AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# AIతో అభివృద్ధి చేసినా, దాని అవసరం లేకుండా పనిచేసే లేజర్ రీలాకర్‌ను QuEra రూపొందించింది

> Claude సహాయంతో అభివృద్ధి చేసిన నిర్ణీత లేజర్ రీలాకింగ్ స్క్రిప్ట్, పరీక్షా వేదికపై 700 ప్రయోగాల్లో 695 సార్లు లక్ష్య లాక్‌ను తిరిగి సాధించిందని QuEra చెబుతోంది. పూర్తి చేసిన స్క్రిప్ట్ AI లేకుండా నడుస్తుంది; వేరే ట్యూనింగ్ ప్రక్రియలో మాత్రం AI ఇంకా ఉపయోగంలో ఉంది.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-15T00:59:15.560Z
Updated: 2026-10-15T00:59:15.560Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/quera-ai-laser-relocker-mhs-testbed

![Conceptual charcoal illustration of an unbranded laser head, mounted optics and blank-display instrument on an optical test bench.](https://bigchange.ai/api/media/file/quera-laser-testbench-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE; generic laser instrumentation, not QuEra's actual testbed.

AI సహాయంతో చేసిన లేజర్ నియంత్రణ పైలట్‌పై ఆగస్టు 27న QuEra ఇచ్చిన వివరణ ప్రత్యేక పరీక్షా వేదికపై రెండు వేర్వేరు ఫలితాలను చెబుతుంది. రీలాకింగ్ కంట్రోలర్‌ను అభివృద్ధి చేసి పరీక్షించడంలో AI ఏజెంట్ సహాయపడింది; దాని ఫలితంగా వచ్చిన స్వతంత్ర స్క్రిప్ట్ మోడల్ లేకుండా నడుస్తుంది. లేజర్ ఫీడ్‌బ్యాక్ సెట్టింగ్‌లను ట్యూన్ చేసే వేరే ప్రక్రియ మాత్రం ఏజెంట్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. శీర్షికలోని పునరుద్ధరణ రేటుకంటే ఈ విభజన ముఖ్యం: నియంత్రణ తర్కాన్ని రూపొందించడంలో మోడల్ ఎక్కడ ఉపయోగపడిందో, సాధారణ అమలులోంచి QuEra దాన్ని ఎక్కడ తొలగించిందో ఇది చూపిస్తుంది.

QuEra తటస్థ-అణు క్వాంటం కంప్యూటర్లను నిర్మిస్తుంది; అణువులను నియంత్రించడానికి వాటి లేజర్లు ఖచ్చితమైన ఫ్రీక్వెన్సీలను నిలబెట్టాలి. లేజర్ ఫ్రీక్వెన్సీ లాక్ కోల్పోతే, వేగవంతమైన ఫీడ్‌బ్యాక్ లూపులు దాన్ని తిరిగి పొందలేకపోవచ్చు. మోడ్ హాప్ ప్రత్యేకంగా చిక్కైన వైఫల్యం: తప్పు తరంగదైర్ఘ్యంలో ఉన్నా లేజర్ స్థిరంగా కనిపించవచ్చు. విజయాన్ని ప్రకటించే ముందు పునరుద్ధరణ ప్రక్రియ స్థూల నియంత్రణలను తగినంతగా కదిలించి ఉద్దేశించిన మోడ్‌ను తిరిగి పొందాలి, సూక్ష్మ నియంత్రణను పునరుద్ధరించాలి, సంపూర్ణ తరంగదైర్ఘ్య సూచనను తనిఖీ చేయాలి.

## పెద్ద మార్పు

తన [ఆగస్టు 27 ఇంజినీరింగ్ నివేదికలో](https://www.quera.com/blog-posts/holding-the-light-teaching-an-ai-to-lock-and-tune-our-quantum-computers-lasers)Claude, Anthropic Model Hardware Standard (MHS) ద్వారా ప్రత్యేక లేజర్ పరీక్షా వేదికపై ప్రయోగాలు చేసి, నిర్దిష్ట వైఫల్యానికి తగిన రీలాకింగ్ స్క్రిప్ట్‌ను అభివృద్ధి చేసిందని QuEra చెబుతోంది. స్క్రిప్ట్ పరికరాల స్థితిని చదివి, పునరుద్ధరణ మార్గాన్ని ఎంచుకుని, కేవిటీ లాక్ సంకేతం మరియు లక్ష్య తరంగదైర్ఘ్యాన్ని రెండింటినీ ధృవీకరిస్తుంది. ఏడు ప్రేరేపిత అంతరాయ వర్గాల్లో నిర్వహించిన 700 సమయబద్ధ ప్రయోగాల్లో 695 సార్లు పూర్తి స్క్రిప్ట్ సరైన లాక్‌ను పునరుద్ధరించిందని QuEra నివేదించింది. AI దాని రన్‌టైమ్ లూపులో లేని స్వతంత్ర ఉత్పత్తి స్క్రిప్ట్‌గా కంపెనీ దాన్ని వివరిస్తుంది. వేరే ట్యూనింగ్ ప్రక్రియ ఫీడ్‌బ్యాక్ సెట్టింగ్‌లను వెతుకుతున్నప్పుడు AIని కొనసాగిస్తుంది. ఇవి పరీక్షా వేదిక ఫలితాలు; ప్రత్యక్ష క్వాంటం ప్రాసెసర్లపై అమలు తదుపరి దశ అని QuEra చెబుతోంది.

