北京
IT时代网10月17日消息，Anthropic 于当地时间 10 月 16 日发布研究称，其 AI 模型 Claude 在几乎无需人工干预的情况下，针对 8 类量子计算任务设计出了比已发表最优电路更高效的方案。
量子计算机依靠量子比特运行，但当前设备通常只有数百到数千个量子比特，且对热量、振动等环境噪声极为敏感。量子比特和运行时间都是稀缺资源，因此让量子计算走向实用的关键在于减少电路所需的量子比特数和量子门数量。
衡量量子电路成本通常看两个指标：需要多少量子比特，以及需要多少量子门。量子比特越少、门数越少，硬件压力、运行时间和噪声累积通常就越低。
研究团队使用通俗语言向 Claude 阐述了来自化学、优化、物理模拟、数论和数值计算等领域的 8 项任务，并设定了自动评估程序。该程序会检验 Claude 提出的电路是否正确，并按「量子比特数乘以量子门数」打分，Claude 随后根据反馈迭代改进，形成闭环设计流程。
结果显示，Claude 发现的新设计不仅减少了量子比特和量子门数量，而且并非小幅微调既有方案，而是提出了新的数学与结构思路。
在模拟硫化铁分子时，Claude 利用分子的对称性和重复结构，将部分结果计算一次后重复使用；在量子优化算法的解码环节，它把最昂贵步骤的成本降低到 12 分之一。
其中一项代表性成果涉及椭圆曲线点加法。Claude 经过约 53 小时的自主探索，提出了无需存储完整分支历史即可反向运行的可可算法，并形成一系列在量子比特数量与运行时间之间取得不同平衡的新设计。
研究人员认为，这类进展有望降低实用量子应用对硬件规模的要求，让新药设计、高效电池、新型催化剂和更清洁的肥料生产等问题的量子计算解决方案更早落地。研究同时指出，量子电路设计只是构建容错量子计算机的一环，纠错、硬件控制等问题仍需协同突破。
注：本文配图由AI生成。本文综合自IT之家等，文中包含AI辅助创作的内容。
编辑：林一舟
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