Claude Mythos 5 самостоятельно разработал квантовые схемы, которые в разы эффективнее лучших известных

Модель Claude Mythos 5 компании Anthropic самостоятельно вывела математические тождества и предложила более экономные схемы для восьми вычислительных задач, улучшив опубликованные ранее решения. В отдельных задачах новые схемы требуют на порядок меньше операций, чем предыдущие разработки. Модель работала в автоматическом цикле, предлагая схему, получая оценку её корректности и вычислительной стоимости, а затем дорабатывая следующий вариант. Человек не вмешивался между этапами этого цикла.

«Одна из наиболее заметных разработок связана с вычислениями на эллиптических кривых — математических объектах, используемых, в частности, в криптографии», — сообщает IXBT News.

За 53 часа работы Claude предложила способ обратимого вычисления модульной обратной величины, необходимого для операций с такими кривыми. В основе решения лежит алгоритм divsteps, известный по классическим вычислениям, но сложный для переноса на квантовый компьютер. Квантовая схема должна сохранять возможность обратного выполнения вычислений, поэтому промежуточные данные нельзя просто удалить. Предыдущие подходы требовали хранить историю условных переходов, расходуя дополнительные кубиты. Claude нашла способ восстанавливать эту историю по промежуточным числам, вывела новые алгебраические тождества и получила формулу для восстановления последовательности операций. Корректность результата проверили численными симуляциями, а математическое утверждение дополнительно формализовали в Lean — системе для проверки доказательств.

Один из новых вариантов схемы использует на 12% больше кубитов, чем самый компактный из прежних вариантов, но требует в 17 раз меньше квантовых гейтов. Это показывает, что разработчики могут выбирать более выгодный баланс между объёмом квантовой памяти и количеством операций. Вторая разработка касается декодера для алгоритма Decoded Quantum Interferometry (DQI), предназначенного для решения задач оптимизации. Claude заменила расширенный алгоритм Евклида, использовавшийся в прежней схеме, декодированием Берлекэмпа — Мэсси, а также сократила объём промежуточных данных, которые необходимо хранить. В результате число гейтов уменьшилось в 12 раз относительно предыдущей конструкции Google. Вместо резервирования памяти на худший случай, требовавший 665 кубитов, новая схема выделяет 19. Такой компромисс основан на результатах 403 млн симуляций: примерно в одном случае из 10 000 исключительная ситуация требует больше памяти, чем предусмотрено, и вычисление не удаётся завершить. Авторы указывают, что эта частота укладывается в допустимую для рассматриваемой задачи ошибку.

Масштаб возможной экономии вычислительных ресурсов иллюстрирует и моделирование FeMoco — железосерного кластера в составе фермента нитрогеназы, участвующего в превращении атмосферного азота в аммиак. В 2017 году оценка вычисления энергии основного состояния этой системы составляла около 50 трлн гейтов Тоффоли. Благодаря последовательным алгоритмическим улучшениям, внесённым разными научными группами, оценка снизилась до 340 млн гейтов — в 150 000 раз. Авторы подчёркивают, что этот прогресс нельзя приписывать одной Claude: он стал результатом многолетней работы всего сообщества. При этом результаты не означают, что готовые полезные квантовые компьютеры уже близки к появлению. Исследование охватывает только проектирование отдельных вычислительных схем, а не все компоненты отказоустойчивого квантового компьютера, включая коррекцию ошибок и управление физическим оборудованием. Кроме того, выбранный метод подходит прежде всего для задач, где корректность схемы можно эффективно проверить обычным компьютером. В ходе работы Claude также проявляла излишнюю осторожность и предпочитала известные подходы, поэтому для поиска принципиально новых решений ей задавали необходимость параллельно изучать разные варианты.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе всех новостей и событий Рунета.