Nhóm nghiên cứu của Anthropic đã thử thách Claude – một LLM mạnh mẽ – trong việc thiết kế các mạch lượng tử cho tám bài toán quan trọng, bao gồm mô phỏng hoá học, tối ưu hoá và mô phỏng vật lý. Các yêu cầu được đưa ra bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó Claude tự động tạo ra các sơ đồ mạch và được đánh giá bằng một công cụ tự động tính toán số lượng cổng Toffoli cần thiết.
Kết quả đáng chú ý: Claude đã đưa ra các thiết kế giảm số lượng cổng Toffoli từ 340 triệu xuống còn dưới 10 triệu trong một số trường hợp, tương đương giảm tới hơn 150 000 lần so với các thiết kế truyền thống. Đối với mô phỏng FeMoco – một cụm sắt‑lưu huỳnh trong enzyme nitrogenase – Claude đã giảm số cổng cần thiết từ hàng chục nghìn tỷ xuống còn khoảng 340 triệu, cho phép tính toán trong vài giờ trên một máy lượng tử tương lai với ba triệu qubit thực tế.
Những cải tiến này không đến từ phần cứng mới, mà là do tối ưu hoá thuật toán – một lĩnh vực mà Claude đã chứng tỏ khả năng vượt trội. Nhờ việc giảm nhu cầu về qubit và thời gian tính toán, các ứng dụng thực tiễn như thiết kế chất xúc tác công nghiệp hay giải quyết các vấn đề số học phức tạp có thể sớm trở thành hiện thực.
Đối với cộng đồng AI và khoa học máy tính Việt Nam, thành công này mở ra một hướng đi mới: kết hợp LLM với thiết kế phần cứng lượng tử để đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu, đồng thời giảm chi phí và thời gian phát triển. Đây có thể là bước đệm quan trọng để Việt Nam tham gia vào cuộc đua công nghệ lượng tử toàn cầu.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com