Claude d'Anthropic conçoit des circuits quantiques plus efficaces grâce à une rétroaction automatisée
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Des chercheurs d'Anthropic et de l'Université Harvard ont utilisé avec succès le modèle d'IA Claude pour concevoir des circuits quantiques plus efficaces grâce à une boucle de rétroaction automatisée. En associant le modèle de langage à un évaluateur indépendant, le système a optimisé des algorithmes sur huit tâches computationnelles sans nécessiter un accès immédiat au matériel quantique. Cette approche a considérablement réduit le nombre de portes Toffoli coûteuses et les besoins en qubits maximaux dans sept des tâches par rapport aux références existantes. Dans un cas, une routine de décodage redessinée a fait chuter l'utilisation des portes de 5,1 millions à environ 440 000, tout en réduisant légèrement les besoins en qubits. La huitième tâche a donné lieu à une nouvelle approche arithmétique pour l'inversion modulaire, améliorant les compromis entre temps de calcul et mémoire. Bien que les résultats aient été validés par le calcul classique, l'étude met en lumière la capacité de l'IA à proposer, tester et affiner autonomement des solutions techniques complexes. Une guidance humaine est restée nécessaire pour encourager une exploration plus large et contrer la tendance du modèle à privilégier des approches familières. Ces résultats démontrent un flux de travail prometteur pour la découverte scientifique guidée par l'IA, sous réserve de pouvoir établir des évaluateurs fiables pour des applications plus larges.
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