Модель Claude оптимизировала восемь задач для квантовых вычислений

2 дней назад 5

Исследователи из Anthropic использовали модель Claude Mythos 5 для разработки новых квантовых схем, требующих меньшего числа операций и кубитов. В итоге по ряду показателей удалось добиться улучшения на порядок или более. Результат должен упростить выполнение ресурсоемких квантовых алгоритмов, задействуя при этом значительно меньше вычислительных мощностей. Кроме того, предложен новый способ решения одной из главных инженерных задач в области квантовых вычислений — поиска баланса между требованиями к объему памяти и временем обработки данных.

Самые интересные технологические и научные новости выходят в нашем телеграм-канале Хайтек+. Подпишитесь, чтобы быть в курсе.

Перед создателями современных квантовых вычислительных машин стоит задача сделать квантовые схемы как можно более эффективными. Это связано с ограниченным количеством доступных кубитов и высоким риском возникновения помех и ошибок: каждая операция расходует вычислительные ресурсы, а для хранения промежуточных результатов требуются дополнительные кубиты. Кроме того, квантовые схемы не могут просто отбрасывать временную информацию, поскольку выполняемые в них операции должны оставаться обратимыми.

Команда ученых Anthropic и Гарвардского университета поставила перед моделью Claude Mythos 5 задачу спроектировать более эффективные квантовые схемы, оптимизировав восемь вычислительных компонентов, используемых в химии, физическом моделировании, оптимизации и теории чисел. Автоматизированная система оценки проверяла каждый вариант на корректность и определяла объем необходимых для него ресурсов, сообщает The Quantum Insider.

Выполнив многочисленные циклы проектирования и тестирования, система Claude Mythos 5 выдала результаты, которые превзошли ранее опубликованные решения. При этом по ряду показателей удалось добиться улучшения на порядок или более.

Один из особо примечательных результатов касался нахождения обратного элемента по модулю — математической операции, используемой в арифметике эллиптических кривых. Эта операция играет ключевую роль в квантовых алгоритмах, направленных на решение задачи дискретного логарифмирования в группе точек эллиптической кривой.

Модель сосредоточилась на алгоритме Divsteps, который упрощает числовые значения посредством многократного выполнения условных операций. Классические компьютеры способны эффективно реализовывать этот метод, однако его перенос в квантовые схемы порождает серьезную проблему, связанную с объемом памяти. Обратимая схема должна сохранять достаточно информации для восстановления каждого вычислительного шага. В связи с этим для алгоритма Divsteps требуется хранить сведения о принятых в процессе ветвления решениях, что может потребовать использования огромного количества дополнительных кубитов.

Клод разработал способ восстановления этих решений непосредственно на основе промежуточных числовых значений. Он вывел математические тождества, обосновывающие данный метод, проверил его эффективность с помощью численного моделирования и формально доказал его корректность, используя систему Lean. Полученная схема избавляет от необходимости хранить полную историю принятых решений о ветвлении.

Затем Клод исследовал гибридные варианты, в которых часть информации сохраняется, а остальная — восстанавливается. Один из таких вариантов требует на 12% больше кубитов, чем самая компактная из известных ранее схем, однако количество логических вентилей в нем сокращено в 17 раз. Подобный компромисс расширяет возможности для инженеров, работающих с ограниченными квантовыми аппаратными ресурсами.

Новый шаг к функциональным квантовым компьютерам сделали в прошлом году исследователи из США. Они описали в своей статье устройство, объединяющее квантовые источники света с электроникой на единой платформе при помощи стандартного 45-нанометрового полупроводникового процесса.

Источник