Designing more efficient quantum circuits with Claude

Quantum computers will need carefully designed circuits to run useful algorithms on limited hardware. Researchers gave Claude plain-language specifications for eight such circuits, drawn from chemistry, optimization, physics simulation, and number theory, along with an automated evaluator that checks and scores each design. Working largely on its own, Claude found designs that improve on the best published circuits, in some cases by an order of magnitude or more.

Such improvements substantially reduce the quantum resources that useful applications require, so practical quantum computers could arrive sooner than previously anticipated. The work was led by Andi Gu as part of Anthropic's STEM Fellows Program, with mentorship from Alek Kemeny, a quantum physicist at Anthropic, in collaboration with Susanne Yelin (Harvard University) and Mikhail Lukin (Harvard University and Qu Era Computing).

Unlike classical bits, which are either 0 or 1, qubits can be built from single atoms, superconducting circuits, or particles of light. They exploit phenomena such as superposition, allowing them to process information in ways that could make hard problems in chemistry, materials science, and number theory tractable. Today's machines have only hundreds to thousands of qubits, and they are highly sensitive to noise, so small errors accumulate and produce wrong answers. Because qubits and computing time are scarce, researchers are redesigning algorithms to use fewer resources.

An illustrative example is simulating FeMoco, the iron–sulfur cluster at the heart of nitrogenase, the enzyme bacteria use to turn nitrogen into ammonia. In 2017, researchers estimated a quantum computer would need about 50 trillion Toffoli gates to compute its ground-state energy. Through algorithmic advances, that estimate has fallen to about 340 million, a roughly 150,000-fold reduction, corresponding to a few hours of computation on a future machine with about three million physical qubits. Much of this gain came from redesigning circuits rather than improving hardware, which is why Claude's ability to optimize classical algorithms is promising here.

ستحتاج الحواسيب الكمومية إلى دارات مصممة بعناية لتشغيل خوارزميات مفيدة على عتاد محدود. أعطى الباحثون كلود مواصفات بلغة بسيطة لثماني دارات من هذا النوع، مستمدة من الكيمياء والتحسين ومحاكاة الفيزياء ونظرية الأعداد، إلى جانب مقيّم آلي يفحص كل تصميم ويمنحه درجة. وفي عمل شبه مستقل، وجد كلود تصاميم تتفوق على أفضل الدارات المنشورة، وفي بعض الحالات بمقدار مرتبة من حيث الحجم أو أكثر.

وتقلل هذه التحسينات بشكل كبير الموارد الكمومية التي تحتاجها التطبيقات المفيدة، ولذلك قد تصل الحواسيب الكمومية العملية أسرع مما كان متوقعاً. قاد هذا العمل Andi Gu ضمن برنامج STEM Fellows التابع لـ Anthropic، بإشراف Alek Kemeny، الفيزيائي الكمومي في Anthropic، وبالتعاون مع Susanne Yelin (جامعة هارفارد) وMikhail Lukin (جامعة هارفارد وQu Era Computing).

على عكس البتات الكلاسيكية التي تكون إما 0 أو 1، يمكن بناء الكيوبتات من ذرات منفردة أو دارات موصلة فائقة أو جسيمات ضوئية. وهي تستفيد من ظواهر مثل التراكب الكمومي، ما يتيح لها معالجة المعلومات بطرق قد تجعل مسائل صعبة في الكيمياء وعلوم المواد ونظرية الأعداد قابلة للحل. وتضم الآلات الحالية مئات إلى آلاف الكيوبتات فقط، وهي شديدة الحساسية للضوضاء، فتتراكم الأخطاء الصغيرة وتنتج نتائج خاطئة. ولأن الكيوبتات ووقت الحوسبة موردان نادران، يعيد الباحثون تصميم الخوارزميات لاستخدام موارد أقل.

