Anthropic tvrdí, že Claude překonal nejlepší dosud publikované návrhy kvantových obvodů

V výzkumném příspěvku zveřejněném 16. října 2026 Anthropic uvedla, že její model Claude Mythos 5 navrhl v uzavřené smyčce s automatizovaným vyhodnocovacím programem a převážně samostatně kvantové obvody, které v osmi výpočetních primitivech překonávají nejlepší dosud publikované obvody, v některých případech o řád nebo ještě více.

Primitiva, tedy základní rutiny, z nichž se skládají rozsáhlejší kvantové algoritmy, pokrývají chemii, optimalizaci, kvantovou simulaci, teorii čísel a numerické výpočty. Práci vedl Andi Gu v rámci programu Anthropic STEM Fellows Program pod vedením Aleka Kemenyho, kvantového fyzika působícího v Anthropic, a ve spolupráci se Susanne Yelin z Harvard University a Mikhai­lem Lukinem z Harvard University a QuEra Computing.

Doprovodná studie Objevování nejmodernějších kvantových obvodů pomocí velkých jazykových modelů byla 15. října 2026 zaslána na arXiv. Jejími autory jsou Gu, Kemeny, Yelin a Lukin. Má 46 stran, 10 obrázků a šest tabulek. Abstrakt popisuje evoluční rámec, v němž velké jazykové modely navrhují obvody a nezávislý vyhodnocovací program je ověřuje a boduje. Uvádí, že v sedmi z osmi úloh objevené obvody výrazně snižují počet Toffoliho hradel i qubitů oproti dosavadnímu stavu techniky a že v osmé úloze vznikla nová reverzibilní architektura pro modulární inverzi nad prvočíselným tělesem.

Úloha návrhu v uzavřené smyčce

Anthropic uvedla, že Claude se pro tuto práci hodil ze tří důvodů. Kvantové obvody lze zapsat jako běžný kód, takže model může návrhy psát, spouštět a upravovat jako programy. Správnost cílové třídy algoritmů lze efektivně testovat, protože každý vstup dává jediný jednoznačný výstup, který může ověřit běžný počítač. Skóre, které se vypočítá vynásobením počtu qubitů počtem hradel, pak poskytuje objektivní cíl a slouží jako ukazatel toho, jak dlouho by spuštění obvodu trvalo. V této uzavřené smyčce Claude Mythos 5 navrhoval řešení v jazyce Python, od vyhodnocovacího programu dostával zpětnou vazbu ke správnosti a skóre a návrhy upravoval; mezi jednotlivými koly do práce nezasahoval žádný člověk.

Příspěvek popisuje dvě omezení, která odlišují kvantové obvody od běžných programů. Obvod nemůže činit rozhodnutí typu „pokud–pak“, protože pracuje se superpozicí mnoha vstupů současně a při každém spuštění musí obsahovat operace pro všechny možné cesty. Nemůže ani zahazovat informace, protože každý krok musí být reverzibilní; mezivýsledky je třeba uchovat, nebo je „odpočítat“ spuštěním výpočtu, který je vytvořil, v opačném směru, což vyžaduje další hradla. Tato omezení společně vynucují kompromis mezi počtem qubitů a dobou běhu.

Jako příklad toho, čeho lze dosáhnout přepracováním obvodu, příspěvek uvádí odhady nákladů na simulaci FeMoco, železo-sirného klastru v jádru nitrogenázy, enzymu, který bakterie využívají k přeměně vzdušného dusíku na amoniak. V roce 2017 vědci odhadli, že výpočet energie základního stavu FeMoco by vyžadoval přibližně 50 bilionů Toffoliho hradel. Ta patří k nejnákladnějším typům hradel z hlediska doby provádění, a proto se běžně používají k odhadu délky kvantového výpočtu.

Díky řadě algoritmických pokroků klesl odhad pro tentýž model s 54 orbitaly na přibližně 340 milionů, tedy zhruba 150 000krát. Podle příspěvku to odpovídá několika hodinám výpočtu na budoucím stroji s přibližně třemi miliony fyzických qubitů. Dnešní kvantové počítače mají jen stovky až tisíce qubitů, které jsou navíc velmi citlivé na okolní šum.

Reverzibilní algoritmus modulární inverze

První objev, kterému se příspěvek podrobně věnuje, se týká sčítání bodů, tedy pravidla, podle něhož se ze dvou bodů na eliptické křivce získá třetí. Sčítání bodů je klíčovým krokem kvantových algoritmů pro problém diskrétního logaritmu na eliptické křivce a jedním ze standardních měřítek v tomto oboru. Většina nákladů připadá na jediný krok: modulární inverzi, tedy variantu dělení s přechodem přes hranici modulu, která se používá v aritmetice eliptických křivek. Claude dostal jednostránkové zadání vysvětlující matematické pravidlo a způsob, jakým bude vyhodnocovací program jednotlivé návrhy kontrolovat a bodovat. Poté pracoval 53 hodin s minimálním lidským vstupem, omezeným na zadání a občasné výzvy, aby uvažoval šířeji, a nakonec dospěl ke zcela novému přístupu, uvedla Anthropic.

