Il modello Claude di Anthropic progetta circuiti quantistici più efficienti grazie al feedback automatizzato
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I ricercatori di Anthropic e dell'Università di Harvard hanno utilizzato con successo il modello AI Claude per progettare circuiti quantistici più efficienti attraverso un ciclo di feedback automatizzato. Accoppiando il modello linguistico con un valutatore indipendente, il sistema ha ottimizzato gli algoritmi in otto compiti computazionali senza richiedere un accesso immediato all'hardware quantistico. L'approccio ha ridotto significativamente il numero di costosi gate Toffoli e il picco di qubit richiesti in sette degli otto compiti rispetto alle baseline esistenti. In un caso, una routine di decodifica ridisegnata ha tagliato l'utilizzo dei gate da 5,1 milioni a circa 440.000, riducendo leggermente anche il bisogno di qubit. L'ottavo compito ha portato a un nuovo approccio aritmetico per l'inversione modulare che ha migliorato i compromessi tra tempo di calcolo e memoria. Sebbene i risultati siano stati validati tramite calcolo classico, lo studio evidenzia come l'IA possa proporre, testare e affinare autonomamente soluzioni tecniche complesse. La guida umana è rimasta necessaria per incoraggiare un'esplorazione più ampia e contrastare la tendenza del modello verso approcci familiari. Questi risultati dimostrano un flusso di lavoro promettente per la scoperta scientifica guidata dall'IA, purché possano essere stabiliti valutatori affidabili per applicazioni più ampie.
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