Anthropic, Claude’un yayımlanmış en iyi kuantum devresi tasarımlarını geride bıraktığını söylüyor

16 Ekim 2026’da yayımlanan bir araştırma yazısında Anthropic, Claude Mythos 5 modelinin otomatik bir değerlendiriciyle kapalı döngü içinde ve büyük ölçüde kendi başına çalışarak sekiz hesaplama ilkelinde daha önce yayımlanmış en iyi devreleri geliştiren kuantum devreleri tasarladığını; bazı durumlarda bu iyileşmenin bir büyüklük mertebesine veya daha fazlasına ulaştığını bildirdi.

Daha büyük kuantum algoritmalarının oluşturulduğu temel rutinler olan bu ilkeller; kimya, optimizasyon, kuantum simülasyonu, sayı teorisi ve sayısal hesaplama alanlarını kapsıyor. Çalışmayı, Anthropic’in STEM Fellows Programı kapsamında Andi Gu yürüttü. Gu’ya, Anthropic’te kuantum fizikçisi olan Alek Kemeny mentorluk yaptı; çalışma ayrıca Harvard University’den Susanne Yelin ve Harvard University ile QuEra Computing’den Mikhail Lukin ile iş birliği içinde gerçekleştirildi.

Bu çalışmaya eşlik eden Büyük dil modelleriyle son teknoloji kuantum devrelerini keşfetme başlıklı makale, Gu, Kemeny, Yelin ve Lukin tarafından 15 Ekim 2026’da arXiv’e gönderildi; 46 sayfa, 10 şekil ve altı tablodan oluşuyor. Özette, büyük dil modellerinin devre tasarımları önerdiği ve bağımsız bir değerlendiricinin bu tasarımları doğrulayıp puanladığı evrimsel bir çerçeve anlatılıyor. Özette, sekiz görevin yedisinde keşfedilen devrelerin hem Toffoli kapısı hem de kübit sayısını mevcut en ileri düzeye kıyasla önemli ölçüde azalttığı; sekizinci görevde ise asal cisim üzerinde modüler ters alma için yeni bir tersinir mimari elde edildiği belirtiliyor.

Kapalı Döngüde Tasarım Görevi

Anthropic, Claude’un bu çalışma için üç nedenle uygun olduğunu belirtti. Kuantum devreleri sıradan kodlar olarak yazılabildiğinden model, tasarımları programlar olarak yazabiliyor, çalıştırabiliyor ve gözden geçirebiliyor. Hedeflenen algoritma sınıfının doğruluğu verimli biçimde sınanabiliyor; çünkü her girdi, geleneksel bir bilgisayarın denetleyebileceği tek ve kesin bir çıktı veriyor. Ayrıca kübit sayısının kapı sayısıyla çarpımından oluşan puan, bir devrenin çalışmasının ne kadar süreceğini yaklaşık olarak gösteren nesnel bir hedef sunuyor. Claude Mythos 5, bu kapalı döngü içinde Python’da tasarımlar önerdi, değerlendirici programdan doğruluk geri bildirimi ve puan aldı, ardından turlar arasında insan girdisi olmadan tasarımlarını gözden geçirdi.

Yazıda, kuantum devrelerini sıradan programlardan ayıran iki kısıt açıklanıyor. Bir devre, aynı anda çok sayıda girdinin süperpozisyonu üzerinde çalıştığı ve her çalıştırmada her olası yol için işlemleri içermesi gerektiği için koşullu if-then kararları veremez. Ayrıca bilgiyi silemez; çünkü her adımın tersinir olması gerekir. Ara sonuçlar saklanmalı ya da bunları oluşturan hesaplama ters yönde çalıştırılarak “hesaplanmamış” hâle getirilmelidir; bu da ek kapılar gerektirir. Bu iki kısıt birlikte, kübit sayısı ile çalışma süresi arasında bir ödünleşimi zorunlu kılar.

Devreleri yeniden tasarlamanın neler sağlayabileceğini göstermek için yazıda, bakterilerin havadaki azotu amonyağa dönüştürmekte kullandığı enzim olan nitrogenazın merkezindeki demir-kükürt kümesi FeMoco’yu simüle etmeye yönelik maliyet tahminleri aktarılıyor. Araştırmacılar 2017’de, FeMoco’nun temel durum enerjisini hesaplamanın yaklaşık 50 trilyon Toffoli kapısı gerektireceğini tahmin etmişti. Toffoli kapısı, çalıştırılması en maliyetli kapı türlerinden biridir ve bu nedenle kuantum hesaplamanın ne kadar süreceğini tahmin etmekte standart bir ölçüt olarak kullanılır.

