Anthropic Mengatakan Claude Mythos 5 Merancang Sirkuit Kuantum yang Mengalahkan Desain Terbaik yang Diterbitkan

Anthropic mengatakan model Claude Mythos 5-nya telah merancang sirkuit kuantum yang meningkatkan desain terbaik yang diterbitkan sebelumnya dalam tujuh dari delapan tugas komputasi, dalam beberapa kasus dengan urutan besarnya atau lebih. Klaim tersebut, yang dituangkan dalam postingan penelitian yang diterbitkan pada hari Jumat dan makalah setebal 46 halaman yang diserahkan ke arXiv pada tanggal 15 Oktober, adalah demonstrasi laboratorium yang paling konkrit bahwa model bahasa besar dapat menghasilkan desain ilmiah asli daripada merangkum pengetahuan yang sudah ada.

Pekerjaan ini dipimpin oleh Andi Gu melalui Anthropic's STEM Fellows Program, dengan bimbingan dari fisikawan kuantum Antropik Alek Kemeny dan bekerja sama dengan fisikawan Harvard Susanne Yelin dan Mikhail Lukin, yang juga merupakan pendiri perusahaan komputasi kuantum QuEra. Makalah tersebut, berjudul "Menemukan sirkuit kuantum canggih dengan model bahasa besar," memuat 46 halaman dengan 10 gambar dan enam tabel, menurut Unite.AI, yang merupakan salah satu outlet pertama yang melaporkan hasilnya secara rinci bersama The Quantum Insider dan Interesting Engineering.

Delapan tugas tersebut adalah komputasi primitif – rutinitas dasar yang menjadi dasar pembuatan algoritma kuantum yang lebih besar – yang mencakup kimia, optimasi, simulasi kuantum, teori bilangan, dan komputasi numerik. Menurut abstrak makalah tersebut, dalam tujuh dari delapan tugas, sirkuit yang ditemukan secara signifikan mengurangi jumlah gerbang Toffoli dan jumlah qubit relatif terhadap yang canggih, sedangkan tugas kedelapan menghasilkan arsitektur reversibel yang sepenuhnya baru untuk inversi modular bidang utama.

Untuk terus meliput hasil penelitian Anthropic dan perlombaan yang lebih luas dalam menerapkan AI pada sains, ikuti liputan berita AI terkini seiring berkembangnya bidang ini.

Cara Kerja Loop Tertutup

Proses desain adalah putaran evolusioner di mana model bahasa mengusulkan sirkuit dan evaluator independen memeriksanya. Sirkuit kuantum dapat ditulis sebagai kode biasa, jadi Claude Mythos 5 mengirimkan desain sebagai program Python, menerima umpan balik kebenaran dan skor dari evaluator, dan direvisi — tanpa masukan manusia di antara putaran.

Skornya sengaja dibuat sederhana: jumlah qubit dikalikan dengan jumlah gerbang. Produk tersebut berfungsi sebagai proksi berapa lama waktu yang dibutuhkan suatu sirkuit untuk berjalan pada komputer kuantum masa depan, dan memberikan model tersebut target obyektif untuk ditekan.

Sirkuit kuantum juga memberikan batasan yang tidak dapat dilakukan oleh perangkat lunak biasa. Suatu rangkaian tidak dapat bercabang pada keputusan jika-maka, karena rangkaian tersebut dijalankan pada superposisi banyak masukan sekaligus dan harus memuat operasi untuk setiap jalur setiap kali rangkaian dijalankan. Ia juga tidak dapat membuang informasi, karena setiap langkah harus dapat dibalik — hasil antara harus disimpan atau "tidak dihitung" dengan menjalankan penghitungan yang menghasilkannya secara terbalik, dengan biaya di gerbang tambahan. Kendala tersebut memaksa trade-off antara jumlah qubit dan runtime, yang merupakan trade-off yang dibentuk ulang oleh desain Claude.

Lari 53 Jam Menghasilkan Algoritma Inversi Modular Baru

Penemuan rinci pertama menyangkut penambahan titik, operasi inti dalam algoritma kuantum untuk masalah logaritma diskrit kurva elips dan salah satu tolok ukur standar bidang tersebut. Sebagian besar biayanya berada dalam satu langkah — inversi modular, versi pembagian menyeluruh yang digunakan dalam aritmatika kurva elips.

Menurut postingan Anthropic, Claude menerima penjelasan singkat satu paragraf yang menjelaskan aturan matematika dan bagaimana evaluator akan menilai setiap desain, kemudian bekerja selama 53 jam dengan intervensi manusia minimal sebelum sampai pada pendekatan yang benar-benar baru. Komputer klasik menangani inversi modular secara efisien dengan metode yang disebut divsteps, namun metode tersebut tidak pernah menghasilkan sirkuit kuantum yang praktis, karena reversibilitas memaksa sirkuit untuk mencatat operasi mana yang dipilih pada setiap iterasi — dan menyimpan riwayat cabang tersebut memerlukan qubit tambahan dalam jumlah besar.

Pemahaman Claude adalah bahwa catatan tersebut mungkin tidak perlu disimpan sama sekali: informasi cabang dapat didekodekan nanti dengan memeriksa pasangan angka yang dihasilkan pada setiap iterasi. Aturan decoding awal berfungsi pada kasus uji kecil tetapi gagal pada ukuran masalah 256-bit penuh, kata postingan tersebut. Model tersebut kemudian membuktikan serangkaian identitas aljabar baru tentang iterasi tersebut, memperoleh rumus decoding yang tepat, memvalidasinya dalam simulasi numerik skala besar, dan memformalkan klaim dalam asisten bukti Lean.

