Пока ВК порой продолжает "тупить", похоже, был совершен ещё один шаг в "страшно интересную" техносингулярность?

Искусственный интеллект Claude Mythos 5 от Anthropic разработал квантовые схемы, превосходящие лучшие существующие решения в восьми задачах из области химии, оптимизации, физического моделирования и теории чисел

В одном случае схема выполняет вычисления в 17 раз быстрее при увеличении числа кубитов всего на 12%. В другом — число шагов сокращается примерно в 12 раз, а количество кубитов для хранения данных падает с 665 до 19.

Помимо ИИ, bсследование провёл Энди Гу в рамках программы STEM Fellows Anthropic под руководством квантового физика Алека Кемени. В работе также участвовали Сьюзен Йелин из Гарвардского университета и Михаил Лукин. Полный текст исследования опубликован на arXiv.

Квантовый компьютер оперирует не битами, а кубитами — квантовыми ячейками памяти, которые ограничены, капризны и легко разрушаются от малейших помех. Программа для такой машины называется квантовой схемой и представляет собой последовательность элементарных шагов — вентилей. Чем длиннее схема и чем больше кубитов она использует, тем сложнее и дороже её запуск на реальном оборудовании.

Поэтому инженеры стремятся сократить количество кубитов и шагов. Если задачу можно решить вдвое короче схемой, для неё потребуется менее мощный компьютер или она будет выполнена быстрее. Именно такую оптимизацию продемонстрировала Claude Mythos 5.

"Цифровой дух" получал короткие описания задач на обычном языке и самостоятельно писала схемы на Python. Автоматическая система проверяла их корректность и выставляла оценку: чем меньше кубитов и шагов, тем выше был балл. Получив оценку, Claude улучшала схемы, не прибегая к помощи человека.

В семи из восьми задач модель сократила как количество кубитов, так и число самых затратных операций, таких как Toffoli-вентили, которые особенно сложно выполнять на квантовом компьютере. На восьмой задаче Claude предложила новый способ выполнения операции, лежащей в основе современного шифрования.

Самый впечатляющий результат связан с эллиптическими кривыми, используемыми для защиты данных в интернете, включая подписи транзакций в биткоине. Ключевая операция здесь — сложение точек на кривой, требующее особого вычисления, похожего на «деление» в криптографии.

В квантовом компьютере важно, чтобы каждый шаг был обратимым, как перемотка плёнки. Классический метод включал множество развилок, требующих запоминания выбранного пути на каждой из них. Это требовало большого количества кубитов.

За 53 часа Claude разработала новый метод, позволяющий обойтись без записи промежуточных данных. Модель вывела математические тождества и формулу, восстанавливающую выбранный путь прямо из чисел. Затем она проверила формулу и оформила доказательство в системе Lean, автоматически проверяющей математические выкладки.

В итоге было создано семейство схем с разным соотношением ресурсов. Одна из них требует на 12% больше кубитов, но выполняет задачу в 17 раз быстрее, чем самая компактная из известных конструкций.

Второй результат касается алгоритма Decoded Quantum Interferometry (DQI) для задач оптимизации, таких как поиск наилучшего варианта среди множества возможных. В нём используется декодирование кодов Рида — Соломона, исправляющих ошибки в данных и применяемых, например, в QR-кодах.

Claude заменила один из методов декодирования на более экономичный и оптимизировала использование памяти, основываясь на статистике реальных сбоев. Число шагов сократилось примерно в 12 раз по сравнению с предыдущей конструкцией Google, а количество кубитов уменьшилось с 665 до 19. Вероятность ошибки составляет около 1 на 10 000.

Пока эти схемы не использовались на реальном квантовом оборудовании, но экономия ресурсов приближает момент, когда квантовые компьютеры станут применимы в различных областях:

1. Химия и материаловедение: моделирование молекул для разработки лекарств, катализаторов и новых материалов.

2. Оптимизация: задачи логистики, планирования и распределения ресурсов.

3. Физическое моделирование: расчёт поведения сложных систем, не поддающихся классическим компьютерам.

4. Криптография: оценка необходимости перехода на алгоритмы, устойчивые к квантовым атакам.

Последний пункт особенно важен. Чем меньше ресурсов требуется для ключевой операции, тем проще может быть квантовая машина, угрожающая современным методам защиты данных. Это исследование не означает, что взлом стал возможен, но оно приближает понимание потенциальных угроз.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: