Les ordinateurs quantiques auront besoin de circuits soigneusement conçus pour exécuter des algorithmes utiles sur un matériel limité. Des chercheurs ont fourni à Claude des spécifications en langage courant pour huit de ces circuits, issus de la chimie, de l'optimisation, de la simulation physique et de la théorie des nombres, ainsi qu'un évaluateur automatisé qui vérifie et note chaque conception. En travaillant largement de manière autonome, Claude a trouvé des conceptions qui améliorent les meilleurs circuits publiés, dans certains cas d'un ordre de grandeur ou plus.
De telles améliorations réduisent sensiblement les ressources quantiques nécessaires aux applications utiles, si bien que des ordinateurs quantiques pratiques pourraient arriver plus tôt qu'anticipé. Ces travaux ont été dirigés par Andi Gu dans le cadre du STEM Fellows Program d'Anthropic, avec le mentorat d'Alek Kemeny, physicien quantique chez Anthropic, en collaboration avec Susanne Yelin (Université Harvard) et Mikhail Lukin (Université Harvard et Qu Era Computing).
Contrairement aux bits classiques, qui valent 0 ou 1, les qubits peuvent être construits à partir d'atomes isolés, de circuits supraconducteurs ou de particules de lumière. Ils exploitent des phénomènes comme la superposition, qui leur permet de traiter l'information d'une manière susceptible de rendre accessibles des problèmes difficiles en chimie, en science des matériaux et en théorie des nombres. Les machines actuelles ne comptent que quelques centaines à quelques milliers de qubits et sont très sensibles au bruit : de petites erreurs s'accumulent et produisent des résultats faux. Les qubits et le temps de calcul étant rares, les chercheurs repensent les algorithmes pour consommer moins de ressources.
Un exemple illustratif est la simulation du FeMoco, l'amas fer-soufre au cœur de la nitrogénase, l'enzyme qui permet aux bactéries de transformer l'azote en ammoniac. En 2017, des chercheurs estimaient qu'un ordinateur quantique aurait besoin d'environ 50 000 milliards de portes Toffoli pour calculer son énergie à l'état fondamental. Grâce à des avancées algorithmiques, ce chiffre est tombé à environ 340 millions, soit une réduction d'environ 150 000 fois, correspondant à quelques heures de calcul sur une future machine d'environ trois millions de qubits physiques. Ce gain provient en grande partie de la refonte des circuits plutôt que de l'amélioration du matériel, ce qui rend prometteuse la capacité de Claude à optimiser les algorithmes classiques.
Source: Hacker News · Résumé par HeadlinesBriefing