Klasické počítače provádějí modulární inverzi efektivně pomocí metody zvané divsteps, ta však dosud nevedla k praktickému kvantovému obvodu. Kvůli reverzibilitě musí obvod uchovávat záznam o tom, která operace byla zvolena v každé iteraci; tomuto záznamu se říká informace o větvení. Jeho uchovávání vyžaduje obrovské množství dalších qubitů. Claude usoudil, že záznam možná vůbec není nutné ukládat, protože informaci o větvení lze dekódovat prohlédnutím dvojice čísel po každé iteraci.

První navržená pravidla pro dekódování fungovala na malých testovacích případech, ale selhala při plné velikosti úlohy 256 bitů. Claude poté dokázal řadu tvrzení o iteraci, včetně několika nových algebraických identit, odvodil přesný vzorec pro dekódování, ověřil jej rozsáhlými numerickými simulacemi a tvrzení formalizoval v systému Lean. Po dokončení ověřování vytvořil to, co Anthropic označila za první reverzibilní implementaci metody divsteps bez ukládání historie větvení.

Protože dekódování šetří qubity, ale zabere čas, Claude měnil hranici, při níž obvod informace o větvi ukládá místo toho, aby je dekódoval. Vznikla tak řada návrhů mezi oběma krajními možnostmi. Jeden z obvodů této řady využívá o 12 % více qubitů, ale má 17krát méně hradel než dosud nejmenší návrh. Příspěvek uvádí, že nové návrhy rozšiřují Paretoovu hranici kombinací počtu qubitů a doby běhu. Jako nejlepší dosud publikované návrhy k porovnání uvádí Schrottenloher (2026) a Luo et al. (2026).

Dekodér pro kvantovou optimalizaci s 12× nižšími náklady

Druhý objev se týká dekódované kvantové interferometrie (DQI), kterou příspěvek označuje za jednoho z nejslibnějších kandidátů na superpolynomiální kvantové zrychlení. Nejnákladnějším krokem algoritmu je dekodér opravující chyby. Výzkumníci, kteří DQI představili, jej předvedli na úloze optimálního polynomiálního průsečíku (OPI), což je mřížková varianta prokládání křivky, a použili přitom dekodér Reed–Solomon. Odhady výzkumníků z Google Quantum AI citované v příspěvku naznačují, že vyřešení jedné konkrétní úlohy OPI by na superpočítači Frontier trvalo přibližně tři měsíce, zatímco budoucímu kvantovému počítači s DQI by zabralo zhruba hodinu. Většinu této hodiny by přitom zabrala Reed–Solomonova dekódovací operace.

Dosavadní nejvýkonnější obvod zpracovával syndromy, tedy kompaktní souhrny chyb, pomocí rozšířeného Eukleidova algoritmu, v němž počet i pořadí kroků závisí na vstupu. Protože kvantový obvod zpracovává mnoho vstupů pomocí jediné pevně dané posloupnosti hradel, musel tento návrh rozložit výpočet do více kol, než by potřeboval kterýkoli jednotlivý vstup, a v každém kole provést všechny operace. Claude namísto toho založil svůj obvod na dekódování Berlekamp–Massey, které v každém kole provádí stejný typ kroku a vždy proběhne stejným počtem kol.

Převést tuto metodu na vratnou vytvořilo problém s ukládáním: dočasné hodnoty vypočtené v každém kole musí být možné obnovit, aby je bylo možné později odpočítat. Vyhradit paměť pro nejhorší případ, tedy výjimečnou hodnotu, která se může objevit v 35 různých kolech, by vyžadovalo 665 qubitů. Claude napsal vysokorychlostní simulátor a spustil 403 milionů zkušebních dekódování, aby změřil četnost těchto výjimek. Téměř při každém běhu stačilo uložit nejvýše jednu hodnotu, takže obvod vyhrazuje 19 qubitů pro uložení jediné hodnoty.

Přibližně jeden běh z 10 000 potřebuje víc a selže. Příspěvek uvádí, že taková četnost je hluboko pod chybovostí, kterou úloha připouští. Podle příspěvku snížily tyto optimalizace dohromady počet hradel dekodéru dvanáctinásobně oproti předchozímu návrhu Google. Změny se týkaly tří úrovní: metody, architektury obvodu a rozpočtu zdrojů.

Omezení a deklarovaný výhled

Anthropic uvedl, že při prvních experimentech byl Claude opatrný: opakovaně zpochybňoval zdánlivá zlepšení, výsledky podložené silnými důkazy kontroloval dvakrát i třikrát a dával přednost zavedeným, dobře známým postupům. Tato obezřetnost byla někdy přínosná, uvádí příspěvek, a vedla k důkazům v Lean, které ověřily návrh divsteps. Tým zavedl dvě opatření: požadoval, aby Claude navrhoval několik kvalitativně odlišných přístupů vyvíjených souběžně, a občas ho vybízel, aby hledání rozšířil.

Příspěvek srovnává 150 000násobnou redukci FeMoco, která podle něj zabrala mnoha výzkumným skupinám osm let, s jediným 53hodinovým během, na jehož základě vznikl návrh pro eliptické křivky. Anthropic uvedl, že výsledky naznačují, že AI může pomoci při návrhu obvodů, a nastolil možnost, že by AI mohla společně optimalizovat součásti kvantového počítače s opravou chyb pro konkrétní úlohu, od algoritmu až po hardware. Tým poděkoval Arjunu Karovi a Vinayi Ramaseshovi za přínosné diskuse v počátečních fázích projektu.