Black Baron

Модель Claude Mythos 5 от компании Anthropic спроектировала квантовую схему, которая требует в 17 раз меньше логических вентилей по сравнению с предыдущими решениями. Результат показывает, как большие языковые модели могут помогать оптимизировать квантовые алгоритмы и находить более эффективные компромиссы между памятью и скоростью вычислений.

В чём суть задачи

В квантовых вычислениях промежуточные данные нельзя просто стереть: операции должны оставаться обратимыми. Из-за этого приходится сохранять историю вычислений, а дефицитные кубиты быстро заканчиваются. Инженерам постоянно приходится искать баланс: уменьшить число вентилей (ускорить схему) или сократить число кубитов (сэкономить ресурсы).

Эксперимент под руководством исследователя Энди Гу (Andi Gu) длился 53 часа. Работа велась в рамках программы Anthropic совместно со специалистами Гарвардского университета и компании QuEra Computing.

Как ИИ оптимизировал схему

Claude Mythos 5 вывела новые математические тождества, смоделировала их и проверила корректность с помощью системы доказательств Lean. В задаче сложения точек на эллиптической кривой модель научилась восстанавливать ветвления напрямую из промежуточных значений, не храня всю историю операций.

Полученная схема использует примерно на 12 % больше кубитов, чем самый компактный предшествующий вариант, но число логических вентилей сокращается сразу в 17 раз. Таким образом, выигрыш по глубине и длительности вычислений оказался очень существенным при относительно небольшом увеличении объёма памяти.

Научный контекст

Результаты описаны в работе коллектива авторов (Andi Gu, Alek Kemeny, Susanne Yelin, Mikhail Lukin) под названием «Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models». Исследование демонстрирует, что современные языковые модели способны не только анализировать существующие схемы, но и предлагать принципиально новые конструкции, превосходящие опубликованные решения.

Оптимизация квантовых схем с помощью ИИ — важный шаг на пути к более практичным квантовым алгоритмам. Сокращение числа вентилей в 17 раз при умеренном росте числа кубитов показывает, что языковые модели могут находить неочевидные инженерные компромиссы.

Пока речь идёт о конкретной задаче и лабораторном эксперименте. Однако сам подход открывает перспективу автоматизированного проектирования более эффективных квантовых схем — особенно в тех областях, где ручной поиск оптимальных решений занимает месяцы или годы.