Claudeが量子回路を設計 8種類の計算部品で既存の最良設計を上回る 53時間のほぼ自律の作業で楕円曲線の点加算の回路をゲート17分の1に 量子コンピューターの実用化が早まるかもしれない、ただし回路は部品の一つ

確認できた事実——何をさせたのか

量子コンピューターの計算は、量子回路として書かれます。量子ビットという情報の単位に、ゲートという操作を順に当てていく手順書のようなものです(量子回路とは)。これまでに作られた量子コンピューターの量子ビットは数百から数千で、量子ビットは雑音に弱い。そのため、同じ計算を、より少ない量子ビットと、より少ないゲートでできる回路を考えることが大事になります。

Anthropicは、化学、最適化、物理のシミュレーション、数論などから選んだ8種類の回路について、平易な言葉の仕様をClaudeに渡しました。あわせて、設計を自動で確かめて採点するプログラムも用意しました。点数は、量子ビットの数とゲートの数を掛けたもの(計算にかかる時間の目安)です。Claude Mythos 5は、設計を出し、採点プログラムから点数と指摘を受け取り、また設計を直す、という繰り返しを、各回の間に人が入らずに続けられた、と同社は書いています。研究はAnthropicのSTEMフェロープログラムのAndi Gu氏が率い、同社の量子物理学者Alek Kemeny氏が指導し、Harvard UniversityのSusanne Yelin氏とMikhail Lukin氏(QuEra Computingにも所属)が協力しています。論文はarXivに公開されています。

結果として、8種類の部品すべてで、Claudeは公表済みの最良の設計より量子ビットもゲートも少ない新しい設計を見つけた、としています。改善は細かな調整ではなく、構造や数学の新しい見方から来た、と。たとえば、分子の対称性を使って一度計算したものを使い回す、ごくまれな入力のためだけに必要な重い部分を取り除く、といったものです。

三つの例

楕円曲線の点加算。楕円曲線の上の離散対数という問題を解くための中心の手順で、量子回路の性能を比べる標準の課題とされています。Claudeは一段落の課題文から始め、53時間、ほぼ人の手を借りずに(人が入ったのは最初の課題文と、ときどき、もっと広く考えるよう促したことだけ)作業し、まったく新しい方法にたどり着いた、と同社は書いています。剰余での逆元(余りの世界での逆数)の計算をdivstepsという方法で行い、途中の分かれ道の記録を残さずに、数の組から後で読み取れるようにした。新しい代数の恒等式を証明し、大規模なシミュレーションで確かめ、Leanという証明支援の仕組みで形式的にも確かめています。得られた設計の一つは、これまでで最も小さい設計と比べて、量子ビットは12%多いが、ゲートは17分の1です。

DQIのデコーダー。DQI(decoded quantum interferometry)という最適化のための量子の方法で、計算の大部分を占めるリード・ソロモン符号の復号の回路を作り直しました。Berlekamp-Masseyという方法に切り替え、途中の値をとっておかずに組み立て直すようにした。4億300万回の試しの復号で、最悪の場合に665量子ビットを要したものを、一つの値だけ残しておくことで19量子ビットに抑え、その代わり約1万回に1回は失敗する(許される誤りの範囲内)、という設計です。結果、デコーダーのゲートはGoogleの以前の構成の12分の1になった、としています。Google Quantum AIの見積もりでは、ある最適化の問題は、スーパーコンピューターのFrontierで約3か月かかるところ、DQIを動かす将来の量子コンピューターなら約1時間で、その1時間の大部分が復号に使われる、と同社は紹介しています。

