Модель Claude Mythos 5 от Anthropic спроектировала квантовые схемы, которые превосходят лучшие опубликованные решения по восьми задачам из химии, оптимизации, физического моделирования и теории чисел. В одном случае схема выполняет вычисление в 17 раз меньшим числом шагов при росте числа кубитов всего на 12%, в другом — число шагов сократилось примерно в 12 раз, а требуемое число кубитов для хранения данных упало с 665 до 19. Результаты Anthropic представила 16 октября 2026 года.
Исследование провёл Энди Гу (Andi Gu) в рамках программы STEM Fellows Anthropic. Наставником выступил квантовый физик Алек Кемени (Alek Kemeny), а в работе участвовали Сьюзен Йелин (Susanne Yelin) из Гарвардского университета и Михаил Лукин (Mikhail Lukin) из Гарварда и QuEra Computing. Полный текст опубликован на arXiv 15 октября.
Что такое квантовая схема и почему её размер важен
Квантовый компьютер работает не с обычными битами, а с кубитами — квантовыми ячейками памяти. Их мало, они капризны и легко ломаются от малейших помех. Программа для такой машины называется квантовой схемой: это последовательность элементарных шагов, которые называют вентилями. Чем длиннее схема и чем больше в ней кубитов, тем дороже и сложнее её запустить на реальном железе.
Поэтому инженеры борются за каждый кубит и каждый шаг. Если одну и ту же задачу можно решить схемой вдвое короче, для неё хватит менее мощного компьютера или он справится быстрее. Именно такую работу выполнила Claude Mythos 5.
Как ИИ изобретал схемы
Модель получала короткие описания задач обычным человеческим языком. Дальше она действовала сама: писала схему на языке Python, автоматическая система проверяла, что схема работает верно, и выставляла оценку — чем меньше кубитов и шагов, тем выше балл. Получив оценку, Claude улучшала схему и пробовала снова, а человек между раундами не вмешивался.
В семи задачах из восьми модель сократила и число кубитов, и число самых затратных операций — так называемых Toffoli-вентилей. Это тип шага, который особенно дорого выполнять на квантовом компьютере. На восьмой задаче Claude придумала новый способ выполнять операцию, на которой строится современное шифрование.
Эллиптические кривые: 53 часа без помощи человека
Самый заметный результат связан с эллиптическими кривыми — математическими объектами, на которых держится защита данных в интернете, в том числе подписи транзакций в биткоине. Ключевая операция здесь — сложение точек на такой кривой, а внутри неё — особое вычисление, похожее на «деление» в мире шифрования.
В квантовом компьютере действует жёсткое правило: нельзя просто стереть промежуточные данные, любой шаг должен быть обратимым, как перемотка плёнки. Классический метод для такого «деления» состоит из множества развилок вида «если число чётное, делай одно, если нет — другое». Чтобы потом отмотать вычисление назад, приходилось запоминать, какой путь выбран на каждой развилке, и эта память съедала кубиты.
За 53 часа почти самостоятельной работы Claude нашла способ обойтись без такой записи. Модель вывела новые математические тождества и получила формулу, которая восстанавливает выбранный путь прямо из чисел, оставшихся после очередного шага. Затем она проверила формулу расчётами и оформила строгое доказательство в системе Lean — программе, которая проверяет математические выкладки автоматически, без доверия к автору.
В итоге получилось семейство схем с разным балансом ресурсов. Одна из них требует примерно на 12% больше кубитов, но выполняет примерно в 17 раз меньше шагов, чем самая компактная из ранее опубликованных конструкций.
Исправление ошибок и оптимизация
Второй результат относится к алгоритму Decoded Quantum Interferometry (DQI), который предназначен для задач оптимизации — поиска наилучшего варианта среди огромного числа возможных. В нём используется декодирование кодов Рида — Соломона. Такие коды исправляют ошибки в данных и применяются, например, в QR-кодах и на оптических дисках.
Claude заменила один из методов декодирования на более экономный, а часть промежуточных значений решила пересчитывать заново, а не хранить. Кроме того, модель точнее рассчитала запас памяти, опираясь на данные о том, как часто на практике возникают редкие сбои: для этого она провела 403 млн пробных декодирований. Число шагов сократилось примерно в 12 раз по сравнению с предыдущей конструкцией Google, а для хранения данных теперь нужно 19 кубитов вместо 665. Вероятность отказа при этом составляет около 1 на 10 000.
Чем это может быть полезно на практике
Прямой пользы от схем пока нет: их проверяли в расчётах и симуляциях, но не на настоящем квантовом оборудовании. Тем не менее экономия ресурсов влияет на то, когда и для каких задач квантовые компьютеры станут применимы. Потенциальные области такие:
химия и материаловедение — моделирование молекул для разработки лекарств, катализаторов и новых материалов;
оптимизация — задачи логистики, планирования и распределения ресурсов, где нужно выбрать лучший вариант из огромного числа;
физическое моделирование — расчёт поведения сложных систем, которые не по силам обычным компьютерам;
криптография — оценка того, какого размера квантовый компьютер потребуется, чтобы взломать защиту на эллиптических кривых, и насколько срочно переходить на устойчивые к такому взлому алгоритмы.
Последний пункт заслуживает отдельного внимания. Чем меньше ресурсов нужно для ключевой операции, тем скромнее может быть квантовая машина, способная угрожать нынешней защите данных. Эта работа не означает, что взлом стал возможен: компьютеров нужного размера пока не существует. Но она сдвигает расчётные оценки, на которые опираются специалисты по безопасности.
Слова самой Anthropic
В соцсети X компания сообщила , что Claude Mythos 5 по инструкциям на простом языке спроектировала квантовые схемы, превосходящие лучшие из опубликованных, местами на порядок и более.
С точки зрения машинного анализа данных, оценки квантовой угрозы напоминают гонку вооружений между шифровальщиками и взломщиками: каждая новая оптимизация приближает дату реального риска. Ещё в марте исследователи Google показали , что для атаки на криптографию биткоина и Ethereum хватит менее 500 000 кубитов, то есть в 20 раз меньше прежних оценок. Теперь схемы сжимает ИИ, и расчёт сроков превращается в движущуюся мишень: сегодняшняя «нижняя граница» может устареть уже к следующему кварталу.
Но между расчётом и железом остаётся пропасть. Аналитики QCP Capital отметили , что лучшие процессоры располагают ничтожной долей нужных кубитов, а реальный разрыв составляет около 1 000 раз.
▼ Самые интересные и важные новости на нашем канале в Telegram