## నియంత్రణ మార్గం ఎలా పనిచేస్తుంది

సాధారణ వేగవంతమైన సర్వో లూప్ లేజర్‌ను స్థిరంగా ఉంచుతుంది. విస్తృత పరిధి బైరీఫ్రింజెంట్ ఫిల్టర్, మరింత సూక్ష్మ ఎటలోన్, వేగవంతమైన పైజో సర్దుబాటు వంటి నియంత్రణల సముదాయాన్ని QuEra వివరిస్తుంది. అంతరాయం తర్వాత రీలాకింగ్ ప్రోగ్రామ్ ఆ వేగవంతమైన లూప్‌కు పైస్థాయిలో పనిచేస్తుంది. వైఫల్యానికి కారణం తెలిపే లేబుల్ దానికి అందదు; పరికరాలను చదివి, పరిస్థితిని వర్గీకరించి, పునరుద్ధరణ మార్గాన్ని అమలు చేస్తుంది. కేవిటీ సంకేతం లాక్‌ను సూచించి **మరియు** సంపూర్ణ తరంగదైర్ఘ్య తనిఖీ లేజర్ లక్ష్యంపై ఉందని నిర్ధారించినప్పుడే అది విజయం అని చెబుతుంది. రెండో తనిఖీ అవసరం, ఎందుకంటే తప్పు మోడ్‌పై స్థిరమైన లాక్ తప్పుడు పునరుద్ధరణ అవుతుంది.

MHS ద్వారా పరీక్షా వేదికను ఉపయోగించి ప్రోగ్రామ్‌ను అభివృద్ధి చేయడం Claude పాత్ర. Anthropic యొక్క [ఆగస్టు 27 MHS పరిశోధనా ప్రివ్యూ వివరణ](https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview) లో ఏజెంట్ ఇన్‌స్టాన్సులు మార్పులను సూచించడం, కోడ్ రాయడం, లేజర్‌పై నడపడం, లాగ్‌లను పరిశీలించడం వంటి పునరావృత అభివృద్ధి చక్రం ఉంది. మనుషులు పరిధి, భద్రతా హద్దులను నిర్ణయించి పనిని సమీక్షించారు. రెండు కంపెనీల ప్రకారం, MHS డ్రైవర్ల ద్వారా పరికరాల రీడ్‌, రైట్‌ను అందిస్తుంది; హార్డ్‌వేర్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లో పరికరం ప్రకటించిన పరిమితులు, ఇంటర్‌లాక్‌లు, అత్యవసర నిలిపివేతలను అమలు చేస్తుంది. మైక్రోసెకండ్ సర్వో లూపులో మోడల్ ఉండదు; పూర్తి రీలాకర్ రన్‌టైమ్‌లో మోడల్‌ను ఇక పిలవదని QuEra చెబుతోంది.

దశను బట్టి సంఖ్యలు వేర్వేరుగా ఉన్నాయి. రాత్రంతా సాగిన అభివృద్ధి పరీక్షలో సుమారు ఆరు సెకన్ల పునరుద్ధరణ, 96% విజయాన్ని Anthropic నివేదించింది; 99.3% సంఖ్య ఏజెంట్ లేని పూర్తి స్క్రిప్ట్ తర్వాతి పరీక్షకు చెందుతుంది. ఏడు అంతరాయ వర్గాల్లో ఒక్కోటి 100 సమయబద్ధ పరీక్షలని QuEra పేర్కొంది: 700లో 695 లక్ష్య లాక్‌లు. తరంగదైర్ఘ్యం నిలిచిన వైఫల్యాలకు 0.9–5.4 సెకన్లు, అత్యంత కఠినమైన మోడ్ హాప్‌లకు సుమారు 10–14 సెకన్లు పట్టాయి; మానవ నిపుణుడికి ఐదు నుంచి పది నిమిషాలు పట్టవచ్చని కంపెనీ అంచనా. ఐదు వైఫల్యాలకూ రిగ్ పరిస్థితులతో సంబంధం ఉన్న ఉమ్మడి కారణం ఉందని, కంట్రోలర్ వాటిని తప్పుగా విజయవంతమని ప్రకటించలేదని QuEra చెబుతోంది. పైలట్‌లోని కొన్ని వారాల్లో ఆ పరీక్షా వేదికపై సహజంగా వచ్చిన 43 మోడ్ హాప్‌లన్నింటినీ ఆటోమేటిక్‌గా పునరుద్ధరించిందని కూడా నివేదించింది. ఈ సంఖ్యలు ఇతర లేజర్లు లేదా నిర్వహణ ప్రాంతాల్లో విశ్వసనీయతను నిరూపించవు.

