Anthropic publicó una investigación que muestra que su modelo Claude Mythos 5 desarrolló circuitos cuánticos que requieren hasta 17 veces menos compuertas computacionales que los diseños más pequeños publicados anteriormente. Los hallazgos, fechados el 16 de octubre, llegan tras el reciente avance de Google en computación cuántica, que redujo errores durante experimentos con su procesador Willow.

Según la investigación de Anthropic, el modelo de IA mejoró ocho diseños de circuitos que abarcan química cuántica, simulaciones físicas, optimización y teoría de números. Los resultados provienen de pruebas automatizadas de diseño, y los investigadores aún no han demostrado los circuitos en hardware cuántico.

Menos compuertas para operaciones de curvas elípticas

El proyecto se realizó a través del Programa STEM Fellows de Anthropic, liderado por Andi Gu con el apoyo del físico Alek Kemeny. Los investigadores de Harvard Susanne Yelin y Mikhail Lukin también contribuyeron. El trabajo examinó tareas computacionales que sirven como bloques de construcción para algoritmos cuánticos más grandes.

Claude Mythos 5 recibió instrucciones escritas que describían ocho problemas de diseño de circuitos y trabajó hacia las soluciones utilizando un evaluador automatizado. El sistema verificaba la corrección de cada propuesta y medía la eficiencia mediante los requisitos de cúbits y el número de compuertas cuánticas. El conteo de compuertas es una medida de eficiencia muy observada en la computación cuántica, porque cada compuerta es una operación que el hardware debe ejecutar y, en máquinas que aún luchan con la estabilidad de los cúbits, cada operación adicional aumenta la carga de corrección de errores.

Un experimento se centró en la suma de puntos en curvas elípticas, una operación que requiere inversión modular para completar sus pasos matemáticos. Claude desarrolló una versión reversible del algoritmo divsteps que evita almacenar el historial de ramas durante los cálculos. La reversibilidad es un requisito permanente en la computación cuántica, ya que las operaciones cuánticas no pueden descartar valores intermedios como sí pueden hacerlo las clásicas. El diseño resultante redujo los requisitos de compuertas cuánticas en aproximadamente 17 veces en comparación con el circuito más pequeño publicado anteriormente, aunque requirió 12% más cúbits: una compensación entre memoria y operaciones computacionales.

Los hallazgos se suman a la creciente investigación sobre la eficiencia del hardware cuántico y los recursos necesarios para cálculos criptográficos complejos. Una investigación previa de Google en computación cuántica examinó cómo las máquinas del futuro podrían desafiar el cifrado de curva elíptica utilizado en Bitcoin. Dado que las firmas digitales de Bitcoin se basan en esa misma aritmética de curvas elípticas, el costo de operaciones como la suma de puntos es uno de los insumos que determina las estimaciones de qué tan grande tendría que ser una máquina cuántica futura.

El experimento de Anthropic duró aproximadamente 53 horas, durante las cuales Claude probó y refinó repetidamente su enfoque matemático. Los investigadores verificaron el método de inversión modular mediante simulaciones numéricas y pruebas matemáticas formales utilizando el software Lean, un asistente de pruebas de código abierto que verifica cada paso de un argumento matemático.

Mejora de 12x en la decodificación de corrección de errores cuánticos

Claude Mythos 5 logró otra mejora mientras trabajaba en la decodificación Reed–Solomon dentro del algoritmo de optimización Decoded Quantum Interferometry. El modelo reemplazó unfoque euclidiano extendido por el algoritmo Berlekamp–Massey, reduciendo la cantidad de operaciones requeridas durante la decodificación. Berlekamp–Massey es una técnica clásica de decodificación que data de los años sesenta y sigue siendo una herramienta estándar para los códigos Reed–Solomon, ampliamente utilizados en sistemas de almacenamiento y comunicaciones.

El circuito rediseñado redujo los requisitos de compuertas en aproximadamente 12 veces en comparación con la construcción previa de Google. En 403 millones de muestras de prueba, Claude redujo el almacenamiento reservado de 665 cúbits a 19 bajo un margen de error especificado.

Estas son mejoras en diseños de circuitos y no cálculos completados en procesadores cuánticos físicos. El hardware actual todavía enfrenta desafíos relacionados con la estabilidad de los cúbits, la corrección de errores y los recursos necesarios para cálculos prolongados.

El sector cripto se prepara ante la amenaza cuántica

La investigación llega en momentos en que las empresas de criptomonedas se preparan para posibles ataques cuánticos futuros contra los sistemas de firmas digitales existentes. Investigaciones anteriores sobre las amenazas cuánticas a las criptomonedas examinaron cómo los avances en la inteligencia artificial podrían influir en los plazos de seguridad criptográfica.

Mientras tanto, Coinbase instó recientemente a los desarrolladores de Bitcoin a comenzar a prepararse para actualizaciones resistentes a la computación cuántica, advirtiendo que la implementación podría tomar años. Las recomendaciones del exchange abarcaron sistemas de firmas alternativos y diseños de billeteras que podrían respaldar transiciones futuras.

Anthropic ha continuado desarrollando modelos Claude para la investigación científica y la resolución de problemas técnicos, incluidas aplicaciones de programación y matemáticas. Su lanzamiento anterior, Claude Opus 5.5, se enfocó en el rendimiento de programación y aplicaciones profesionales.

Los últimos hallazgos siguen sujetos a más pruebas, particularmente en computadoras cuánticas físicas. Anthropic no ha anunciado una demostración en hardware ni un calendario de implementación para los circuitos recién diseñados. Hasta que se realice dicha demostración, los ahorros de compuertas reportados existen en simulación y prueba formal, no en una máquina, y queda por ver si la transición de Bitcoin hacia la resistencia cuántica va más allá de las recomendaciones.