Anthropic ve Harvard, Claude'ın çok daha düşük kaynak gereksinimleriyle kuantum devreleri tasarlayabildiğini gösterdi

Anthropic ile Harvard Üniversitesi arasındaki bir iş birliği, Anthropic'in yapay zekâ modeli Claude'ın, standart yaklaşımlara göre belirgin biçimde daha düşük kaynak gereksinimleriyle kuantum devreleri tasarlayabildiğini ortaya koydu. Çalışmayı özetleyen dev.to'ya göre ekip, modeli kimya, optimizasyon ve fizik simülasyonunda kullanılan algoritmaların temelini oluşturan sekiz temel hesaplama görevine uyguladı; amaç, kullanışlı kuantum bilgisayarları şu an erişilmez kılan donanım engellerini düşürmekti.

Çalışma gerçekte ne sunuyor

Elde edilen çıktı fiziksel donanımda yapılan gösterimler değil, kaynak tahminleri ve teorik devre tasarımlarıdır. Merkezi iddia, daha iyi devre tasarımının, bir makinenin halihazırda sahip olduğu kübit ve kapılardan daha fazlasını sıkarak sınırlı donanım kapasitesini kısmen telafi edebileceğidir.

Kuantum devreleri kübitlere uygulanan işlem dizileridir ve büyük algoritmalar çok sayıda küçük, tekrarlayan rutine dayanır. Bu yapı taşları çalıştırmak pahalı olduğunda hesaplamanın tamamı pratik olmaktan çıkar. Temel yapısal kısıtlardan biri tersinabilirliktir: klasik bilgisayarlar geçici verilerin üzerine yazabilir, ancak kuantum mantığı bunu yapamaz ve uncomputation adı verilen bir temizleme adımını zorunlu kılar. Bu nedenle tasarımcılar, kübit biçimindeki bellek ile kapı biçimindeki işlem gücü arasında sürekli denge kurmak zorundadır.

Kazanımların ortaya çıktığı yerler

Bildirilen en büyük iyileşme, kuantum interferometrisinde kullanılan bir kod çözme rutininde sağlandı. Yapay zekâ tarafından tasarlanan devre, temel tasarımdaki 5,1 milyon Toffoli kapısı yerine 440 bin Toffoli kapısına ihtiyaç duydu; bu, on kattan fazla bir azalma. O görevdeki en yüksek kübit sayısı da 1.938'den 1.837'ye hafifçe geriledi. Bir makine hata düzeltmeye bel bağladığında Toffoli kapıları maliyetli temel işlemler olduğundan, sayılarını azaltmak erken aşama donanımı hedefleyenler için önceliklidir.

Sabit noktalı Gaussian fonksiyonlarını hesaplayan ayrı bir devre, kapı sayısı ile kübit sayısının çarpımını 39 kat iyileştirdi. Araştırmacılara göre bu ölçekteki azalmalar, geleneksel kuantum devre tasarımlarında kayda değer bir gevşeklik olduğunu gösteriyor.

Tersinabilir aritmetikte bir adım ileri

Ekip modeli ayrıca kriptografik algoritmaların merkezindeki bir işlem olan modüler ters alma görevine uyguladı. Model, bellek gereksinimleri nedeniyle daha önce kuantum ortamlarında uygulanması zor olan divsteps adlı tekniğin tersinebilir bir sürümünü üretti. Tasarım, erken hesaplama kararlarının saklanmak yerine geri kazanılmasını sağlayan örüntüleri fark ederek, tasarımcıların donanım kısıtlarına göre daha az kübit ya da daha az kapı arasında seçim yapabildiği bir devre ailesi ortaya koyuyor. Bir kıyaslama aritmetik bileşeni yaklaşık 4 milyon Toffoli kapısı ve 935 kübitle sonuçlandı; bu eksiksiz bir kriptografik uygulama değil, ama temel alt rutinlerin ucuzladığına işaret ediyor.

Araştırmacılar modeli nasıl yönlendirdi

Süreç bir görev tanımıyla ve boş bir sayfayla başladı. Model algoritmik stratejiler önerdi; otomatik bir değerlendirme sistemi bu stratejileri kaynak tüketimi ve mantıksal doğruluk açısından puanladı. Ekip bilinçli olarak geleneksel bilgisayarlarda simüle edilebilen bir devre sınıfıyla çalıştı ve böylece her adayın hızlıca doğrulanabilmesini sağladı.

Modelin ilk içgüdüsü tutucuydu: araştırmacılar ondan aynı anda birkaç farklı yaklaşımı izlemesini açıkça isteyene dek yerleşik yöntemlere yaslandı; daha iddialı modüler ters alma tasarımlarını da tam olarak bu üretti. Eliptik eğri aritmetiği çalışması toplamda 53 saat sürdü; rapor bunu, bu tür araçların gerçek araştırma kullanımı için pratik hale geldiğine dair bir kanıt olarak okuyor.

Dikkate değer uyarılar

Bulgular, arama sırasında kullanılan puanlama ölçütlerine dayanıyor. Gerçek çalıştırma maliyetleri ayrıca donanım mimarisine, hata düzeltme şemalarına ve işlem planlamasına bağlı; bu yüzden kâğıt üzerinde iyi puan alan bir devre, belirli bir makine için yeniden işlenmesi gerekebilir. Nikt kuantum rutinleri için standartlaştırılmış kıyaslamaların yokluğunu vurgulayan bazı karşılaştırmalarda, önceki literatürde yerleşik bir kuantum sürümü bulunmadığından temel olarak düz bir tersinabilir yapı kullanıldı. Doğruluk, olası her girdi için biçimsel kanıt yerine kapsamlı örneklemelerle sağlandı. Araştırmacılar, algoritmaları, hata düzeltme kodlarını ve fiziksel yerleşimi birlikte optimize eden tam yığın eş tasarımını mantıksal bir sonraki adım olarak gösteriyor.

Projede Harvard fizikçileri Mikhail D. Lukin ve Susanne F. Yelin'in yanı sıra Anthropic'in STEM Fellows Programı'ndan araştırmacılar yer aldı; makale, daha geniş bilim topluluğunun incelemesi için arXiv ön baskı sunucusunda erişime açık.

Neden önemli

Yakın vadeli kuantum donanımı az, gürültülü ve küçük; bu yüzden yazılım ve algoritmadaki verlilik kazanımları, daha büyük makineler inşa etmek kadar önemli olabilir. Bu çalışma, yapay zekânın alanın en yorucu darboğazlarından biri olan tersinilir devrelerin elle optimize edilmesini otomatikleştirebileceğini, hatta bu süreçte özgün matematiksel yapılar katkı sunabileceğini gösteriyor. Bu yapı taşları makineler büyüdükçe ucuz kalırsa, pratik kuantum üstünlüğüne giden zaman çizelgesi kısalabilir. Ayrıca bu, yapay zekânın bilimsel araştırmayı yalnızca özetlemek yerine hızlandırdığının somut bir örneği.