Anthropic 연구진은 Claude Mythos 5가 8개 양자 컴퓨팅 과제에서 기존에 발표된 최선의 설계보다 큐비트와 게이트를 적게 쓰는 회로를 설계했다고 보고했습니다. 과제에는 화학, 최적화, 양자 시뮬레이션, 정수론, 수치 계산이 포함됐습니다. 자동 평가기가 설계의 정확성을 확인하고 큐비트와 게이트 사용량을 점수화했으며, Claude는 사람의 중간 개입 없이 피드백을 반영해 회로 제안을 수정했습니다. 일부 과제에서는 개선 폭이 10배 이상이었습니다. 연구는 Anthropic의 STEM 펠로우 프로그램을 통해 앤디 구(Andi Gu)가 이끌었고, Anthropic 양자물리학자 알렉 케머니(Alek Kemeny)의 지도를 받았습니다. 하버드대의 수잔 옐린(Susanne Yelin), 미하일 루킨(Mikhail Lukin), QuEra Computing도 협력했습니다.

연구진은 회로를 코드로 표현할 수 있고 일부 양자 알고리즘은 일반 컴퓨터로 효율적으로 확인할 수 있어 Claude의 시험 대상으로 삼았습니다. 평가 점수는 실행 시간을 가늠하는 지표로 큐비트 수와 게이트 수를 곱했습니다. Claude는 기존 회로를 미세 조정하기보다 새로운 수학적 구조를 찾아 성능을 높였습니다. 황화철 분자 사례에서는 분자의 대칭성과 반복 구조를 이용해 얻은 결과를 재활용했고, 다른 사례에서는 극히 드문 입력에만 필요한 고비용 회로 구성 요소를 제거했습니다.

논문은 양자 컴퓨팅에 필요한 자원 규모를 설명하며 연구 결과를 맥락화했습니다. 현재 양자 컴퓨터에는 수백~수천 개의 큐비트가 있으며, 큐비트는 열·진동·우주선 같은 환경 잡음에 민감합니다. 2017년 추정치는 질소 고정 효소 질소화효소에 있는 철·황 집합체 FeMoco의 바닥 상태 에너지를 계산하는 데 약 50조 개의 토폴리 게이트가 필요하다고 봤습니다. 이후 알고리즘 발전으로 추정치는 약 3억 4천만 개로 낮아져 약 15만 배 줄었습니다. 논문은 물리 큐비트 약 300만 개를 갖춘 미래 기계에서 이 계산에 몇 시간이 걸릴 것으로 설명합니다. 이러한 감소는 주로 하드웨어 개선이 아닌 회로 재설계에서 나왔습니다.

연구진이 강조한 결과 중 하나는 타원곡선 계산에서 비용이 큰 단계인 모듈러 역원 계산입니다. Claude는 사람의 개입을 최소화한 채 53시간 동안 타원곡선 위의 두 점을 결합하는 점 덧셈 회로를 작업했습니다. 일반 컴퓨터에서 쓰이는 알고리즘인 divsteps를 가역적으로 구현하면서, 양자 회로가 역방향 실행을 위해 저장해야 하는 조건 연산의 긴 기록을 보관하지 않는 방식을 만들었습니다. Claude는 수의 쌍으로 그 기록을 복원하는 규칙을 도출해 대규모 시뮬레이션으로 시험하고 Lean으로 주장을 형식화했습니다.

Claude는 회로가 그 기록을 저장하거나 해독하는 시점도 바꿔 큐비트와 게이트 사이의 자원 절충이 다른 여러 설계를 만들었습니다. 이전의 최소 설계와 비교하면 한 설계는 큐비트를 12% 더 쓰지만 게이트는 17배 적게 사용해, 큐비트 사용량과 실행 시간의 선택 폭을 넓혔습니다. 연구진은 주요 양자 최적화 알고리즘에서 비용이 가장 큰 단계의 비용을 약 12배 낮춘 설계도 보고했습니다. 연구진은 이번 결과가 AI를 활용한 양자 회로 재설계를 보여주며, 더 적은 자원으로 양자 알고리즘을 실행하기 위한 진전이라고 밝혔습니다.

