AI Radar — лента🤖 Claude спроектировал квантовые схемы лучше человеческих
Claude от Anthropic нашёл квантовые схемы, которые превосходят лучшие опубликованные решения по восьми задачам — в отдельных случаях на порядок. Декодер для DQI использует в 12 раз меньше гейтов, чем аналог от Google.
А схема для эллиптических кривых — в 17 раз меньше гейтов при незначительном росте числа кубитов.
Что за задачи. Восемь вычислительных примитивов: химия, оптимизация, квантовая симуляция, теория чисел и численные методы. Ключевой результат — оценка для FeMoco упала с 50 триллионов гейтов Тоффоли в 2017 году до 340 миллионов сейчас. Снижение — в 150 000 раз. Схему считали за 53 часа, прогнав 403 миллиона декодирований. Изначальный декодер требовал 665 кубитов, а Claude ужал его до 19.
Зачем это нужно. Авторы оценивают: для симуляции FeMoco за несколько часов нужно 3 миллиона физических кубитов. Одна задача OPI, занимающая 3 месяца на суперкомпьютере Frontier, на будущем квантовом компьютере решится примерно за час. Практические квантовые приложения — новые лекарства, батареи, экологичное производство удобрений — могут стать реальностью раньше, чем ожидалось.
Claude оказался консервативен в ранних экспериментах: предпочитал существующие подходы и repeatedly second-guessed улучшения, что потребовало дополнительных стратегий. Кроме того, схема — лишь один компонент: коды коррекции ошибок, управляющая электроника и прочее требуют отдельной работы.
Что это значит: ИИ может ускорить разработку квантовых алгоритмов, но до реальных квантовых компьютеров ещё далеко.
Оригинальная публикация в Telegram