Contexte et objectifs
Les ordinateurs quantiques actuels ne disposent que de quelques centaines à quelques milliers de qubits, très sensibles au bruit environnemental. Cette pénurie de qubits et de temps de calcul pousse les chercheurs à repenser les algorithmes afin de diminuer le nombre de qubits et le nombre de portes nécessaires. L’étude d’Anthropic a donné à Claude, modèle de langage, des spécifications en langage naturel pour huit circuits issus de chimie, d’optimisation, de simulation physique et de théorie des nombres, afin d’évaluer si l’IA pouvait surpasser les conceptions publiées.
Méthodologie d’optimisation
Claude Mythos 5 a fonctionné dans une boucle fermée : il proposait une description de circuit, un programme évaluateur calculait le score qubits × portes, puis Claude ajustait sa proposition en fonction du retour, sans aucune intervention humaine. Le score sert de proxy de la durée d’exécution, les portes Toffoli étant les plus coûteuses. Cette approche repose sur deux propriétés des circuits ciblés : ils sont vérifiables par un ordinateur classique et leur coût peut être exprimé de façon quantitative.
Résultats quantitatifs
Pour chaque primitive, Claude a trouvé des conceptions utilisant moins de qubits et moins de portes que les meilleures références. L’exemple le plus frappant concerne la simulation du complexe FeMoco : en 2017, le calcul de l’énergie d’état fondamental nécessitait environ 50 trillions de portes Toffoli. Après plusieurs avancées algorithmiques, le nombre était déjà tombé à 340 millions (réduction d’un facteur 150 000). Claude a encore amélioré ce chiffre, atteignant des économies d’un ordre de grandeur dans certains cas. Deux découvertes spécifiques sont détaillées : une nouvelle méthode de inversion modulaire, étape la plus coûteuse des calculs sur courbes elliptiques, et une optimisation du composant le plus cher d’un algorithme d’optimisation quantique, le rendant environ 12 fois moins cher en termes de qubits × portes.
Analyse des implications
Les gains proviennent de nouvelles compréhensions structurelles : par exemple, Claude a exploité les symétries d’une molécule de sulfure de fer pour réutiliser des résultats intermédiaires, évitant ainsi des recomputations redondantes. Dans d’autres cas, il a éliminé des sous‑circuits destinés à des entrées extrêmement rares, réduisant ainsi le coût global. Ces améliorations ne découlent pas d’un simple réglage de paramètres, mais d’une refonte conceptuelle du circuit. Si de tels gains se généralisent, la quantité de qubits physiques nécessaires pour des applications pratiques (médecine, batteries, fertilisants) pourrait diminuer de plusieurs ordres, rapprochant la viabilité des ordinateurs quantiques de la réalité.