Bir dizi algoritmik ilerleme, aynı 54 yörüngeli model için tahmini yaklaşık 340 milyona indirdi. Yazıya göre yaklaşık 150.000 katlık bu azalma, yaklaşık üç milyon fiziksel kübite sahip gelecekteki bir makinede birkaç saatlik hesaplamaya karşılık geliyor. Günümüzün kuantum bilgisayarlarında yalnızca yüzlerce ila binlerce kübit bulunuyor ve bu kübitler çevresel gürültüye karşı son derece hassas.

Tersinir Bir Modüler Ters Alma Algoritması

Yazıda ayrıntıları verilen ilk keşif, bir eliptik eğri üzerindeki iki noktayı birleştirerek üçüncü bir nokta elde etme kuralı olan nokta toplamayla ilgili. Nokta toplama, eliptik eğri ayrık logaritma problemine yönelik kuantum algoritmalarının temel adımı ve bu alanın standart kıyaslama ölçütlerinden biri. Maliyetin büyük bölümü, eliptik eğri aritmetiğinde kullanılan bölme işleminin sarma biçimi olan modüler ters alma adlı tek bir adımdan kaynaklanıyor. Anthropic’in bildirdiğine göre Claude’a, matematiksel kuralı ve değerlendiricinin her tasarımı nasıl denetleyip puanlayacağını açıklayan tek paragraflık bir yönerge verildi. Ardından Claude, yalnızca bu yönerge ve daha geniş düşünmesi için ara sıra verilen istemlerle sınırlı, asgari düzeyde insan girdisiyle 53 saat çalıştı ve sonunda tamamen yeni bir yaklaşıma ulaştı.

Klasik bilgisayarlar modüler ters almayı divsteps adlı bir yöntemle verimli biçimde gerçekleştiriyor; ancak bu yöntem uygulanabilir bir kuantum devresi ortaya çıkarmamıştı. Tersinirlik, devrenin her yinelemede hangi işlemin seçildiğine ilişkin bir kaydı, yani dal bilgisini, tutmasını gerektiriyor. Bu geçmişi saklamak ise çok sayıda ek kübit gerektiriyor. Claude, her yinelemeden sonra sayı çiftini inceleyerek dal bilgisinin çözümlenebileceğini ve bu nedenle kaydın hiç saklanmasının gerekmeyebileceğini düşündü.

İlk çözümleme kuralları küçük test örneklerinde işe yaradı, ancak 256 bitlik tam problem boyutunda başarısız oldu. Bunun üzerine Claude, birkaç yeni cebirsel özdeşlik de dâhil olmak üzere yinelemeye ilişkin bir dizi sonucu kanıtladı, kesin bir çözümleme formülü türetti, formülü büyük ölçekli sayısal simülasyonlarda denetledi ve iddiayı Lean’de biçimselleştirdi. Doğrulama tamamlanınca Anthropic’in tanımlamasına göre Claude, saklanmış dal geçmişi gerektirmeyen ilk tersinir divsteps uygulamasını üretti.

Kod çözme kübit tasarrufu sağlarken zaman aldığı için Claude, devrenin dal bilgilerini çözmek yerine sakladığı eşiği değiştirerek bu iki uç arasında yer alan bir tasarım ailesi oluşturdu. Bu ailedeki devrelerden biri, önceki en küçük tasarıma kıyasla %12 daha fazla kübit kullanıyor, ancak kapı sayısı 17 kat daha az. Gönderide, yeni tasarımların kübit sayısı ile çalışma süresi arasındaki bileşimlerin Pareto sınırını genişlettiği belirtiliyor. Karşılaştırma için listelenen, daha önce yayımlanmış en iyi tasarımlar Schrottenloher (2026) ve Luo et al. (2026).

