ИИ Claude от компании Anthropic спроектировал квантовую схему, сократив число вентилей в 17 раз

Модель искусственного интеллекта Claude создала оптимизированную структуру квантовой схемы, требующую в 17 раз меньше логических вентилей, устранив давнюю проблему «узкого места» квантовой памяти, ограничивающую выполнение квантовых алгоритмов, следует из материала технологического обозревателя Aamir Khollam от 16 октября 2026 года. Оптимизация схемы обеспечивает существенный прирост алгоритмической эффективности, потенциально снижая требования к физическому оборудованию и времени когерентности, необходимому для выполнения требовательных к памяти подпрограмм на квантовых процессорах.

## Ключевые факты

- Модель искусственного интеллекта Claude от Anthropic сгенерировала оптимизированную квантовую схему, требующую в 17 раз меньше квантовых логических вентилей по сравнению с существующими базовыми реализациями. - Оптимизация напрямую решает проблему «узких мест» квантовой памяти, которые исторически требовали чрезмерной глубины схемы для хранения, извлечения и маршрутизации квантовых состояний. - Сокращение числа вентилей в 17 раз значительно снижает частоту операционных ошибок и избыточные затраты физических кубитов, необходимые для отказоустойчивых вычислений. - О разработке сообщил 16 октября 2026 года технологический обозреватель Aamir Khollam. - Основанная в 2021 году в Сан-Франциско (Калифорния) компания Anthropic разрабатывает семейство нейросетевых моделей Claude, используемых для задач логического анализа и генерации кода.

## Что произошло

По данным Aamir Khollam, базовая модель Claude от Anthropic смогла синтезировать топологию квантовой схемы, обходящуюся одной семнадцатой частью логических вентилей, обычно требуемых традиционными схемами. Автоматизированный синтез был сосредоточен непосредственно на операциях с квантовой памятью — известном структурном «узком месте» в квантовой информатике, где алгоритмы должны считывать, записывать или получать доступ к квантовой информации в распределенных регистрах без разрушения хрупких квантовых суперпозиций.

Квантовые алгоритмы не работают на классических булевых логических вентилях, таких как И, ИЛИ и НЕ. Вместо этого они опираются на последовательности квантовых вентилей — унитарных математических преобразований, выполняемых с помощью физических воздействий, таких как лазерные импульсы или микроволновые всплески, прикладываемые к квантовым битам (кубитам). Вычислительная глубина и сложность квантовой подпрограммы в значительной степени определяются общим числом вентилей и порядком применения двухкубитных запутывающих вентилей. В схеме, синтезированной Claude, модель перестроила последовательность унитарных операций, обнаружив альтернативный математический путь для выполнения идентичного преобразования состояний памяти и устранив около 94 процентов промежуточных накладных вентилей.

Хотя автоматизированный синтез схем и оптимизация квантовых компиляторов давно являются активными направлениями компьютерных наук, исследователи-люди и автоматические компиляторы регулярно сталкиваются с комбинаторным взрывом при попытках упростить схемы, содержащие многомерные унитарные матрицы. Создание моделью Claude альтернативной топологии схемы с 17-кратным сокращением демонстрирует, что масштабные нейросетевые архитектуры способны находить алгоритмические обходные пути, ускользающие от традиционных эвристик синтеза, основанных на жестких правилах.

## Почему это важно

В практических квантовых вычислениях глубина схемы выступает главным фактором, определяющим, сможет ли алгоритм выполниться до конца или рассеется в бесполезный шум. Современные квантовые устройства в основном функционируют в режиме NISQ (шумные квантовые системы промежуточного масштаба) и на самых ранних этапах отказоустойчивой коррекции ошибок. На любой аппаратной платформе — будь то сверхпроводящие трансмонные схемы, захваченные ионы иттербия, массивы нейтральных атомов рубидия или фотонные волноводы — каждая операция вентиля вносит ненулевую вероятность ошибки. Когда вероятность физической ошибки вентиля колеблется от 0,1 до 1 процента для двухкубитных операций, глубокие схемы из тысяч вентилей быстро накапливают ошибки, сводящие точность выходных данных к нулю.