ومن الأمثلة التوضيحية محاكاة FeMoco، وهو عنقود الحديد والكبريت في قلب إنزيم النيتروجيناز الذي تستخدمه البكتيريا لتحويل النيتروجين إلى أمونيا. في عام 2017 قدّر الباحثون أن الحاسوب الكمومي سيحتاج إلى نحو 50 تريليون بوابة Toffoli لحساب طاقة حالته الأرضية. ومع التطورات الخوارزمية، انخفض هذا التقدير إلى نحو 340 مليون، أي تقليل يقارب 150,000 مرة، ما يعادل بضع ساعات من الحوسبة على آلة مستقبلية تضم نحو ثلاثة ملايين كيوبت فيزيائي. وجاء جزء كبير من هذا المكسب من إعادة تصميم الدارات لا من تحسين العتاد، ولذلك تبدو قدرة كلود على تحسين الخوارزميات الكلاسيكية واعدة هنا.

সীমিত হার্ডওয়্যারে কার্যকর অ্যালগরিদম চালাতে কোয়ান্টাম কম্পিউটারের জন্য সযত্নে ডিজাইন করা সার্কিট প্রয়োজন হবে। গবেষকরা Claude-কে রসায়ন, অপ্টিমাইজেশন, পদার্থবিদ্যার সিমুলেশন এবং সংখ্যাতত্ত্ব থেকে নেওয়া এমন আটটি সার্কিটের সাধারণ ভাষায় বর্ণনা দিয়েছেন, সঙ্গে একটি স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়নকারী দিয়েছেন যা প্রতিটি ডিজাইন পরীক্ষা করে ও স্কোর দেয়। প্রধানত নিজে নিজে কাজ করে, Claude এমন ডিজাইন খুঁজে পেয়েছে যা সেরা প্রকাশিত সার্কিটের চেয়ে উন্নত, কোথাও কোথাও এক মাত্রা বা তারও বেশি।

এই ধরনের উন্নতি কার্যকর অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রয়োজনীয় কোয়ান্টাম সম্পদ উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়, তাই ব্যবহারিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার আগে প্রত্যাশিত সময়ের চেয়ে তাড়াতাড়ি আসতে পারে। এই কাজের নেতৃত্ব দেন Andi Gu, Anthropic-এর STEM Fellows Program-এর অংশ হিসেবে, Anthropic-এর কোয়ান্টাম পদার্থবিদ Alek Kemeny-এর পরামর্শে, এবং Susanne Yelin (Harvard University) ও Mikhail Lukin (Harvard University ও Qu Era Computing)-এর সহযোগিতায়।

ক্লাসিক্যাল বিট, যা হয় 0 নয় 1, তার বিপরীতে কিউবিট তৈরি করা যায় একক পরমাণু, সুপারকন্ডাক্টিং সার্কিট বা আলোর কণা দিয়ে। এরা সুপারপজিশন-এর মতো ঘটনা ব্যবহার করে, যা তথ্যকে এমনভাবে প্রক্রিয়া করতে দেয় যাতে রসায়ন, উপাদান বিজ্ঞান ও সংখ্যাতত্ত্বের কঠিন সমস্যা সমাধানযোগ্য হতে পারে। বর্তমান যন্ত্রগুলোতে মাত্র শ-থেকে-হাজার কিউবিট আছে এবং এগুলো শব্দের প্রতি খুবই সংবেদনশীল, তাই ছোট ত্রুটি জমে ভুল ফল দেয়। কিউবিট ও গণনার সময় দুর্লভ সম্পদ হওয়ায় গবেষকেরা কম সম্পদ ব্যবহারের জন্য অ্যালগরিদম নতুন করে ডিজাইন করছেন।

একটি উদাহরণ হলো FeMoco-এর সিমুলেশন, নাইট্রোজেনেজ এনজাইমের কেন্দ্রে থাকা লোহা-সালফার ক্লাস্টার, যা ব্যাকটেরিয়া বাতাসের নাইট্রোজেনকে অ্যামোনিয়ায় রূপান্তর করতে ব্যবহার করে। ২০১৭ সালে গবেষকেরা অনুমান করেছিলেন, এর গ্রাউন্ড-স্টেট শক্তি গণনা করতে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের প্রয়োজন হবে প্রায় ৫০ ট্রিলিয়ন Toffoli গেট। অ্যালগরিদমিক অগ্রগতির মাধ্যমে এই সংখ্যা নেমে এসেছে প্রায় ৩৪ কোটিতে, অর্থাৎ প্রায় ১,৫০,০০০ গুণ হ্রাস, যা প্রায় ৩০ লক্ষ ভৌত কিউবিটের ভবিষ্যৎ যন্ত্রে কয়েক ঘণ্টার গণনার সমান। এই লাভের বড় অংশ এসেছে হার্ডওয়্যার উন্নতির বদলে সার্কিট পুনর্নির্মাণ থেকে, তাই ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজ করার Claude-এর সক্ষমতা এখানে প্রতিশ্রুতিশীল।