Kuantum Optimizasyonu İçin 12 Kat Daha Ucuz Bir Kod Çözücü

İkinci keşif, gönderide süperpolinomsal kuantum hızlanma için en güçlü adaylardan biri olarak tanımlanan çözülmüş kuantum interferometrisiyle (DQI) ilgili. Algoritmanın en maliyetli adımı, hata düzeltme kod çözücüsü. DQI’yi geliştiren araştırmacılar, eğri uydurmanın ızgara tabanlı bir türü olan optimal polinom kesişimi (OPI) probleminde Reed–Solomon kod çözücüsü kullanarak yöntemi gösterdi. Gönderide atıfta bulunulan Google Quantum AI araştırmacılarının tahminlerine göre, belirli bir OPI problemini çözmek Frontier süper bilgisayarında yaklaşık üç ay sürerken DQI çalıştıran gelecekteki bir kuantum bilgisayarda yaklaşık bir saat sürecek; bu saatin büyük bölümü de Reed–Solomon kod çözmeye ayrılacak.

Önceki en gelişmiş devre, hata sendromlarını (hataların özlü özetlerini) genişletilmiş Öklid algoritmasını kullanarak işliyordu. Bu algoritmada adımların sayısı ve sırası girdiye bağlıdır. Kuantum devresi, tek ve sabit bir kapı dizisiyle çok sayıda girdiyi işlediğinden bu tasarımda hesaplama, herhangi bir tek girdinin gerektireceğinden daha fazla tura yayılmak ve her turda tüm işlemleri yürütmek zorundaydı. Claude ise devresini Berlekamp–Massey kod çözme yöntemi etrafında düzenledi. Bu yöntem her turda aynı tür adımı uygular ve her zaman aynı sayıda tur çalıştırır.

Bu yöntemin tersinir hâle getirilmesi bir depolama sorunu yarattı: Her turda hesaplanan geçici değerlerin daha sonra geri alınabilmesi için saklanması gerekiyor. En kötü durum için, yani 35 ayrı turda ortaya çıkan istisnai bir değer için bellek ayırmak 665 kübit gerektirecekti. Claude yüksek hızlı bir simülatör yazdı ve bu tür istisnaların ne sıklıkta ortaya çıktığını ölçmek için 403 milyon örnek kod çözme işlemi gerçekleştirdi. Hemen her çalıştırmada en fazla bir değerin saklanması gerektiğinden devre, saklanacak tek bir değer için 19 kübit ayırıyor.

Yaklaşık her 10.000 çalıştırmadan biri bu miktarı aşıyor ve başarısız oluyor; gönderide bunun, görevin izin verdiği hata oranının sınırları içinde olduğu belirtiliyor. Gönderiye göre bu optimizasyonlar birlikte, kod çözücünün kapı sayısını Google’ın önceki tasarımına kıyasla 12 kat azalttı. Bu azalma üç düzeydeki değişikliklerle sağlandı: yöntem, devre mimarisi ve kaynak bütçesi.

Sınırlamalar ve Açıklanan Gelecek Beklentileri

Anthropic, ilk deneylerde Claude’un temkinli davrandığını; görünürdeki iyileştirmeleri tekrar tekrar sorguladığını, güçlü dayanakları olan sonuçları iki, hatta üç kez kontrol ettiğini ve mevcut, iyi bilinen yaklaşımları tercih ettiğini bildirdi. Gönderide, bu temkinliliğin zaman zaman yararlı olduğu ve divsteps tasarımını doğrulayan Lean kanıtlarının hazırlanmasına vesile olduğu belirtiliyor. Ekip iki önlem aldı: Claude’dan paralel olarak geliştirilmiş, nitelik bakımından birbirinden farklı birkaç yaklaşım önermesini istemek ve zaman zaman arama alanını genişletmesi için onu yönlendirmek.

Gönderide, FeMoco’da elde edilen ve birçok araştırma grubunun sekiz yılını aldığı belirtilen 150.000 katlık küçülme, eliptik eğri tasarımının temelini oluşturan tek bir 53 saatlik çalıştırmayla karşılaştırılıyor. Anthropic, sonuçların yapay zekânın devre tasarımı çalışmalarına destek olabileceğini gösterdiğini belirtti ve yapay zekânın belirli bir problem için hata düzeltmeli bir kuantum bilgisayarın bileşenlerini algoritmadan donanıma kadar birlikte optimize edebileceği olasılığını gündeme getirdi. Gönderide, projenin ilk aşamalarındaki yararlı görüşmeleri için Arjun Kar ve Vinay Ramasesh’e teşekkür ediliyor.