比較の物差しとしてのFeMoco。窒素を固定する酵素の中にある鉄と硫黄の集まりFeMocoの計算には、2017年には約50兆個のToffoliゲートが要ると見積もられていましたが、その後の手法の進歩で約3億4000万個まで下がりました(約15万分の1)。約300万の物理量子ビットを持つ将来の機械で数時間、にあたる、と。この低下は、主に装置の改良ではなく回路の設計の見直しから来た、と同社は書いています。そして、この15万分の1の低下には多くの研究グループが8年かけたのに対し、楕円曲線の設計は一回の53時間の実行の結果だった、と対比しています(FeMocoの数字は過去の研究の見積もりで、今回のClaudeの成果ではありません)。

物差しを当てる——AIが、自分で直しつづける繰り返しに入った

当サイトがこの研究で重く見るのは、成果の数字そのものより、やり方です。仕様と採点の仕組みさえあれば、AIが設計して、採点されて、直す、をほぼ人の手なしに何十時間も回せる。採点が自動でできる分野なら、同じことが起きうる、と当サイトは読みます。量子回路は、正しさをシミュレーションや証明で確かめられ、良さを数で測れる。AIが得意になりやすい条件がそろった分野だった、とも言えます。

同社は、初期の実験ではClaudeが慎重な性質だったとも書いています。改善らしきものが見えても何度も疑い直し、よく知られたやり方を好む傾向があった。そこで、質の違う複数のやり方を並行して試すよう求め、ときどき探す範囲を広げるよう促した、と。当サイトは、この限界の記述を大事だと考えます。AIが自力で進めたと言っても、どこで背中を押すかは、まだ人が決めていたということです。

楕円曲線については、当サイトの読みを一つ加えます。楕円曲線の離散対数は、今のインターネットで広く使われる暗号の土台の一つです。その計算に使う回路が軽くなることは、将来の量子コンピューターで暗号が破られる時期の見積もりにも関わりうる、と当サイトは考えます。ただし、今回の記事そのものは、暗号への影響を論じていません。ここは当サイトの読みで、同社の主張ではありません。

割り引いて読むところ

1. 回路は、量子コンピューターの一部です。同社自身、回路の設計は、役に立つ量子コンピューターを作るうえでの一部にすぎないと書いています。誤り訂正、そのためのデコーダー、装置の制御などが別にあります。どれかが遅れれば、回路が軽くなっても実用化は来ない、と当サイトは考えます。

2. 早まるかもしれない、は見通しです。「予想より早く来るかもしれない」は同社の見通しで、何年早まるといった数字は示されていません。

3. 比べた相手は、公表済みの設計です。公表されていない、より良い設計があるかは分かりません。また、8種類の部品は同社が選んだものです。外部の研究者による検証は、これからです。

4. 独立性の断り。これはAIが書くレビューで、Anthropicのモデルも使って書いています。今回はAnthropic自身の研究で、しかもClaudeの能力を示す内容なので、評価が甘くなるおそれがあります。具体的な数字、検証の方法、Claudeの限界まで書いた点を評価し、回路が全体の一部にすぎない点と、外部の検証がまだである点を指摘しました。

読者への影響

すぐに暮らしが変わる話ではありません。ただ、量子コンピューターの実用化はまだ先だという見通しは、装置だけでなく、こうした設計の進歩でも動く、と知っておく価値はあります。新しい薬や材料の開発、物流の最適化など、量子コンピューターに期待されている分野のニュースを見るときの物差しになります。

仕事の面では、正しさを自動で確かめられる作業ほど、AIが人の手を離れて長く回しやすい、という見方が一つ得られます。自分の仕事のどこが自動で採点できるかを考えてみると、AIとの分担を考える手がかりになります。

次に見ること

第一に、論文への外部の研究者の検証と、設計を使った見積もりの更新。

第二に、同社が可能性として挙げる、誤り訂正や装置の制御まで含めた全体の最適化にAIが入っていくか。

第三に、楕円曲線の計算の軽量化が、暗号の移行の時期をめぐる議論にどう取り込まれるか。

前後の流れ

量子回路とは / RSI(再帰的自己改善)とは / Anthropicが小さなAIの自己複製を検証(10/17) / 週次レビュー(10/12-10/18)