Một nghiên cứu công bố vào ngày 16/10/2026 bởi Anthropic, phối hợp cùng các nhà khoa học tại Đại học Harvard và công ty điện toán lượng tử QuEra Computing, cho thấy mô hình AI Claude Mythos 5 có khả năng tự động tối ưu hóa các thiết kế mạch máy tính lượng tử vượt trội hơn so với các phương pháp từng được công bố trong tài liệu học thuật.
Được dẫn dắt bởi nhà nghiên cứu Andi Gu thuộc chương trình STEM Fellows của Anthropic, dự án đã thiết lập một hệ thống đánh giá vòng lặp khép kín (closed-loop evaluator) hoàn chỉnh. Trong hệ thống này, Claude nhận mô tả yêu cầu bài toán bằng ngôn ngữ tự nhiên, tự viết mã nguồn Python để mô phỏng thiết kế mạch, sau đó gửi tới một phần mềm kiểm thử độc lập để chấm điểm dựa trên hai chỉ số khắt khe: số lượng bit lượng tử (qubit) và số lượng cổng lượng tử (gate count). Mô hình đã vận hành liên tục trong 53 giờ với sự can thiệp tối thiểu từ con người, tự cải thiện các giải pháp qua từng lượt phản hồi để giải quyết tám bài toán vi mạch cơ bản trải rộng từ hóa học lượng tử, mô phỏng vật lý đến lý thuyết số.
Bước đột phá trong phép nghịch đảo modulo và thuật toán tối ưu
Thách thức lớn nhất trong lập trình mạch lượng tử là mọi phép toán đều phải có tính chất khả nghịch (reversible), nghĩa là không được phép xóa bỏ hay ghi đè dữ liệu trung gian như máy tính thông thường mà phải “tính ngược” (uncompute) để thu hồi qubit, làm tăng vọt số lượng cổng logic.
Claude đã vượt qua rào cản này bằng cách phát hiện ra một giải thuật nghịch đảo modulo hoàn toàn mới cho phép cộng điểm trên đường cong elliptic. Kết quả đo đạc cho thấy thiết kế của Claude giúp giảm số lượng cổng lượng tử tới 17 lần trong khi chỉ làm tăng vỏn vẹn 12% số lượng qubit so với các thiết kế tối ưu nhất trước đây. Ở một bài toán khác liên quan đến thuật toán tối ưu hóa lượng tử DQI, mô hình cũng đã thu gọn cấu trúc mạch giải mã Reed-Solomon, cắt giảm số lượng cổng tính toán khoảng 12 lần. Những cải tiến mang tính bản chất toán học này giúp giảm đáng kể thời gian chạy dự kiến của các thuật toán phức tạp trên phần cứng tương lai.
Khoảng cách giữa mô phỏng phần mềm và phần cứng thực tế
Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu cũng nhấn mạnh một giới hạn căn bản: toàn bộ các phát hiện trên mới chỉ dừng lại ở giai đoạn thiết kế mạch lý thuyết và được thẩm định bằng phần mềm mô phỏng. Các giải pháp này chưa từng được chạy thử nghiệm trên bất kỳ hệ thống phần cứng lượng tử vật lý thực tế nào. Việc chế tạo các cỗ máy lượng tử chịu lỗi với hàng triệu qubit vật lý vẫn là một bài toán kỹ thuật phần cứng đầy thách thức và cần nhiều năm nữa để hoàn thiện.
Mặc dù vậy, nghiên cứu đã minh chứng một vai trò mới của các mô hình ngôn ngữ lớn: không chỉ đơn thuần là công cụ hỗ trợ gõ mã nguồn, AI có thể trở thành đối tác khám phá khoa học độc lập khi được đặt vào môi trường có các tiêu chí đánh giá đúng và sai khách quan và có thể đo lường chi phí một cách rõ ràng.