Anthropic 연구진은 Claude Mythos 5가 8개 양자 컴퓨팅 과제에서 기존에 발표된 최선의 설계보다 큐비트와 게이트를 적게 쓰는 회로를 설계했다고 보고했습니다. 과제에는 화학, 최적화, 양자 시뮬레이션, 정수론, 수치 계산이 포함됐습니다. 자동 평가기가 설계의 정확성을 확인하고 큐비트와 게이트 사용량을 점수화했으며, Claude는 사람의 중간 개입 없이 피드백을 반영해 회로 제안을 수정했습니다. 일부 과제에서는 개선 폭이 10배 이상이었습니다. 연구는 Anthropic의 STEM 펠로우 프로그램을 통해 앤디 구(Andi Gu)가 이끌었고, Anthropic 양자물리학자 알렉 케머니(Alek Kemeny)의 지도를 받았습니다. 하버드대의 수잔 옐린(Susanne Yelin), 미하일 루킨(Mikhail Lukin), QuEra Computing도 협력했습니다.

연구진은 회로를 코드로 표현할 수 있고 일부 양자 알고리즘은 일반 컴퓨터로 효율적으로 확인할 수 있어 Claude의 시험 대상으로 삼았습니다. 평가 점수는 실행 시간을 가늠하는 지표로 큐비트 수와 게이트 수를 곱했습니다. Claude는 기존 회로를 미세 조정하기보다 새로운 수학적 구조를 찾아 성능을 높였습니다. 황화철 분자 사례에서는 분자의 대칭성과 반복 구조를 이용해 얻은 결과를 재활용했고, 다른 사례에서는 극히 드문 입력에만 필요한 고비용 회로 구성 요소를 제거했습니다.

논문은 양자 컴퓨팅에 필요한 자원 규모를 설명하며 연구 결과를 맥락화했습니다. 현재 양자 컴퓨터에는 수백~수천 개의 큐비트가 있으며, 큐비트는 열·진동·우주선 같은 환경 잡음에 민감합니다. 2017년 추정치는 질소 고정 효소 질소화효소에 있는 철·황 집합체 FeMoco의 바닥 상태 에너지를 계산하는 데 약 50조 개의 토폴리 게이트가 필요하다고 봤습니다. 이후 알고리즘 발전으로 추정치는 약 3억 4천만 개로 낮아져 약 15만 배 줄었습니다. 논문은 물리 큐비트 약 300만 개를 갖춘 미래 기계에서 이 계산에 몇 시간이 걸릴 것으로 설명합니다. 이러한 감소는 주로 하드웨어 개선이 아닌 회로 재설계에서 나왔습니다.

연구진이 강조한 결과 중 하나는 타원곡선 계산에서 비용이 큰 단계인 모듈러 역원 계산입니다. Claude는 사람의 개입을 최소화한 채 53시간 동안 타원곡선 위의 두 점을 결합하는 점 덧셈 회로를 작업했습니다. 일반 컴퓨터에서 쓰이는 알고리즘인 divsteps를 가역적으로 구현하면서, 양자 회로가 역방향 실행을 위해 저장해야 하는 조건 연산의 긴 기록을 보관하지 않는 방식을 만들었습니다. Claude는 수의 쌍으로 그 기록을 복원하는 규칙을 도출해 대규모 시뮬레이션으로 시험하고 Lean으로 주장을 형식화했습니다.

Claude는 회로가 그 기록을 저장하거나 해독하는 시점도 바꿔 큐비트와 게이트 사이의 자원 절충이 다른 여러 설계를 만들었습니다. 이전의 최소 설계와 비교하면 한 설계는 큐비트를 12% 더 쓰지만 게이트는 17배 적게 사용해, 큐비트 사용량과 실행 시간의 선택 폭을 넓혔습니다. 연구진은 주요 양자 최적화 알고리즘에서 비용이 가장 큰 단계의 비용을 약 12배 낮춘 설계도 보고했습니다. 연구진은 이번 결과가 AI를 활용한 양자 회로 재설계를 보여주며, 더 적은 자원으로 양자 알고리즘을 실행하기 위한 진전이라고 밝혔습니다.