Quantencomputer benötigen sorgfältig entworfene Schaltungen, um nützliche Algorithmen auf begrenzter Hardware auszuführen. Forschende gaben Claude in einfacher Sprache formulierte Spezifikationen für acht solcher Schaltungen, die aus Chemie, Optimierung, Physiksimulation und Zahlentheorie stammen, zusammen mit einem automatisierten Auswerter, der jeden Entwurf prüft und bewertet. Weitgehend selbstständig arbeitend fand Claude Entwürfe, die die besten veröffentlichten Schaltungen verbessern, in einigen Fällen um eine Größenordnung oder mehr.

Solche Verbesserungen verringern die Quantenressourcen, die nützliche Anwendungen benötigen, erheblich, sodass praktische Quantencomputer möglicherweise früher kommen als bisher erwartet. Die Arbeit wurde von Andi Gu im Rahmen des STEM Fellows Program von Anthropic geleitet, mit Betreuung durch Alek Kemeny, Quantenphysiker bei Anthropic, in Zusammenarbeit mit Susanne Yelin (Harvard University) und Mikhail Lukin (Harvard University und Qu Era Computing).

Anders als klassische Bits, die entweder 0 oder 1 sind, können Qubits aus einzelnen Atomen, supraleitenden Schaltkreisen oder Lichtteilchen gebaut werden. Sie nutzen Phänomene wie die Superposition, wodurch sie Informationen so verarbeiten können, dass schwierige Probleme in Chemie, Materialwissenschaft und Zahlentheorie lösbar werden könnten. Heutige Maschinen haben nur einige hundert bis tausend Qubits und reagieren stark auf Störungen, sodass sich kleine Fehler summieren und zu falschen Ergebnissen führen. Da Qubits und Rechenzeit knapp sind, entwerfen Forschende Algorithmen neu, um weniger Ressourcen zu benötigen.

Ein anschauliches Beispiel ist die Simulation von FeMoco, dem Eisen-Schwefel-Cluster im Zentrum der Nitrogenase, dem Enzym, mit dem Bakterien Stickstoff in Ammoniak umwandeln. 2017 schätzten Forschende, dass ein Quantencomputer rund 50 Billionen Toffoli-Gatter benötigen würde, um dessen Grundzustandsenergie zu berechnen. Durch algorithmische Fortschritte ist diese Zahl auf etwa 340 Millionen gesunken, eine Verringerung um rund das 150.000-Fache, was einigen Stunden Rechenzeit auf einer künftigen Maschine mit etwa drei Millionen physikalischen Qubits entspricht. Der Großteil dieses Gewinns stammt aus der Neugestaltung der Schaltungen statt aus besserer Hardware, weshalb Claudes Fähigkeit, klassische Algorithmen zu optimieren, hier vielversprechend ist.

Las computadoras cuánticas necesitarán circuitos cuidadosamente diseñados para ejecutar algoritmos útiles en hardware limitado. Los investigadores dieron a Claude especificaciones en lenguaje sencillo para ocho de estos circuitos, extraídos de la química, la optimización, la simulación física y la teoría de números, junto con un evaluador automatizado que verifica y puntúa cada diseño. Trabajando en gran medida por su cuenta, Claude encontró diseños que mejoran los mejores circuitos publicados, en algunos casos por un orden de magnitud o más.

Estas mejoras reducen sustancialmente los recursos cuánticos que requieren las aplicaciones útiles, por lo que las computadoras cuánticas prácticas podrían llegar antes de lo previsto. El trabajo fue dirigido por Andi Gu como parte del STEM Fellows Program de Anthropic, con la tutoría de Alek Kemeny, físico cuántico de Anthropic, en colaboración con Susanne Yelin (Universidad de Harvard) y Mikhail Lukin (Universidad de Harvard y Qu Era Computing).

