Изследователи от Anthropic използваха модела Claude Mythos 5, за да разработят нови квантови схеми, които изискват по-малко операции и кубити. В резултат на това при някои показатели те постигнаха подобрение с един порядък или повече. Резултатът би трябвало да улесни изпълнението на ресурсоемки квантови алгоритми, като същевременно ангажира значително по-малко изчислителна мощност. Освен това авторите предлагат нов начин за решаване на един от основните инженерни проблеми при квантовите изчисления — намирането на баланс между изискванията за памет и времето за обработка на данните.
Създателите на съвременни квантови компютри са изправени пред задачата да направят квантовите схеми възможно най-ефективни. Причината е ограниченият брой налични кубити и високият риск от смущения и грешки: всяка операция изразходва изчислителни ресурси, а съхраняването на междинните резултати изисква допълнителни кубити. Освен това квантовите схеми не могат просто да изхвърлят временната информация, защото операциите в тях трябва да останат обратими.
Екип от учени от Anthropic и Харвардския университет възложи на модела Claude Mythos 5 да проектира по-ефективни квантови схеми, като оптимизира осем изчислителни компонента. Те се използват в химията, физичното моделиране, оптимизацията и теорията на числата. Автоматизирана система за оценка проверяваше всеки вариант за точност и определяше обема на необходимите ресурси за него, съобщава The Quantum Insider.
Впечатляващи резултати и алгоритмични оптимизации
След множество цикли на проектиране и тестване системата Claude Mythos 5 предостави резултати, които надминават досега публикуваните решения. При някои показатели екипът отчете подобрение с един порядък или повече.
Един от най-впечатляващите резултати засяга намирането на обратен елемент по модул — математическа операция, която се прилага в аритметиката на елиптичните криви. Тя играе ключова роля в квантовите алгоритми, насочени към решаване на задачата за дискретно логаритмуване в група точки на елиптична крива.
Още по темата:
Как изкуственият интелект започна самостоятелно да решава най-трудните математически проблеми на нашето време?
Моделът се фокусира върху алгоритъма Divsteps, който опростява числовите стойности чрез многократно изпълнение на условни операции. Класическите компютри могат ефективно да прилагат този метод, но пренасянето му в квантови схеми създава сериозен проблем с паметта. Обратимата схема трябва да запазва достатъчно информация, за да възстанови всяка изчислителна стъпка. Затова алгоритъмът Divsteps изисква съхраняване на данни за решенията, взети по време на разклоняването, което може да наложи използването на огромен брой допълнителни кубити.
Claude разработи начин да възстановява тези решения директно въз основа на междинните числови стойности. Моделът изведе математически тъждества, които обосновават метода, провери ефективността му чрез числено моделиране и формално доказа неговата коректност със системата Lean. Получената схема премахва нуждата от пазене на пълната история на решенията за разклоняване.
След това Claude изследва хибридни варианти, при които част от информацията се запазва, а останалата се възстановява. Един от тях изисква с 12% повече кубити от най-компактната позната досега схема, но броят на логическите елементи (вентили) в него е намален 17 пъти. Подобен компромис разширява възможностите пред инженерите, които работят с ограничени квантови хардуерни ресурси.