Claude ontwerpt kwantumcircuits die tot twaalf keer efficiënter zijn

Kwantumcomputers staan nog in de kinderschoenen, onder meer omdat ze enorm veel rekenstappen en geheugen nodig hebben om nuttige berekeningen uit te voeren. Een team van Anthropic en Harvard University onderzocht of kunstmatige intelligentie kan helpen die last te verlichten. Ze zetten het AI-model Claude in om bestaande kwantumcircuits opnieuw te ontwerpen, met als doel: minder operaties en minder qubits, de basiseenheden waarin kwantumcomputers informatie opslaan. De resultaten zijn gepubliceerd op het preprint-platform arXiv.

Tot twaalf keer minder rekenstappen

Het team testte de aanpak op acht rekenkundige bouwstenen die worden gebruikt in scheikunde, optimalisatie, natuurkundige simulaties en getaltheorie. Bij zeven van de acht taken vond Claude ontwerpen die zowel minder qubits als minder zogeheten Toffoli-poorten nodig hadden. Toffoli-poorten zijn een type rekenstap die bij veel foutbestendige kwantumcomputers extra kostbaar is, en worden daarom vaak gebruikt als maat voor hoeveel werk een circuit vergt. Het meest opvallende resultaat betrof een decodeercircuit, onderdeel van een optimalisatiealgoritme genaamd decoded quantum interferometry. Het oorspronkelijke ontwerp had 5,1 miljoen Toffoli-poorten nodig; de versie die Claude bedacht, kwam uit op ongeveer 440.000. Dat is ruim twaalf keer minder, bij een vergelijkbaar aantal qubits.

Zelf fouten herstellen in plaats van alles onthouden

De aanpak werkte niet door de AI simpelweg om ideeën te vragen. De onderzoekers gaven Claude programmeertools en een automatische beoordelaar die elk voorgesteld circuit controleerde op juistheid en score gaf op basis van het aantal poorten en qubits. Op basis van die feedback kon het model zijn ontwerp steeds verder bijschaven. Een belangrijke uitdaging bij kwantumcircuits is dat berekeningen omkeerbaar moeten zijn: tussenresultaten kunnen niet zomaar worden overschreven, maar moeten via een proces genaamd 'uncomputation' weer worden opgeruimd. Dat kost extra qubits of extra rekenstappen. Claude vond slimme manieren om informatie uit eerdere stappen te herstellen in plaats van die apart op te slaan, en liet verschillende rekenroutes dezelfde bewerkingen delen. Voor zeldzame, extreem lastige invoerwaarden liet het model soms bewust kleine kans op falen toe, in ruil voor een veel lichter ontwerp. Voor een berekening rond elliptische-curve-wiskunde, relevant voor cryptografie, werkte het model 53 uur door, met slechts beperkte menselijke bijsturing.

Nog geen bewijs op echte hardware

De resultaten zijn vooralsnog theoretisch: de circuits zijn getest met computersimulaties en resource-schattingen, niet op werkende kwantumcomputers. Of de besparingen zich in de praktijk vertalen naar snellere of goedkopere kwantumberekeningen, hangt af van hoe de circuits straks worden ingebouwd in complete algoritmes en machines. Toch laat het onderzoek zien dat AI een rol kan spelen bij het efficiënter maken van kwantumtechnologie, een gebied waar vooruitgang in software net zo belangrijk is als de bouw van grotere, betrouwbaardere hardware.