Кроме того, при переходе теоретических архитектур к отказоустойчивости с использованием квантовых кодов коррекции ошибок, таких как поверхностный код (surface code), затраты ресурсов возрастают по экспоненте. Отказоустойчивое исполнение требует неклиффордовых вентилей, прежде всего T-вентиля (T-gate), который невозможно реализовать трансверсально и приходится формировать через ресурсоемкий процесс, известный как дистилляция магических состояний (magic state distillation). В отказоустойчивых системах «фабрики магических состояний» могут занимать более 90 процентов физического массива кубитов. 17-кратное сокращение общего числа вентилей в схеме — особенно если оно пропорционально уменьшает число многокубитных запутывающих операций и неклиффордовых вентилей — резко снижает аппаратные требования для запуска практически значимых алгоритмов. Алгоритмы, которым ранее требовались миллионы физических кубитов с коррекцией ошибок для компенсации накладных расходов на доступ к памяти, благодаря более компактной компиляции могут приблизиться к реализации на несколько аппаратных поколений раньше.

Для корпоративных отраслей, следящих за достижением квантового превосходства (включая фармацевтическое моделирование молекул, криптоанализ, логистическую маршрутизацию и материаловедение), работа с памятью оставалась главным операционным барьером. Если операции с памятью будут отнимать меньше вычислительных тактов, гибридные классическо-квантовые системы смогут расходовать запас времени когерентности на сами расчеты, а не на извлечение данных из памяти.

## Предыстория

Чтобы оценить значение проблемы с квантовой памятью, необходимо рассмотреть, как в квантовых вычислениях устроено хранение данных. В классических вычислениях архитектура фон Неймана разделяет центральный процессор и оперативную память (RAM), позволяя адресной шине считывать и записывать байты без нарушения их логической целостности. В квантовых вычислениях столь простого разделения не существует. Загрузка классических данных в квантовую суперпозицию — или доступ к квантовым состояниям через квантовую оперативную память (QRAM) — представляет собой сложнейшую математическую и физическую задачу.

В стандартных архитектурах QRAM, таких как схема с «живой цепью» (bucket-brigade), предлагавшаяся в научной литературе на протяжении последних двух десятилетий, опрос адреса из $N$ ячеек памяти требует маршрутизации сигналов через сложное дерево квантовых переключателей. Каждый переключатель требует запутанности и фазовой когерентности. Если алгоритм задействует когерентные обращения к памяти, требуемое число запутывающих вентилей резко возрастает, приводя к образованию глубоких «узких мест» в схеме. В результате теоретические алгоритмы, сулящие полиномиальное или логарифмическое ускорение на бумаге — такие как алгоритм Харроу — Хассидима — Ллойда (HHL) для систем линейных уравнений или отдельные модели квантового машинного обучения, — на практике нередко теряют скоростное преимущество, поскольку этапы подготовки состояния и извлечения из памяти требуют больше вентилей, чем сами основные вычисления.

Десятилетиями синтез схем опирался на работу математиков, применявших линейную алгебру, теорию групп и топологические преобразования, а также на автоматизированные инструменты на базе ZX-исчисления (ZX-calculus) или сопоставления с шаблонами. В последние пять лет искусственный интеллект все активнее внедряется в компиляцию квантового ПО. Технологические компании и академические лаборатории используют обучение с подкреплением и модели машинного обучения для оптимизации маршрутизации кубитов и снижения накладных расходов на вентили SWAP под конкретные топологии чипов. Американская общественно полезная корпорация в области искусственного интеллекта Anthropic, основанная в 2021 году бывшими ведущими сотрудниками OpenAI, делает значительный упор на развитие передовых способностей к научным и математическим рассуждениям в серии моделей Claude. Применение масштабных рассуждающих моделей к символьным и унитарным ограничениям квантовой логики является логическим продолжением автоматического доказательства теорем и научных открытий с помощью ИИ.

