức cần thiết để biến một ý tưởng nghiên cứu đầy hứa hẹn thành một thí nghiệm, cho phép các nhà khoa học tập trung nhiều hơn vào việc lựa chọn và điều tra những câu hỏi đúng.

Một bài kiểm tra hoá học tiết lộ sự khác biệt giữa mã và khoa học

Nghiên cứu nghiên cứu trường hợp hoá học của Haiqu xem xét quá trình chuyển proton trong ion Zundel, H₅O₂⁺: hai phân tử nước chia sẻ một proton phụ. Nhiệm vụ là tính toán rào cản năng lượng khi proton đó di chuyển giữa chúng, dưới một cấu hình khoa học cố định.

Mười lần chạy AI độc lập đã nhận cùng một bản mô tả. Tất cả đều tạo ra mã hoạt động, nhưng bốn trong số chúng đã bỏ qua các electron cần thiết, và các lần khác đã thay đổi hình học hoặc đường đi của proton. AgenticOS bảo tồn giao thức đã thỏa thuận, bao gồm toàn bộ 20 electron và khoảng cách oxy‑oxy cố định.

Phép tính lượng tử chéo hoá dựa trên mẫu mô phỏng, hay SQD, đã tạo ra một rào cản 554,8 millielectronvolt, so với tham chiếu tương tác cấu hình đầy đủ 574,3 millielectronvolt — khoảng chênh lệch 3,4%. SQD kết hợp việc lấy mẫu các cấu hình điện tử với một phép tính năng lượng cổ điển.

Những con số này mô tả một mô hình phân tử đã được chọn. Tham chiếu là chính xác trong phạm vi các giả định tính toán của mô hình đó; kết quả không khẳng định độ chính xác toàn cầu hay lợi thế lượng tử. Phát hiện quan trọng hơn là việc bảo tồn giao thức đã làm cho phép tính trở nên có ý nghĩa để so sánh.

Haiqu cho biết công trình đã được chấp nhận tại một hội thảo NeurIPS 2026 tập trung vào AI cho khám phá khoa học. Đây vẫn là một minh chứng do công ty báo cáo, chứ không phải một tiêu chuẩn độc lập rộng rãi về độ tin cậy của nghiên cứu.

Từ mô phỏng có kiểm soát đến phần cứng lượng tử

Thông báo cũng mô tả một thí nghiệm riêng liên quan đến mô hình Hubbard, một khung để nghiên cứu các electron tương tác. Haiqu đã nghiên cứu một phiên bản hai chiều, có độ pha tạp và bị làm nhiễu, với chuyển nhảy chéo, có liên quan đến nghiên cứu các siêu dẫn nhiệt độ cao dựa trên đồng.

AgenticOS đã phát triển một thí nghiệm trên lưới ba‑bằng‑ba và chạy nó trên máy tính lượng tử IBM. Lưới nhỏ cho phép so sánh với một giải pháp cổ điển chính xác. Haiqu báo cáo giảm khoảng 75% độ sâu mạch và đề xuất một hiệu chuẩn khiến đầu ra phần cứng khớp với một thực thi không lỗi của cùng phương pháp.

Độ sâu mạch đo lường số lớp thao tác cần thiết để thực thi một mạch lượng tử. Giảm độ sâu này có thể giúp trên các bộ xử lý nhiễu hiện nay, nơi lỗi tích lũy trong quá trình tính toán. Sự đồng nhất với một thực thi lý tưởng là bằng chứng hữu ích về phương pháp và quy trình phần cứng, nhưng không đồng nghĩa thí nghiệm đã giải quyết vấn đề siêu dẫn hoặc vượt qua tính toán cổ điển ở quy mô đó.

Ngăn xếp phần mềm phía sau các tác nhân

AgenticOS nằm trên hạ tầng phần mềm lượng tử của Haiqu. Thông báo mô tả SDK cung cấp việc tải dữ liệu, nén mạch và giảm lỗi, trong khi Haiqu Runtime quản lý việc thực thi trên các bộ mô phỏng và bộ xử lý lượng tử.

Trang trang nền tảng học thuật của Haiqu bổ sung chi tiết thực tiễn: các nhà nghiên cứu có thể đưa mã Qiskit vào SDK, theo dõi các công việc và lưu giữ các backend, thông tin hiệu chuẩn, hạt giống ngẫu nhiên và cài đặt biên dịch. Những bản ghi này giúp các nhóm tái tạo một thí nghiệm và hiểu tại sao hai lần thực thi lại khác nhau.

Nền tảng cũng ước tính chi phí xử lý lượng tử trước khi thực thi và sử dụng việc nhóm và bộ nhớ đệm để giảm các lần chạy không cần thiết. Những khả năng này kết nối quy trình làm việc của agent với các ràng buộc vận hành của ngân sách nghiên cứu thực tế.

Các đội ngũ doanh nghiệp có thể yêu cầu quyền truy cập AgenticOS. Các nhà nghiên cứu học thuật có thể đăng ký truy cập nền tảng miễn phí thông qua Chương trình Học thuật của Haiqu và tìm kiếm tín dụng AWS cho các khối lượng công việc cổ điển và lượng tử; công ty lưu ý rằng tín dụng cần được phê duyệt và không được đảm bảo.

Đối với các đội ngũ nghiên cứu, phần hứa hẹn của thông báo là sự liên tục giữa câu hỏi, giả định, mã và bằng chứng. Các phép tính nhanh hơn chỉ có giá trị khi các nhà khoa học có thể xác định chính xác những gì đã được tính toán. AgenticOS biến yêu cầu này thành một phần trung tâm trong cách tiếp cận nghiên cứu lượng tử hỗ trợ AI của mình.