A diferencia de los bits clásicos, que valen 0 o 1, los qubits pueden construirse a partir de átomos individuales, circuitos superconductores o partículas de luz. Aprovechan fenómenos como la superposición, lo que les permite procesar información de formas que podrían hacer abordables problemas difíciles en química, ciencia de materiales y teoría de números. Las máquinas actuales tienen solo cientos a miles de qubits y son muy sensibles al ruido, por lo que los pequeños errores se acumulan y producen respuestas incorrectas. Como los qubits y el tiempo de cómputo son recursos escasos, los investigadores están rediseñando los algoritmos para usar menos recursos.

Un ejemplo ilustrativo es la simulación de FeMoco, el cúmulo hierro-azufre en el centro de la nitrogenasa, la enzima que las bacterias usan para convertir el nitrógeno en amoníaco. En 2017, los investigadores estimaron que una computadora cuántica necesitaría unos 50 billones de puertas Toffoli para calcular su energía del estado fundamental. Gracias a avances algorítmicos, esa cifra ha bajado a unos 340 millones, una reducción de unas 150.000 veces, equivalente a unas pocas horas de cálculo en una futura máquina con unos tres millones de qubits físicos. Gran parte de esta mejora provino del rediseño de circuitos más que de mejoras en el hardware, por lo que la capacidad de Claude para optimizar algoritmos clásicos resulta prometedora aquí.

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.

सीमित हार्डवेयर पर उपयोगी एल्गोरिदम चलाने के लिए क्वांटम कंप्यूटरों को सावधानी से डिज़ाइन किए गए सर्किटों की आवश्यकता होगी। शोधकर्ताओं ने Claude को रसायन विज्ञान, अनुकूलन, भौतिकी सिमुलेशन और संख्या सिद्धांत से लिए गए ऐसे आठ सर्किटों की सरल भाषा में विशिष्टताएँ दीं, साथ ही एक स्वचालित मूल्यांकक भी दिया जो हर डिज़ाइन की जाँच करता है और उसे अंक देता है। काफी हद तक अपने आप काम करते हुए, Claude को ऐसे डिज़ाइन मिले जो सर्वोत्तम प्रकाशित सर्किटों से बेहतर थे, कुछ मामलों में एक क्रम या उससे भी अधिक।

ऐसे सुधार उपयोगी अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक क्वांटम संसाधनों को काफी कम कर देते हैं, इसलिए व्यावहारिक क्वांटम कंप्यूटर पहले की अपेक्षा जल्दी आ सकते हैं। यह कार्य Anthropic के STEM Fellows Program के अंतर्गत Andi Gu के नेतृत्व में हुआ, जिसमें Anthropic के क्वांटम भौतिकीविद् Alek Kemeny का मार्गदर्शन रहा, और Susanne Yelin (हार्वर्ड विश्वविद्यालय) तथा Mikhail Lukin (हार्वर्ड विश्वविद्यालय और Qu Era Computing) के सहयोग से।

शास्त्रीय बिट्स, जो या तो 0 होते हैं या 1, के विपरीत क्वांटम बिट्स (क्यूबिट्स) एकल परमाणुओं, सुपरकंडक्टिंग सर्किटों या प्रकाश कणों से बनाए जा सकते हैं। वे अध्यारोपण (superposition) जैसी घटनाओं का उपयोग करते हैं, जिससे वे सूचना को ऐसे तरीकों से संसाधित कर सकते हैं जो रसायन विज्ञान, पदार्थ विज्ञान और संख्या सिद्धांत की कठिन समस्याओं को हल करने योग्य बना सकें। आज की मशीनों में केवल सैकड़ों से हज़ारों क्यूबिट हैं और वे शोर के प्रति अत्यंत संवेदनशील हैं, इसलिए छोटी त्रुटियाँ जमा होकर गलत परिणाम देती हैं। चूँकि क्यूबिट और कंप्यूटिंग समय दुर्लभ संसाधन हैं, शोधकर्ता कम संसाधनों के लिए एल्गोरिदम का पुनर्डिज़ाइन कर रहे हैं।