## Реакция

Ожидается, что научное сообщество и сектор квантовых вычислений оценят схему, предложенную Claude, в ходе публикации официальных академических препринтов и экспериментального воспроизведения. Исследователи в области квантовой информатики из таких организаций, как Massachusetts Institute of Technology, University of Oxford и Max Planck Institute of Quantum Optics, регулярно сопоставляют заявления об автоматизированном синтезе с устоявшимися компиляторными фреймворками, такими как Qiskit от IBM, Cirq от Google и TKET от Cambridge Quantum.

Производители оборудования, как ожидается, проверят, насколько сокращенная в 17 раз схема строго соответствует нативным наборам вентилей. Промышленные разработчики аппаратного обеспечения на базе сверхпроводников (такие как IBM и Google Quantum AI), архитектур на захваченных ионах (такие как Quantinuum и IonQ) и конфигураций на нейтральных атомах (такие как QuEra Computing) оценивают сторонние оптимизации схем по тому, переводятся ли сокращенные вентили в нативные одно- и двухкубитные аппаратные операции без необходимости ресурсоемких процедур декомпозиции, которые могут свести на нет теоретический выигрыш.

Отраслевые наблюдатели и разработчики программного обеспечения также ожидают официальной документации от Anthropic с описанием промптов, механизмов верификации и алгоритмических рамок, использованных при генерации схемы моделью Claude.

## Что пока неизвестно

Некоторые технические детали в исходных сообщениях остаются неподтвержденными. Главная из них — точная математическая база для сравнения, относительно которой измерялось 17-кратное сокращение. В материале не уточняется, служила ли эталоном неоптимизированная базовая топология QRAM, стандартная архитектура bucket-brigade или уже оптимизированный результат работы промышленного компилятора. Без указания конкретной референсной схемы оценить точное абсолютное уменьшение глубины схемы по-прежнему затруднительно.

Кроме того, пока неясно, является ли проект схемы точным или приближенным. При компиляции квантовых схем разработчики компиляторов нередко жертвуют точностью ради компактности, допуская небольшую погрешность (эпсилон) при унитарном синтезе. Если схема Claude представляет собой точную унитарную эквивалентность, это чистый математический прорыв; если же речь идет о приближенном синтезе, ее применимость будет полностью зависеть от того, укладывается ли ошибка аппроксимации в допустимые пределы отказоустойчивости.

Наконец, в сообщениях не указано, было ли 17-кратное сокращение физически реализовано на реальном квантовом оборудовании, либо же оно существует лишь в виде проверенного математического доказательства и принципиальной схемы, верифицированной с помощью классического моделирования.

## За чем следить

Главное событие, за которым стоит следить в ближайшие месяцы, — ожидаемая публикация подробного технического описания (white paper) или рецензируемого препринта в таких репозиториях, как arXiv. Подобная публикация раскроет полную матрицу квантовых вентилей, точное число задействованных вспомогательных кубитов (анцилл), целевой гамильтониан или унитарное преобразование, а также конкретный набор вентилей, использованный при компиляции.

Наблюдателям также следует ожидать независимых проверочных тестов от команд разработчиков квантовых компиляторов. Если такие инструменты, как Qiskit или TKET, интегрируют топологическое решение памяти от Claude в качестве стандартной подпрограммы синтеза, инженеры по всему миру смогут внедрить 17-кратное сокращение в свои алгоритмические конвейеры.

Наконец, реальную эффективность определят экспериментальные результаты из аппаратных лабораторий. Физические демонстрации с сопоставлением уровня ошибок и точности состояния (fidelity) при запуске традиционной схемы памяти и более компактной альтернативы от Claude на реальных процессорных чипах покажут, трансформируется ли математическое сокращение в измеримый выигрыш по времени когерентности в лабораторных условиях.

Материал основан на сообщении Aamir Khollam.