Claude da Anthropic projeta circuitos quânticos mais eficientes com feedback automatizado
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Pesquisadores da Anthropic e da Universidade de Harvard utilizaram com sucesso o modelo de IA Claude para projetar circuitos quânticos mais eficientes por meio de um ciclo de feedback automatizado. Ao combinar o modelo de linguagem com um avaliador independente, o sistema otimizou algoritmos em oito tarefas computacionais sem exigir acesso imediato a hardware quântico. A abordagem reduziu significativamente o número de portas Toffoli custosas e os requisitos máximos de qubits em sete das tarefas, em comparação com as bases existentes. Em um caso, uma rotina de decodificação redesenhada cortou o uso de portas de 5,1 milhões para aproximadamente 440.000, enquanto reduzia ligeiramente a necessidade de qubits. A oitava tarefa resultou em uma nova abordagem aritmética para inversão modular que melhorou os compromissos entre tempo de computação e memória. Embora os resultados tenham sido validados por meio de computação clássica, o estudo destaca como a IA pode propor, testar e refinar autonomamente soluções técnicas complexas. O direcionamento humano permaneceu necessário para incentivar uma exploração mais ampla e contrapor a tendência do modelo em direção a abordagens familiares. Essas descobertas demonstram um fluxo de trabalho promissor para a descoberta científica guiada por IA, desde que avaliadores confiáveis possam ser estabelecidos para aplicações mais amplas.
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