Claudeを用いてより効率的な量子回路を設計する

科学 Claudeを用いてより効率的な量子回路を設計する 2026年10月16日 量子コンピュータは、限られたハードウェア上で有用なアルゴリズムを実行するために、慎重に設計された回路を必要とします。私たちはClaudeに、化学、最適化、物理シミュレーション、数論から抽出した8つのそのような回路のプレイン言語仕様と、各設計をチェックして採点する自動評価ツールを提供しました。Claudeは、ほとんど単独で作業を行い、公開されている最良の回路を、場合によっては1桁以上改善する設計を見つけました。このような改善は、有用なアプリケーションに必要な量子リソースを大幅に削減するため、実用的な量子コンピュータは以前に予想されていたよりも早く登場する可能性があります。 この研究は、AnthropicのSTEMフェローズプログラムの一環としてAndi Guが主導し、Anthropicの量子物理学者であるAlek Kemenyの指導のもと、Susanne Yelin（ハーバード大学）およびMikhail Lukin（ハーバード大学およびQuEra Computing）と協力して行われました。完全な論文はarXivでご覧ください。 古典コンピュータが情報をビット（値が0または1）に格納するのとは異なり、量子コンピュータは情報をキュービットに格納します。これは単一の原子、超伝導回路、または光子から構築できます。これらのキュービットは、重ね合わせ（量子システムが同時に複数の状態の組み合わせに存在する能力）などの量子現象を利用して、化学、材料科学、数論などの分野で、古典コンピュータには難しすぎる問題を解決可能にする方法で情報を処理します。 現在までに構築された量子コンピュータは、数百から数千のキュービットしか持っておらず、古典コンピュータを上回る実用的な利点をもたらす多くのアルゴリズムを実行するには少なすぎます。また、これらのキュービットは、熱、振動、さらには宇宙線などの環境ノイズに非常に敏感です。わずかな摂動でもキュービットの状態を乱し、これらの小さなエラーが積み重なってコンピュータが誤った答えを出すまでになります。キュービットと計算時間はいずれも希少なリソースであるため、研究者たちは、より少ないキュービットを使用し、より短い時間で計算を完了するように量子アルゴリズムを再設計することに取り組んでいます。その例として、窒素固定酵素であるニトロゲナーゼの中心にある鉄硫黄クラスターであるFeMocoのシミュレーションが挙げられます。その仕組みを理解することは、科学者がより優れた工業用触媒（製造業者が化学反応を加速するために使用する物質）を設計するのに役立つ可能性があります。 2017年、研究者たちは、FeMocoの基底状態エネルギー（化学者がFeMocoの反応性を予測するために必要な、最も安定した構成のエネルギー）を計算するために、量子コンピュータが約50兆個のトフォリゲートを必要とすると推定しました。（通常のコンピュータと同様に、量子コンピュータは、一連の単純な操作（ゲートと呼ばれる）をキュービットに適用することによって機能します。トフォリゲートは実行に最もコストのかかるゲートの1つであるため、トフォリゲートの数を数えることは、計算にかかる時間を推定する標準的な方法です。） 一連のアルゴリズムの進歩により、推定ゲート数は約3億4000万個にまで減少しました。これは約15万倍の削減に相当し、約300万個の物理キュービットを持つ将来のマシンでの数時間の計算に相当します。これらの削減は、主にハードウェアの改善ではなく、計算を実行する回路の再設計から得られました。Claudeは古典アルゴリズムの最適化に特に長けていることが証明されているため、各回路が何を計算する必要があるかのプレイン言語の説明のみを与えられた場合に、量子アルゴリズムに対しても同様のことを行えるかどうかを確認したかったのです。 Claudeはいくつかの理由で、このタスクに異常に適しています。第一に、量子アルゴリズムは量子回路として実装されます。これらは、前述のトフォリゲートのようなゲートのシーケンスで構成されます。重要なのは、これらの回路はコードで記述できるため、Claudeのコーディング能力を利用して、回路設計を通常のプログラムとして書き、実行し、改訂できることです。