## ట్యూనింగ్‌లో ఏజెంట్ ఇంకా భాగమే

వైఫల్యం తర్వాత రీలాక్ చేయడం ఒక సమస్య మాత్రమే. అవశేష ఫ్రీక్వెన్సీ శబ్దాన్ని ప్రభావితం చేసే పరస్పర ఆధారిత 12 ఫీడ్‌బ్యాక్ పరామితులను వెతకడానికి కూడా QuEra ఏజెంట్‌ను ఉపయోగించింది. ప్రతి సర్దుబాటు తర్వాత పూర్తి శబ్ద స్పెక్ట్రమ్‌ను అంచనా వేసి, లాక్ కోల్పోయిన సెట్టింగ్‌లను వెనక్కి తీసుకుని, అభ్యర్థి మార్పులను భద్రతా పరిధిలో ఉంచిందని చెబుతోంది. సుమారు 12,500 మూల్యాంకనాల్లో మోడ్ హాప్ లేదని; అవశేష ఫ్రీక్వెన్సీ శబ్దం ఐదు రెట్లు తగ్గిందని; సుమారు 19 గంటల సోక్ పరీక్షలో పర్యవేక్షణలేని లాక్ నష్టం లేదని, ముందుగా గంటకు 1.6 సార్లు జరిగేదని QuEra తెలిపింది. ఇవి పైలట్ పరిస్థితుల్లో కంపెనీ చేసిన కొలతలు, ప్రదేశంలో విశ్వసనీయత రేటు కాదు.

ఆప్టిమైజేషన్ లూప్ వెలుపల పోలిక కోసం, ఏజెంట్ నియంత్రించలేని పరికరం ఫలిత శబ్దాన్ని కొలిచి, నిపుణుడి చేతి ట్యూనింగ్‌తో పోల్చిందని QuEra చెబుతోంది. కొలిచిన బ్యాండ్‌లో రెండూ దాదాపు ఒకేలా ఉన్నాయి; అయితే 220 kHz రెసొనెన్స్ దగ్గర ఏజెంట్ ఎంచుకున్న సెట్టింగ్‌లలో శబ్దం సుమారు వెయ్యి రెట్లు తక్కువగా ఉందని QuEra నివేదించింది. లైన్‌విడ్త్ తరహా కొలత 58 నుంచి 21 kHzకు మారింది. Anthropic వివరణలో వేరే ట్యూనింగ్ కొలత ఉంది: 363 ప్రయోగాలు, 16 గంటల పర్యవేక్షణలేని పనిలో అవశేష దోషం 15.7 నుంచి 1.55 mVకు తగ్గింది. వీటిని 700 రీలాకర్ పరీక్షల విజయానికి మరో కొలతగా చూడకూడదు లేదా ఒకే సాధారణ మెరుగుదల గుణకంగా కలపకూడదు.

తర్వాత ఏజెంట్ రాత్రంతా పర్యవేక్షణ లేకుండా రెండో పని తరంగదైర్ఘ్యాన్ని ట్యూన్ చేసి, ఆ లాక్ శబ్దాన్ని మొదటిదానితో పోలిస్తే సుమారు పది రెట్లు తగ్గించిందని QuEra చెబుతోంది. ఈ AI-ఇన్-లూప్ ట్యూనింగ్‌ను ప్యాకేజీ చేసిన స్వతంత్ర సాధనంగా కంపెనీ వివరించలేదు. ఆ ప్రక్రియను ప్యాకేజీ చేయడం భవిష్యత్తు పని అని చెబుతోంది.

