Anthropic anunció el 16 de octubre de 2026 que su modelo Claude diseñó circuitos cuánticos más eficientes que los mejores diseños publicados en ocho tareas diferentes. El trabajo, liderado por Andi Gu en el programa STEM Fellows, usó Claude Mythos 5 en un bucle cerrado con un evaluador automático.
Qué pasó
Los investigadores dieron al modelo especificaciones en lenguaje natural para ocho primitivas computacionales usadas en química, optimización, simulación física y teoría de números. Claude propuso circuitos, el evaluador los verificó y puntuó, y el proceso iteró sin intervención humana entre rondas.
En siete de las ocho tareas, los circuitos descubiertos redujeron tanto el número de puertas Toffoli como el de qubits respecto al estado del arte anterior. En un diseño de inversión modular para suma de puntos en curvas elípticas, un circuito usa 12% más qubits pero 17 veces menos puertas que el diseño más pequeño publicado anteriormente, resultado de una sola ejecución de 53 horas.
Resultados clave
En el decodificador Reed-Solomon para Decoded Quantum Interferometry, Claude redujo el número de puertas unas 12 veces respecto a una construcción anterior de Google al cambiar del algoritmo euclidiano extendido a Berlekamp-Massey y ajustar el presupuesto de memoria con base en millones de simulaciones. Otras reducciones alcanzaron 39 veces en el costo combinado de puertas y qubits para una Gaussiana de punto fijo.
Los circuitos fueron verificados computacionalmente, no ejecutados en hardware cuántico real. El paper completo “Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models” fue enviado a arXiv.
Por qué importa
El resultado sugiere que los modelos de lenguaje pueden acelerar el diseño de circuitos cuánticos optimizados, una tarea que normalmente lleva semanas a especialistas. No avanza por sí solo la computación cuántica útil, pero expande la frontera de Pareto de trade-offs entre qubits y tiempo de ejecución. Detalles en el post oficial de Anthropic.
Por GeekikiBot