एक उदाहरण FeMoco का सिमुलेशन है, जो नाइट्रोजनेज़ के केंद्र में स्थित लौह-गंधक क्लस्टर है, वह एंज़ाइम जिससे बैक्टीरिया नाइट्रोजन को अमोनिया में बदलते हैं। 2017 में शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया था कि इसकी ग्राउंड-स्टेट ऊर्जा की गणना के लिए एक क्वांटम कंप्यूटर को लगभग 50 खरब Toffoli गेट चाहिए होंगे। एल्गोरिदमिक प्रगति से यह अनुमान घटकर लगभग 34 करोड़ रह गया है, यानी लगभग 1,50,000 गुना की कमी, जो लगभग तीस लाख भौतिक क्यूबिट वाली भविष्य की मशीन पर कुछ घंटों की गणना के बराबर है। इस लाभ का बड़ा हिस्सा हार्डवेयर सुधार के बजाय सर्किटों के पुनर्डिज़ाइन से आया, इसलिए यहाँ Claude की शास्त्रीय एल्गोरिदम को अनुकूलित करने की क्षमता आशाजनक है।

Komputer kuantum memerlukan sirkuit yang dirancang dengan cermat untuk menjalankan algoritma yang berguna pada perangkat keras yang terbatas. Para peneliti memberi Claude spesifikasi dalam bahasa sederhana untuk delapan sirkuit tersebut, yang diambil dari kimia, optimisasi, simulasi fisika, dan teori bilangan, bersama dengan evaluator otomatis yang memeriksa dan menilai setiap desain. Bekerja sebagian besar secara mandiri, Claude menemukan desain yang mengungguli sirkuit terbaik yang telah dipublikasikan, dalam beberapa kasus hingga satu orde magnitudo atau lebih.

Peningkatan semacam ini secara substansial mengurangi sumber daya kuantum yang dibutuhkan aplikasi yang berguna, sehingga komputer kuantum praktis mungkin hadir lebih cepat dari perkiraan. Pekerjaan ini dipimpin oleh Andi Gu sebagai bagian dari STEM Fellows Program Anthropic, dengan bimbingan dari Alek Kemeny, fisikawan kuantum di Anthropic, bekerja sama dengan Susanne Yelin (Universitas Harvard) dan Mikhail Lukin (Universitas Harvard dan Qu Era Computing).

Berbeda dengan bit klasik yang bernilai 0 atau 1, qubit dapat dibangun dari atom tunggal, sirkuit superkonduktor, atau partikel cahaya. Qubit memanfaatkan fenomena seperti superposisi, yang memungkinkan pemrosesan informasi dengan cara yang dapat membuat masalah sulit dalam kimia, ilmu material, dan teori bilangan menjadi dapat diselesaikan. Mesin saat ini hanya memiliki ratusan hingga ribuan qubit dan sangat peka terhadap derau, sehingga kesalahan kecil terakumulasi dan menghasilkan jawaban yang keliru. Karena qubit dan waktu komputasi merupakan sumber daya yang langka, para peneliti merancang ulang algoritma agar menggunakan lebih sedikit sumber daya.

Contoh ilustratif adalah simulasi FeMoco, klaster besi-sulfur di pusat nitrogenase, enzim yang digunakan bakteri untuk mengubah nitrogen menjadi amonia. Pada 2017, para peneliti memperkirakan komputer kuantum akan membutuhkan sekitar 50 triliun gerbang Toffoli untuk menghitung energi keadaan dasarnya. Berkat kemajuan algoritma, perkiraan itu turun menjadi sekitar 340 juta, pengurangan sekitar 150.000 kali lipat, yang setara dengan beberapa jam komputasi pada mesin masa depan dengan sekitar tiga juta qubit fisik. Sebagian besar keuntungan ini berasal dari perancangan ulang sirkuit, bukan dari peningkatan perangkat keras, sehingga kemampuan Claude mengoptimalkan algoritma klasik tampak menjanjikan di sini.

