Sirkuit rancangan AI memangkas estimasi sumber daya untuk blok bangunan kuantum utama, menurut studi yang didukung QuEra
Pracetak dari peneliti Harvard, Anthropic, dan QuEra melaporkan bahwa sirkuit yang ditemukan dengan pencarian berbasis LLM menggunakan lebih sedikit gerbang Toffoli dan qubit pada tujuh dari delapan subrutin.
Halaman ini diterjemahkan dari bahasa Inggris. Nama perusahaan dan produk serta tautan sumber tidak diubah. Baca versi asli dalam bahasa Inggris
QuEra Computing pada 10 November menyoroti pracetak riset bersama Harvard University dan Anthropic yang melaporkan bahwa sebuah model bahasa besar, dipandu oleh pemeriksa otomatis, menemukan sirkuit kuantum yang membutuhkan sumber daya lebih sedikit daripada desain standar. Pracetak itu berjudul “Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models” (arXiv:2610.22367).
Apa yang dilakukan studi ini
Menurut rilis QuEra, tim memasangkan Claude dari Anthropic dengan evaluator independen yang memverifikasi setiap sirkuit yang diusulkan dan menilainya berdasarkan dua angka: jumlah gerbang Toffoli dan jumlah qubit. Model menggunakan umpan balik itu untuk menyempurnakan desainnya. Studi ini meninjau delapan blok bangunan yang digunakan dalam algoritme kuantum yang lebih besar. Pada tujuh di antaranya, sirkuit rancangan AI mengurangi jumlah gerbang sekaligus kebutuhan qubit dibandingkan desain acuan; pada yang kedelapan, pencarian menemukan kompromi baru di antara keduanya.
Rilis tersebut menyebutkan bahwa penelitian ini dipimpin oleh Andi Gu sebagai bagian dari STEM Fellows Program Anthropic, bersama Alek Kemeny dari Anthropic, Susanne Yelin dari Harvard, dan Mikhail Lukin dari Harvard dan QuEra.
Angka yang dilaporkan
Rilis QuEra menyebutkan tiga contoh. Untuk dekoder Reed-Solomon yang digunakan dalam decoded quantum interferometry, gerbang Toffoli turun dari 5,1 juta menjadi sekitar 440.000, dengan qubit yang lebih sedikit. Untuk potensial Coulomb yang digunakan dalam simulasi molekuler, gerbang Toffoli turun dari 6.355 menjadi 1.140 dan qubit dari 252 menjadi 142. Untuk fungsi Gaussian titik tetap, gerbang Toffoli turun dari sekitar 24.000 menjadi 1.583 dan qubit dari 362 menjadi 139, pengurangan 39x dalam metrik gabungan.
Catatan penting
Rilis itu sendiri menekankan bahwa metrik gabungan mengalikan jumlah Toffoli dengan jumlah puncak qubit logis, sehingga peningkatan 39x bukanlah percepatan 39x. Hasilnya adalah estimasi sumber daya untuk komponen individual, bukan eksekusi pada perangkat keras kuantum, dan dampaknya pada aplikasi lengkap bergantung pada cara komponen-komponen itu digunakan. Makalah ini masih berupa pracetak dan belum ditelaah sejawat.
Sumber
Fakta di halaman ini berasal dari sumber-sumber di bawah ini, yang dihimpun oleh DesignQuantum™.