Исследователи Anthropic и Гарвардского университета поручили Claude Mythos 5 оптимизировать восемь компонентов квантовых вычислений, и в ряде случаев нейросеть обогнала опубликованные ранее решения на порядок и больше.
Она сократила число операций и кубитов, а заодно нашла способ снизить требования к памяти без заметного роста вычислительных затрат. Один из вариантов потребовал на 12% больше кубитов, чем самая компактная известная схема, зато число логических вентилей упало в 17 раз.
Эффективные квантовые схемы сложно строить, потому что кубитов мало, а оборудование чувствительно к помехам и ошибкам. Каждая операция расходует ресурсы, а для хранения промежуточных результатов нужны лишние кубиты. Квантовые вычисления требуют обратимости, поэтому временные данные нельзя просто стереть, их приходится хранить или восстанавливать.
Компоненты, которые отдали модели, применяются в химии, физическом моделировании, оптимизации и теории чисел. Каждый предложенный вариант проверяла автоматизированная система, которая оценивала корректность схемы и считала нужные ресурсы.
По данным The Quantum Insider, после многочисленных циклов проектирования и тестов модель выдала результаты лучше прежних публикаций.
Самый заметный результат связан с вычислением обратного элемента по модулю, операцией из арифметики эллиптических кривых. Её используют квантовые алгоритмы для решения задачи дискретного логарифмирования в группе точек эллиптической кривой.
Модель работала с алгоритмом Divsteps, который упрощает числовые значения цепочкой условных операций. На обычных компьютерах метод работает эффективно, но при переносе в квантовые схемы упирается в память.
Вычисления должны оставаться обратимыми, поэтому системе приходится хранить решения, принятые на каждом ветвлении, а это съедает множество кубитов.
Claude предложила восстанавливать принятые решения прямо по промежуточным числовым значениям. Модель вывела математические тождества, проверила метод численным моделированием и формально доказала его корректность в системе Lean. Хранить весь журнал ветвлений больше не нужно, и требования к квантовой памяти падают.
Дальше модель разобрала гибридные варианты, где часть информации хранится, а остальное восстанавливается по мере необходимости. Один из них требует на 12% больше кубитов, чем самая компактная из известных схем, но число логических вентилей сокращается в 17 раз. Такой компромисс пригодится при проектировании квантовых компьютеров с ограниченными аппаратными ресурсами.