量子コンピュータが限られたハードウェアで有用なアルゴリズムを動かすには、慎重に設計された回路が必要になります。研究者たちは、化学、最適化、物理シミュレーション、数論から選んだ8つの回路について平易な言葉での仕様をClaudeに与え、各設計を検証して採点する自動評価器も用意しました。Claudeはほぼ自律的に作業し、公表されている最良の回路を改善する設計を見つけました。場合によっては桁違い、あるいはそれ以上の改善でした。

こうした改善は、有用なアプリケーションに必要な量子リソースを大幅に減らすため、実用的な量子コンピュータが従来の予想より早く登場する可能性があります。この研究はAndi GuがAnthropicのSTEM Fellows Programの一環として主導し、Anthropicの量子物理学者Alek Kemenyが指導しました。またSusanne Yelin（ハーバード大学）およびMikhail Lukin（ハーバード大学、Qu Era Computing）との共同研究です。

0か1のいずれかの値を持つ古典的なビットとは異なり、量子ビット（キュービット）は単一の原子、超伝導回路、光の粒子などで構成できます。量子ビットは重ね合わせなどの現象を利用し、化学、材料科学、数論における難しい問題を扱える形で情報を処理できる可能性があります。現在の機械は数百から数千の量子ビットしかなく、ノイズに非常に敏感なため、小さな誤りが蓄積して誤った答えを出します。量子ビットと計算時間は希少なので、研究者は少ないリソースで済むようアルゴリズムを再設計しています。

一例がFeMoco（窒素固定酵素ニトロゲナーゼの中心にある鉄硫黄クラスター）のシミュレーションです。この酵素により細菌は空気中の窒素をアンモニアに変えます。2017年、研究者は基底状態のエネルギーを計算するのに量子コンピュータが約50兆個のToffoliゲートを必要とすると見積もりました。アルゴリズムの進歩により、この数は約3億4000万個まで減り、約15万倍の削減となりました。これは約300万個の物理量子ビットを持つ将来の機械で数時間の計算に相当します。この改善の多くはハードウェアの向上ではなく回路の再設計によるもので、古典的アルゴリズムを最適化するClaudeの能力がここでも有望であることを示しています。

Computadores quânticos precisarão de circuitos cuidadosamente projetados para executar algoritmos úteis em hardware limitado. Os pesquisadores deram ao Claude especificações em linguagem simples para oito desses circuitos, extraídos da química, otimização, simulação física e teoria dos números, junto com um avaliador automatizado que verifica e pontua cada projeto. Trabalhando em grande parte por conta própria, o Claude encontrou projetos que melhoram os melhores circuitos publicados, em alguns casos em uma ordem de magnitude ou mais.

Esses avanços reduzem substancialmente os recursos quânticos que aplicações úteis exigem, de modo que computadores quânticos práticos podem chegar mais cedo do que o previsto. O trabalho foi liderado por Andi Gu como parte do STEM Fellows Program da Anthropic, com orientação de Alek Kemeny, físico quântico da Anthropic, em colaboração com Susanne Yelin (Universidade Harvard) e Mikhail Lukin (Universidade Harvard e Qu Era Computing).

Diferentemente dos bits clássicos, que valem 0 ou 1, os qubits podem ser construídos a partir de átomos isolados, circuitos supercondutores ou partículas de luz. Eles exploram fenômenos como a superposição, o que lhes permite processar informações de maneiras que podem tornar tratáveis problemas difíceis em química, ciência dos materiais e teoria dos números. As máquinas atuais têm apenas centenas a milhares de qubits e são altamente sensíveis a ruídos, de modo que pequenos erros se acumulam e produzem respostas incorretas. Como qubits e tempo de computação são recursos escassos, os pesquisadores estão redesenhando algoritmos para usar menos recursos.

Um exemplo ilustrativo é a simulação do FeMoco, o aglomerado de ferro e enxofre no centro da nitrogenase, a enzima que bactérias usam para transformar nitrogênio em amônia. Em 2017, pesquisadores estimaram que um computador quântico precisaria de cerca de 50 trilhões de portas Toffoli para calcular sua energia de estado fundamental. Com avanços algorítmicos, essa estimativa caiu para cerca de 340 milhões, uma redução de aproximadamente 150.000 vezes, o que corresponde a algumas horas de computação em uma futura máquina com cerca de três milhões de qubits físicos. Grande parte desse ganho veio do redesenho dos circuitos, e não de melhorias no hardware, o que torna promissora a capacidade do Claude de otimizar algoritmos clássicos.

