量子コンピューティングは、重ね合わせと呼ばれる現象を通じて複数の状態を同時に取ることができる量子ビット（qubits）に依存しています。しかし、現在の量子ハードウェアは、量子ビットの数が少なく、環境ノイズに対して非常に敏感であるという制限があります。化学や材料科学などの分野で量子コンピュータを実用的にするためには、研究者は量子ビットの数と使用されるゲートの総数を最小限に抑える「回路」、つまりゲートと呼ばれる一連の操作を設計する必要があります。この設計における主要な課題は、量子回路が可逆的でなければならないという点です。古典的なプログラムとは異なり、量子回路では中間的な「下書き」データを破棄したり、標準的な「if-then」分岐ロジックを使用したりすることはできません。そうすると量子状態が崩壊してしまうためです。これにより、空間（量子ビット数）と時間（ゲート数）の間の難しいトレードオフが生じます。
AnthropicのSTEM Fellows Programが主導する研究において、研究者たちはClaudeに8つの異なる量子計算プリミティブに関する平易な言語での仕様を提供しました。彼らは、ClaudeがPythonで回路設計を提案し、それが自動評価器によって処理されるクローズドループシステムを構築しました。この評価器は設計の正確性をチェックし、使用された量子ビット数とゲート数の積に基づいてスコアを割り当てました。53時間にわたり、ほとんど人間の介入なしに動作したClaudeは、8つのタスクのうち7つにおいて、以前に公開された最良の回路を上回る斬新な設計を発見しました。いくつかの事例では、これらの改善は1桁以上でした。例えば、モジュール逆転のための新しい可逆的アーキテクチャは、以前は可逆演算において非実用的であった「divsteps」アルゴリズムを量子利用可能にしました。
この画像は、Claudeを使用してより効率的な量子回路を設計した主要な研究結果を説明しています。
Claudeの成功は、単に既存の設計を微調整するのではなく、構造的および数学的な洞察を明らかにする能力に起因すると考えられています。例えば、硫化鉄分子をシミュレートする際、モデルは特定の計算結果を一度だけ計算して再利用できる対称性を特定しました。他のケースでは、極めて稀な入力に対してのみ必要となる高コストなコンポーネントを特定して削除しました。これらの最適化は、有用なアプリケーションに必要なリソースを大幅に削減しますが、結果は特定のトレードオフも浮き彫りにしています。Claudeの新しい設計は、ゲート数を大幅に削減（最大17倍減少）するために、時としてわずかに多くの量子ビットを使用することがありました。これは、AIが量子アルゴリズムの強力な共同設計者として機能し、医学、電池技術、産業用触媒における実用的な量子アプリケーションのタイムラインを加速させる可能性を示唆しています。