第二に、私たちが最適化に最も関心を持っていた（かなり一般的な）クラスの量子アルゴリズムは、各入力が通常のコンピュータでチェックできる一意の出力を生成するため、正確性を効率的にテストできます。これは、外部評価プログラムがClaudeの提案を検証できることを意味します。最後に、改善すべき明確で客観的なスコアを与えることができます。それは、回路の実行にかかる時間の代理となる、使用されるキュービット数にゲート数を掛けたものです。 Claude Mythos 5が、回路設計の提案、評価プログラムからのフィードバックとスコアの受信、そしてそのフィードバックを使用して次の試みを改善するという閉ループで、ラウンド間に人間の入力なしで（図1を参照）正常に機能できることがわかりました。化学、最適化、量子シミュレーション、数論、数値計算のための8つの計算プリミティブ（より大きな量子アルゴリズムが構築される基本的なルーチン）全体で、Claudeはこれまで公開されていた最良のアルゴリズムよりも少ないキュービットと少ないゲートの両方を使用した新しい設計を発見しました（図2）。すべての場合において、改善は既存の設計の微調整ではなく、問題に関する新しい構造的および数学的な洞察を発見することから生じました。例えば、鉄硫黄分子のシミュレーション回路をコンパイルする際、Claudeは分子の対称性と繰り返し構造により、一部の結果は一度計算して再利用できることに気づきました。これは、システムの各部分に対して再計算する必要があることを意味します。他のケースでは、既存の回路に非常にまれな入力のみを処理するために必要なコストのかかるコンポーネントが含まれていることを発見し、それらのコンポーネントなしで再設計しました。以下に、Claudeの2つの発見について説明します。最初のものは、モジュラリバーサル（楕円曲線計算で最もコストのかかるステップである算術演算）を実行する新しい方法です。2番目のものは、主要な量子最適化アルゴリズムの最もコストのかかるステップを約12倍安価にします。 これらの結果は、AIが現在、量子アルゴリズムをより高速かつ実行しやすくするための重要なステップである量子回路の再設計を支援できることを示唆しています。より高速な回路設計は、新しい医薬品やより良いバッテリーの設計から、肥料のよりクリーンな製造方法の発見まで、量子コンピュータが解決するために設計された問題を、より早く手の届く範囲にする可能性があります。 図1：閉ループ量子回路最適化。ClaudeはPythonで新しい実装を設計し、それがプログラム評価者に送信されます。評価者は、提案された実装が正しいかどうかをチェックし、必要なキュービット数とゲート数に基づいてスコアを付けます。この情報はClaudeに送信され、Claudeはそれを使用して実装を改善します。コードと値は例示です。 図2：Claudeは、8つの異なる量子回路設計タスク全体で、より小さく高速な回路を設計しました。灰色のマークはこれまで公開されていた最良の設計を示し、オレンジ色のマークと線はClaudeの設計を示しています。点加算（8番目のタスク）は、以下の表1で比較されています。 新しい可逆アルゴリズム 量子回路の設計には、通常のプログラミングにはない2つの制約があります。第一に、量子回路は通常のプログラムのように「if-then」の決定を行うことができません。通常のプログラムは値をチェックしてから、2つのコードのうちの1つだけを実行できます。しかし、量子コンピュータは多くの入力の重ね合わせ上で実行されるため、一部は最初のコードを実行し、一部は2番目のコードを実行するため、回路は実行時に両方の操作を含める必要があります。第二に、量子回路は情報を破棄できません。通常のプログラムは、完了後にスクラッチワークを上書きまたは削除できます。量子コンピュータでは、そのような中間情報は単純に消去できません。なぜなら、量子回路の各ステップは可逆でなければならないからです。その情報をそのまま残しておくことも選択肢ではありません。なぜなら、残ったスクラッチワークは最終結果を台無しにするからです。情報を破棄する唯一の方法は、計算を実行することによってそれを「アンコンピュート」することです。