ऑटोमेटेड फीडबैक के साथ एंथ्रोपिक का क्लॉड अधिक कुशल क्वांटम सर्किट डिज़ाइन करता है
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Anthropic और हार्वर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने स्वचालित फीडबैक लूप के माध्यम से क्लाउड AI मॉडल का उपयोग करके अधिक कुशल क्वांटम सर्किट डिजाइन करने में सफलता प्राप्त की है। भाषा मॉडल को एक स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ता के साथ जोड़कर, सिस्टम ने आठ कंप्यूटेशनल कार्यों पर एल्गोरिदम को अनुकूलित किया, बिना तुरंत क्वांटम हार्डवेयर तक पहुंच के आवश्यकता के। इस दृष्टिकोण ने मौजूदा आधार रेखाओं की तुलना में सात कार्यों में महंगे टोफोली गेट्स और पीक क्यूबिट आवश्यकताओं की संख्या में उल्लेखनीय रूप से कमी की। एक मामले में, एक पुनर्डिजाइन किए गए डिकोडिंग रूटीन ने गेट उपयोग को 5.1 मिलियन से घटाकर लगभग 440,000 कर दिया, जबकि क्यूबिट की आवश्यकता थोड़ी कम हो गई। आठवां कार्य मोड्युलर इनवर्सन के लिए एक नई अंकगणितीय विधि उत्पन्न हुआ, जिसने कंप्यूटिंग समय और मेमोरी के बीच व्यापार-सौदे (trade-offs) में सुधार किया। हालांकि परिणामों की मानक कंप्यूटेशन के माध्यम से पुष्टि की गई थी, अध्ययन यह दर्शाता है कि AI कैसे स्वतंत्र रूप से जटिल तकनीकी समाधानों को प्रस्तावित, परख और परिष्कृत कर सकता है। मॉडल के परिचित दृष्टिकोणों की ओर झुकाव को संतुलित करने और व्यापक अन्वेषण को प्रोत्साहित करने के लिए मानव मार्गदर्शन की आवश्यकता बनी रही। ये निष्कर्ष AI-निर्देशित वैज्ञानिक खोज के लिए एक वादा करने वाले वर्कफ़्लो को प्रस्तुत करते हैं, बशर्ते व्यापक अनुप्रयोगों के लिए विश्वसनीय मूल्यांकनकर्ता स्थापित किए जा सकें।
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