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Claude riduce di 12 volte il costo in risorse di un decoder quantistico
Claude ha sviluppato progetti di circuiti quantistici che hanno ridotto le risorse necessarie per diversi compiti computazionali, tra cui un decoder Reed–Solomon con un costo combinato in risorse ridotto di 12 volte. Il lavoro introduce anc
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
«In sette degli otto compiti, i circuiti individuati riducono significativamente sia il numero di porte Toffoli sia quello dei qubit rispetto allo stato dell’arte.»
Scrivono Andi Gu, Alek H. Kemeny, Susanne F. Yelin e Mikhail D. Lukin, autori dell’articolo.
Anthropic ha annunciato i risultati il 16 ottobre, un giorno dopo la pubblicazione dell’articolo di ricerca su arXiv. Il team ha usato Claude Mythos 5 per sviluppare circuiti destinati a otto compiti computazionali, dai calcoli numerici alla chimica, fino all’ottimizzazione e alla teoria dei numeri. Il risultato principale è un nuovo decoder quantistico reversibile il cui costo in risorse Toffoli–qubit è 12 volte inferiore a quello del progetto precedente.
Claude ha cercato oltre un unico progetto di circuito
Il progetto ha affiancato alle proposte di Claude un programma indipendente che verificava se ogni circuito producesse il risultato richiesto e ne misurava l’uso delle risorse. I ricercatori hanno fornito al modello le specifiche dei compiti in linguaggio naturale, poi gli hanno lasciato proporre e rivedere i progetti dei circuiti sulla base dei riscontri del programma di valutazione. L’articolo descrive una ricerca evolutiva: approcci distinti sono stati sviluppati in parallelo e le idee promettenti potevano essere condivise tra loro.
Il programma di valutazione classificava i circuiti in base al prodotto tra il numero di porte Toffoli e il numero massimo di qubit utilizzati. Le porte Toffoli sono un’operazione costosa nel calcolo quantistico tollerante agli errori; l’articolo ne usa il numero come indicatore approssimativo del tempo di esecuzione, mentre il numero di qubit misura quanta memoria quantistica richiede un progetto. Secondo i ricercatori, il sistema funziona particolarmente bene quando la correttezza di un circuito può essere verificata in modo efficiente con il calcolo classico.
Il decoder Reed–Solomon scende a 440.000 porte Toffoli
Uno dei test si è concentrato sull’interferometria quantistica con decodifica, un algoritmo per determinati problemi di ottimizzazione. La fase di decodifica Reed–Solomon individua gli errori a partire da un insieme compatto di dati riepilogativi chiamati sindromi. Il circuito precedente usava una versione sincronizzata dell’algoritmo euclideo esteso, i cui passaggi dipendenti dall’input dovevano essere realizzati come una sequenza fissa più lunga di operazioni quantistiche.
Claude è passato alla decodifica Berlekamp–Massey, affrontando poi il problema della memoria aggiuntiva necessaria a un circuito reversibile per annullare i calcoli temporanei. Invece di conservare la maggior parte dei valori intermedi, il nuovo progetto li ricostruisce dallo stato corrente del circuito. Nel benchmark dell’articolo, il numero di porte Toffoli del decoder scende da circa 5,1 milioni a 440.000, mentre il numero massimo di qubit diminuisce da 1.938 a 1.837; insieme, questi cambiamenti producono la riduzione di 12 volte nella misura combinata delle risorse usata nell’articolo.
Il minore impiego di memoria comporta un compromesso preciso. Un progetto concepito per il caso peggiore riserverebbe 665 qubit a una pila di valori salvati, mentre il nuovo circuito ne riserva 19 a un solo valore. Con la distribuzione degli input usata per il compito, un secondo valore è necessario circa una volta ogni 10.000 esecuzioni; questi rari casi superano le risorse allocate e si accetta che falliscano entro il margine d’errore previsto per il compito.
Una ricerca di 53 ore ha trovato una nuova via per l’inversione modulare
Per l’addizione di punti su curva ellittica, Claude ha sviluppato un approccio diverso all’inversione modulare, un’operazione aritmetica costosa usata nel calcolo. Il team riferisce che la ricerca ha richiesto 53 ore con un intervento umano minimo, limitato alle specifiche iniziali e a occasionali prompt per esplorare più ampiamente. Il circuito usa divsteps, un algoritmo classico che in precedenza non aveva portato a un’implementazione quantistica reversibile praticabile, perché normalmente il circuito dovrebbe conservare la sequenza delle sue operazioni condizionali.
Claude ha ricavato un modo per ricostruire gran parte di quella sequenza a partire dallo stato aritmetico aggiornato, poi ha verificato il risultato con simulazioni numeriche e una dimostrazione formalizzata in Lean, un linguaggio per assistenti alla dimostrazione. L’articolo presenta il risultato come una nuova architettura reversibile, non come una piccola riduzione delle risorse di un circuito quantistico esistente. Descrive inoltre una famiglia di progetti che bilanciano l’uso dei qubit e il numero di porte, consentendo di scegliere tra diverse combinazioni di risorse anziché puntare a un unico valore ottimale.
Stime migliori sui circuiti non sono una dimostrazione su hardware quantistico
I risultati riguardano gli algoritmi e la progettazione dei circuiti, non esperimenti eseguiti su un processore quantistico. I miglioramenti riportati nell’articolo dipendono dalle definizioni dei benchmark, dai tassi d’errore consentiti e dal metodo usato per valutare le risorse; gli autori osservano che i vincoli dell’hardware possono cambiare l’importanza relativa del numero di qubit, della profondità del circuito, dell’instradamento e delle misurazioni. Un progetto che risulta migliore secondo una misura dei costi potrebbe non essere il più adatto a una macchina specifica.
Il lavoro mostra però come un programma di valutazione possa permettere a un modello linguistico di spingersi oltre le modifiche a un circuito predefinito: può proporre un algoritmo diverso, sottoporre la proposta a verifica e usare i costi misurati per guidare le revisioni. L’articolo riporta riduzioni sia del numero di porte Toffoli sia di quello dei qubit per sette compiti; l’ottavo, l’inversione modulare, introduce una nuova architettura e un diverso compromesso nell’uso delle risorse. Nessuno di questi risultati elimina i requisiti hardware necessari per un calcolo quantistico utile, ma la riduzione misurata nel benchmark del decoder — da 5,1 milioni di porte Toffoli a 440.000 — fissa un obiettivo preciso per le implementazioni future.