Anthropic zegt dat het model Claude Mythos 5 een kwantumcircuit heeft ontworpen dat ongeveer 17 keer minder gates vereist dan het kleinste eerder bekende ontwerp. Het bedrijf presenteerde het resultaat als bewijs dat kunstmatige intelligentie kan helpen de kosten van kwantumcomputing te verlagen door algoritmen te verbeteren, in plaats van uitsluitend te vertrouwen op vooruitgang in hardware.

Het werk werd uitgevoerd onder begeleiding van onderzoeker Andi Gu als onderdeel van Anthropic's STEM Fellows Program, in samenwerking met onderzoekers van Harvard University en QuEra Computing. Claude Mythos 5 nam deel aan acht circuitontwerpexperimenten op gebieden als chemie, fysische simulatie, optimalisatie, getaltheorie en numerieke berekeningen.

New from our STEM Fellows Program: Designing more efficient quantum circuits with Claude. Given plain-language instructions, Claude Mythos 5 designed quantum circuits that improve on the best published ones, sometimes by an order of magnitude or more. More efficient circuits…

— Anthropic (@AnthropicAI) October 16, 2026

Hoe AI-ontworpen circuits passen binnen kwantumcomputing

Kwantumcomputers voeren berekeningen uit op qubits door middel van operaties die kwantumgates worden genoemd. In tegenstelling tot klassieke bits, die een toestand van nul of één aannemen, kunnen qubits door superpositie gecombineerde toestanden innemen. Die eigenschap kan kwantummachines in staat stellen bepaalde wetenschappelijke problemen op te lossen die voor traditionele computers onoplosbaar zijn.

Huidige kwantumhardware blijft echter beperkt door de beschikbaarheid van qubits en omgevingsruis. Kleine fluctuaties veroorzaken fouten en langere berekeningen worden steeds moeilijker uit te voeren. Het vinden van circuits met minimale operationele en geheugenvereisten is daarom een centrale taak, waardoor algoritmeontwikkeling een essentiële stap is richting betere kwantumcomputing.

Anthropic voorzag Claude van beschrijvingen in gewone taal van acht berekeningstaken, samen met een geautomatiseerd systeem voor het evalueren van de resultaten. Het model genereerde circuits, beoordeelde zijn eigen output en verfijnde zijn oplossingen in iteratieve cycli zonder menselijke tussenkomst. Volgens het bedrijf overtroffen sommige resultaten de bekendste oplossingen aanzienlijk, met tot een orde van grootte verschil.

Verminderde geheugenvereisten bij modulaire inversie

Eén belangrijk resultaat betrof modulaire inversie, een wiskundige operatie die wordt gebruikt in elliptic-curve-rekenkunde De operatie is relevant voor kwantumalgoritmen die zich richten op het elliptic-curve-discrete-logaritme-probleem, met implicaties voor de beoordeling van de veiligheid van elliptic-curve-cryptografie tegen voldoende krachtige kwantumcomputers.

Claude ontwikkelde een omkeerbaar algoritme voor de rekenkunde met een methode die bekendstaat als divsteps, die getallen vereenvoudigt door opeenvolgende conditionele operaties. Het omzetten van de procedure naar een kwantumcircuit roept een geheugenprobleem op: een omkeerbare berekening moet voldoende informatie bewaren om eerdere stappen te herstellen in plaats van onnodige tijdelijke resultaten weg te gooien.

Het model ontdekte een techniek om vertakkingskeuzes te herstellen uit tussenliggende numerieke waarden. Het identificeerde de relevante wiskundige identiteiten, testte de aanpak met numerieke simulatie en bewees de correctheid met de Lean-proofassistent, een tool die wiskundige bewijzen mechanisch verifieert. Daardoor hoeft het circuit niet de volledige geschiedenis van de gemaakte keuzes op te slaan.

Minder gates, meer qubits

Het geoptimaliseerde elliptic-curve-circuit gebruikt ongeveer 17 keer minder gates dan het kleinste eerder bestaande ontwerp, maar gebruikt wel 12% meer qubits. De bevinding illustreert een belangrijke technische afweging: het verminderen van het aantal operaties kan de geheugenbehoefte vergroten, dus beide bronnen moeten tijdens het circuitontwerp worden meegewogen. Die extra qubits wegen zwaar op huidige hardware, waar de beschikbaarheid van qubits zelf al beperkt is.

Anthropic meldde ook andere verbeteringen. Eén optimalisatie verminderde het aantal gates in een Reed–Solomon-decoderingscircuit dat wordt gebruikt in het DQI (Decoded Quantum Interferometry) kwantumoptimalisatie-algoritme met ongeveer 12 keer. Het bedrijf suggereerde dat AI-ondersteund ontwerp kan helpen om mogelijke verminderingen te identificeren bij een reeks wiskundige en wetenschappelijke taken, hoewel elk ontwerp nog steeds afzonderlijk moet worden geanalyseerd.

Deze prestaties impliceren niet dat bestaande kwantumcomputers al elke benodigde berekening kunnen uitvoeren. Er blijven serieuze technische uitdagingen rond hardwarebeperkingen, foutcorrectie en operationele stabiliteit. De elliptic-curve-bevinding is belangrijk voor cryptografen, maar bewijst niet dat moderne apparaten veelgebruikte cryptografie kunnen kraken.

Voortbouwend op jaren van algoritmische vooruitgang

Het onderzoek bouwt voort op jarenlange vooruitgang in het verlagen van de geschatte bronnen die nodig zijn voor veeleisende kwantumsimulaties. Volgens Anthropic werd geschat dat FeMoco — een ijzer-zwavelcluster dat verband houdt met biologische stikstofbinding en dat al lang als benchmark voor dergelijke resourceschattingen dient — in 2017 50 biljoen Toffoli-gates zou vereisen om de grondtoestandsenergie ervan te berekenen. Algoritmische innovaties hebben dat cijfer sindsdien teruggebracht tot 340 miljoen gates, meer dan 150.000 keer lager dan de eerste schatting.

Geautomatiseerde optimalisatie van circuits zou dat aantal nog lager kunnen helpen brengen, hoewel de werkelijke resultaten in de toekomst afhangen van hardware-vooruitgang en andere factoren.

Bron:Tron Weekly](https://www.tronweekly.com/anthropic-claude-mythos-5-cuts-quantum-circuit-gates-by-17x/)