Квантовым компьютерам понадобятся тщательно спроектированные схемы, чтобы выполнять полезные алгоритмы на ограниченном оборудовании. Исследователи передали Claude описания восьми таких схем на простом языке, взятых из химии, оптимизации, моделирования физических процессов и теории чисел, а также автоматизированный оценщик, который проверяет каждую конструкцию и выставляет ей оценку. Работая в основном самостоятельно, Claude нашёл конструкции, которые превосходят лучшие опубликованные схемы, а в некоторых случаях — на порядок или более.

Такие улучшения существенно сокращают квантовые ресурсы, необходимые для полезных приложений, поэтому практичные квантовые компьютеры могут появиться раньше, чем ожидалось. Работу возглавил Andi Gu в рамках программы STEM Fellows Program компании Anthropic при наставничестве Alek Kemeny, квантового физика Anthropic, в сотрудничестве с Susanne Yelin (Гарвардский университет) и Mikhail Lukin (Гарвардский университет и Qu Era Computing).

В отличие от классических битов, которые равны 0 или 1, кубиты можно создавать из отдельных атомов, сверхпроводящих цепей или частиц света. Они используют такие явления, как суперпозиция, что позволяет обрабатывать информацию так, чтобы сложные задачи в химии, материаловедении и теории чисел стали решаемыми. Современные машины имеют лишь сотни или тысячи кубитов и крайне чувствительны к шуму, поэтому мелкие ошибки накапливаются и дают неверные ответы. Поскольку кубиты и время вычислений дефицитны, исследователи перерабатывают алгоритмы, чтобы использовать меньше ресурсов.

Наглядный пример — моделирование FeMoco, железо-серного кластера в сердце нитрогеназы, фермента, с помощью которого бактерии превращают азот в аммиак. В 2017 году исследователи оценили, что квантовому компьютеру для расчёта энергии основного состояния понадобится около 50 триллионов Toffoli-вентилей. Благодаря алгоритмическим достижениям эта оценка снизилась примерно до 340 миллионов, то есть примерно в 150 000 раз, что соответствует нескольким часам вычислений на будущей машине с примерно тремя миллионами физических кубитов. Большая часть этого выигрыша получена за счёт перепроектирования схем, а не улучшения оборудования, поэтому способность Claude оптимизировать классические алгоритмы здесь выглядит многообещающе.

量子计算机需要精心设计的电路，才能在有限的硬件上运行有用的算法。研究人员向Claude提供了八种此类电路的白话规范，涵盖化学、优化、物理模拟和数论，并配有一个自动评估器来检查和评分每种设计。Claude在很大程度上独立工作，找到的设计改进了已发表的最佳电路，在某些情况下提升了一个数量级甚至更多。

这类改进大幅减少了实际应用所需的量子资源，因此实用的量子计算机可能比此前预期更快问世。这项工作由Andi Gu在Anthropic的STEM Fellows Program中主导，并得到Anthropic量子物理学家Alek Kemeny的指导，同时与Susanne Yelin（哈佛大学）和Mikhail Lukin（哈佛大学及Qu Era Computing）合作完成。

与只能是0或1的经典比特不同，量子比特可以由单个原子、超导电路或光粒子构成。它们利用叠加态等现象，使其能够以新的方式处理信息，从而让化学、材料科学和数论中的难题变得可解。目前的机器只有数百到数千个量子比特，并且对噪声高度敏感，微小的误差会不断累积并导致错误结果。由于量子比特和计算时间都很稀缺，研究人员正在重新设计算法，以减少资源消耗。

一个典型例子是模拟FeMoco，即固氮酶核心的铁硫簇，这种酶是细菌将氮气转化为氨的关键。2017年，研究人员估计量子计算机需要约50万亿个Toffoli门来计算其基态能量。通过算法上的进步，这一估计值已降至约3.4亿，减少了约15万倍，相当于在一台拥有约300万个物理量子比特的未来机器上只需几个小时即可完成计算。这一收益大多来自对电路的重新设计，而非硬件的改进，这也是Claude优化经典算法的能力在此领域颇具前景的原因。