## ఈ పైలట్ ఏమి నిరూపిస్తుంది

ఆగస్టు నివేదికలు కంపెనీ కథనానికి అరుదైన స్పష్టమైన పరీక్షా పరిస్థితులను ఇస్తాయి: ప్రత్యేక పరీక్షా వేదిక, ఏడు వర్గాల ప్రేరేపిత వైఫల్యాలు, లక్ష్య నిర్ధారణ నియమం, పైలట్‌లో సహజ సంఘటనలు, వేరుగా చేసిన ట్యూనింగ్ తనిఖీలు. అవి స్పష్టమైన పరిమితినీ చూపుతాయి. బాహ్య ప్రయోగశాలలు నివేదించిన రేట్లను మళ్లీ పరీక్షించేందుకు అవసరమైన పూర్తి స్క్రిప్ట్, ఒక్కో పరీక్ష లాగ్‌లు లేదా పునరుత్పత్తి ప్యాకేజీ బహిరంగంగా అందుబాటులో లేవు. BIG CHANGE హార్డ్‌వేర్‌ను పరీక్షించలేదు. Anthropic వివరణ QuEra సహకారంపై మరో కంపెనీ వివరణ; స్వతంత్ర పునరావృత పరీక్ష కాదు.

MHS ఆగస్టు 27న ప్రారంభ దశలోని ప్రయోగశాలలు, తయారీదారుల కోసం **పరిశోధనా ప్రివ్యూ** గా ప్రకటించబడింది. దరఖాస్తులను ఆహ్వానించిన Anthropic, తర్వాత ప్రమాణాన్ని ఓపెన్ సోర్స్ చేయాలనుకుంటున్నట్లు తెలిపింది. ప్రత్యేక రిగ్‌పై QuEra ప్రివ్యూను ఉపయోగించిందంటే MHS అందరికీ అందుబాటులో ఉందని కాదు; అలాగే QuEra “ఉత్పత్తి” అని పిలిచిన స్క్రిప్ట్ ఈ నిర్దిష్ట కంట్రోలర్ వాణిజ్య యంత్రాలన్నింటిలో నడుస్తోందని చూపదు. లేజర్, క్వాంటం హార్డ్‌వేర్ ఇంజినీర్లకు ఆచరణాత్మక ఫలితం పరిమితమైనదే అయినా ఉపయోగకరం: భౌతిక వ్యవస్థపై ఏజెంట్ పునరుద్ధరణ తర్కాన్ని అన్వేషించి పరీక్షించగా, ఇప్పుడు నడుస్తున్న రీలాకర్ తనిఖీ చేయగల నిర్ణీత తర్కం, స్పష్టమైన ధృవీకరణను అనుసరిస్తుంది. ట్యూనింగ్ లూప్ వేరే అమలు హద్దు కలిగిన క్రియాశీల AI ప్రయోగంగా ఉంది.

## మూలాలు మరియు మరింత చదవడానికి

- [QuEra, “Holding the Light: Teaching an AI to Lock and Tune our Quantum Computer’s Lasers” (August 27, 2026)](https://www.quera.com/blog-posts/holding-the-light-teaching-an-ai-to-lock-and-tune-our-quantum-computers-lasers). QuEra ఇంజినీరింగ్ నివేదిక పరీక్షా వేదిక, ఏడు వర్గాల రీలాక్ ధృవీకరణ, సహజ హాప్‌ల సంఖ్య, ట్యూనింగ్ కొలతలు, స్వతంత్ర రీలాక్ స్క్రిప్ట్ మరియు AI-ఇన్-లూప్ ట్యూనింగ్ మధ్య తేడాను అందిస్తుంది. ఫలితాలు కంపెనీ నివేదించినవి.
- [Anthropic, “Previewing the Model Hardware Standard” (August 27, 2026)](https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview). MHS డ్రైవర్, భద్రతా ఇంటర్‌ఫేస్, పరిశోధనా ప్రివ్యూ ప్రాప్యత, QuEra అభివృద్ధి చక్రాన్ని వివరిస్తుంది. QuEra భాగం భాగస్వామి కథనం, స్వతంత్ర హార్డ్‌వేర్ పునరావృతం కాదు.

## Sources

- [Holding the Light: Teaching an AI to Lock and Tune our Quantum Computer’s Lasers](https://www.quera.com/blog-posts/holding-the-light-teaching-an-ai-to-lock-and-tune-our-quantum-computers-lasers) — ప్రత్యేక పరీక్షా వేదిక, రీలాక్ ధృవీకరణ, ట్యూనింగ్ కొలతలు, భద్రతా హద్దులు, రన్‌టైమ్ తేడాపై QuEra ఇంజినీరింగ్ వివరణ. ఫలితాలు కంపెనీ నివేదించినవి.
- [Previewing the Model Hardware Standard](https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview) — Anthropic MHS పరిశోధనా ప్రివ్యూ ప్రకటన డ్రైవర్ పని, ప్రాప్యత పరిధి, QuEra అభివృద్ధి చక్రాన్ని వివరిస్తుంది. QuEra కేస్ స్టడీ భాగస్వామి కథనం, స్వతంత్ర పునరావృతం కాదు.