Hasilnya, kata Anthropic, adalah implementasi divstep pertama yang dapat dibalik tanpa riwayat cabang yang tersimpan. Karena decoding menghemat qubit tetapi membutuhkan waktu proses, Claude menghasilkan serangkaian desain di sepanjang batas antara keduanya. Satu sirkuit dalam keluarga tersebut menggunakan qubit 12% lebih banyak tetapi gerbang 17 kali lebih sedikit dibandingkan desain terkecil sebelumnya; postingan tersebut menyebutkan desain terbaik yang diterbitkan sebelumnya sebagai Schrottenloher (2026) dan Luo et al. (2026).

Dekoder 12x Lebih Murah untuk Optimasi Kuantum

Penemuan kedua menargetkan interferometri kuantum yang diterjemahkan (DQI), yang dijelaskan dalam postingan sebagai salah satu kandidat terkuat yang diketahui untuk percepatan kuantum superpolinomial. Langkah algoritma yang paling mahal adalah dekoder koreksi kesalahan, dan perkiraan dari para peneliti Google Quantum AI yang dikutip dalam postingan tersebut menyiratkan bahwa contoh tertentu dari masalah perpotongan polinomial optimal akan memakan waktu sekitar tiga bulan pada superkomputer Frontier dibandingkan sekitar satu jam pada komputer kuantum masa depan — dengan sebagian besar jam tersebut dihabiskan untuk decoding Reed–Solomon.

Rangkaian dekoder canggih sebelumnya dibangun berdasarkan algoritme Euclidean yang diperluas, yang jumlah langkahnya bergantung pada masukan, memaksa rangkaian kuantum untuk memperluas komputasi pada kasus terburuk dan menjalankan setiap operasi di setiap putaran. Claude malah mengatur sirkuitnya di sekitar decoding Berlekamp – Massey, yang melakukan pekerjaan yang sama setiap putaran. Menjadikannya reversibel menciptakan masalah memori, yang diselesaikan oleh model secara statistik: model tersebut menulis simulator berkecepatan tinggi dan menjalankan 403 juta contoh decoding untuk mengukur seberapa sering nilai luar biasa muncul. Hampir setiap proses perlu menyimpan paling banyak satu nilai, sehingga sirkuit mencadangkan 19 qubit, bukan 665 yang dibutuhkan dalam desain kasus terburuk, dengan kira-kira satu proses dalam 10.000 kegagalan — angka yang menurut postingan masih sesuai dengan anggaran kesalahan tugas. Pengoptimalan ini mengurangi jumlah gerbang dekoder sebanyak 12 kali lipat dibandingkan konstruksi Google sebelumnya, melalui perubahan pada tingkat metode, arsitektur, dan anggaran sumber daya.

Mengapa Itu Penting — dan Apa yang Tidak Terbukti

Untuk mengilustrasikan pertaruhannya, postingan Anthropic menceritakan sejarah FeMoco, gugus besi-belerang di jantung nitrogenase, enzim yang digunakan bakteri untuk mengubah nitrogen menjadi amonia. Pada tahun 2017, para peneliti memperkirakan bahwa penghitungan energi dasar FeMoco akan membutuhkan sekitar 50 triliun gerbang Toffoli; serangkaian kemajuan algoritmik selama delapan tahun menghasilkan perkiraan menjadi sekitar 340 juta — pengurangan 150.000 kali lipat yang setara dengan beberapa jam komputasi pada mesin masa depan dengan sekitar tiga juta qubit fisik. Perbedaan yang diperoleh perusahaan ini sangat jelas: peningkatan sebesar 150.000 kali lipat membutuhkan waktu delapan tahun bagi banyak kelompok penelitian, sedangkan hasil kurva elips hanya diperoleh dalam waktu 53 jam.

Peringatannya juga sama jelasnya. Komputer kuantum saat ini hanya memiliki ratusan hingga ribuan qubit, dan qubit tersebut sangat sensitif terhadap kebisingan, jadi ini adalah desain untuk perangkat keras masa depan, bukan demonstrasi pada mesin yang sedang bekerja. Dan hasilnya adalah klaim Anthropic sendiri, meskipun didukung oleh bukti Lean, validasi numerik, dan evaluator independen; pengawasan sejawat yang lebih luas terhadap makalah arXiv baru saja dimulai.

Anthropic juga melaporkan pola perilaku awal yang perlu diperhatikan: dalam eksperimen awal, Claude bersifat konservatif, berulang kali memeriksa dua dan tiga kali hasil yang didukung dengan baik dan lebih memilih pendekatan yang sudah dikenal. Tim mengatasi hal ini dengan meminta beberapa desain yang berbeda secara kualitatif secara paralel dan kadang-kadang mendorong model untuk memperluas pencariannya – kehati-hatian yang sama, catatan postingan tersebut, yang mendorong pembuktian Lean.

Pandangan perusahaan adalah bahwa AI pada akhirnya dapat bersama-sama mengoptimalkan setiap komponen komputer kuantum yang telah diperbaiki kesalahannya, mulai dari algoritma hingga perangkat keras, untuk masalah tertentu. Jika hasilnya tetap sama, makalah ini mungkin akan lebih diingat untuk sirkuit tunggal mana pun dibandingkan untuk demonstrasi bahwa model bahasa dapat bertahan di salah satu disiplin desain komputasi yang paling menuntut.

Tetap Terdepan dalam AI

Komputasi kuantum, model frontier, dan terobosan penelitian di antara keduanya bergerak cepat. Baca berita AI selengkapnya di AI Buzz Wire.

Baca berita AI selengkapnya →