Claude hatékonyabb kvantumáramköröket tervezett

Mi volt a feladat?

A kvantumszámítógépeken a qubit és a futásidő is szűkös, ezért az algoritmusokat úgy kell áramkörré alakítani, hogy minél kevesebb qubittel és kapuval fussanak. A Toffoli-kapu az egyik legdrágább művelet, ezért a Toffoli-szám a futásidő szokásos becslése.

Az Anthropic nyolc ilyen feladatot adott Claude-nak kémiából, optimalizálásból, fizikai szimulációból és számelméletből, sima szöveges leírással. Mellé kapott egy automatikus kiértékelőt, amely ellenőrzi a helyességet, majd pontozza a terveket a qubitszám és a kapuszám szorzata alapján. Claude zárt körben dolgozott: javasolt, pontszámot kapott, javított, a körök között emberi beavatkozás nélkül (Anthropic).

A munkát Andi Gu vezette az Anthropic STEM Fellows programjában, Alek Kemeny mentorálásával, Susanne Yelinnel és Mikhail Lukinnal (Harvard, QuEra) együttműködve. A részletek egy arXiv-cikkben olvashatók (arXiv).

Forrás: Anthropic. Toffoli-szám a csúcs-qubitszám függvényében hét feladatnál. Szürke x: a legjobb korábban publikált terv, narancs pont: Claude terve. A nyolcadik feladatot (pontösszeadás) a cikk táblázatban hasonlítja össze.

Elliptikus görbék: 53 órás futás

Az első feladat a pontösszeadás volt elliptikus görbén. Ez a lépés adja az elliptikus görbés diszkrét logaritmus kvantumalgoritmusainak költségét, vagyis éppen azokét, amelyek az ECC-t fenyegetik. A drága rész a moduláris inverz. Klasszikus gépen erre a divsteps módszer jó, kvantumáramkörben viszont minden elágazási döntést el kellene tárolni, mert minden lépésnek visszafordíthatónak kell lennie, ez rengeteg qubit.

Claude 53 óra, minimális emberi beavatkozás után arra jutott, hogy ezt a történetet nem kell tárolni: a számpárokból minden lépés után visszafejthető. Ehhez új algebrai azonosságokat bizonyított, majd a formulát nagy szimulációkkal és Lean-ben formálisan is ellenőrizte. Az így kapott tervcsaládban van olyan változat, amely a legkisebb korábbi tervhez képest 12%-kal több qubitet, de 17-szer kevesebb kaput használ.

Gyorsabb dekóder a DQI-hoz

A decoded quantum interferometry (DQI) az egyik legígéretesebb kvantumos optimalizáló módszer, a legdrágább lépése egy Reed–Solomon-dekóder. A Google Quantum AI becslése szerint egy adott feladat a Frontier szuperszámítógépen kb. három hónapig futna, egy jövőbeli kvantumgépen DQI-jal nagyjából egy óráig, ennek nagy része dekódolás.

Claude a korábbi kiterjesztett euklideszi algoritmus helyett Berlekamp–Massey-dekódolásra építette az áramkört, mert az mindig ugyanannyi, egyforma lépést tesz. Az ideiglenes értékek többségét tárolás helyett visszaszámolja. A ritka kivételek miatt a legrosszabb esetre 665 qubitet kellett volna félretenni, Claude viszont 403 millió szimulált dekódolással megmérte, hogy szinte mindig elég egyetlen érték, vagyis 19 qubit. Tízezer futásból kb. egy bukik el, ez belefér a feladat hibahatárába. Összességében 12-szer kevesebb kapu kell, mint a Google korábbi konstrukciójához.

Korlátok

Az Anthropic szerint Claude a korai kísérletekben túl óvatos volt: többször újraellenőrizte a már igazolt eredményeit, illetve a bevált megközelítések felé húzott. Ezért a beállítás előírta, hogy több eltérő irányt párhuzamosan dolgozzon ki. A kutatók időnként rá is szóltak, hogy keressen szélesebben.

Az eredmények a cég saját közlései. A cikk nyilvános, a független ellenőrzés még hátravan. Kontextusnak: a FeMoco nevű enzim szimulációjának becsült Toffoli-igénye nyolc év és sok kutatócsoport munkája alatt 50 billióról 340 millióra csökkent. Claude elliptikus görbés terve egyetlen 53 órás futásból jött.