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Uma inovação significativa no campo da computação quântica foi anunciada pela Anthropic, que revelou como sua inteligência artificial Claude Mythos 5 desenvolveu circuitos quânticos com eficiência superior. Em um estudo divulgado em 16 de outubro de 2026, em São Francisco, nos Estados Unidos, a IA apresentou designs otimizados para oito tarefas computacionais cruciais. Os novos projetos superaram as melhores soluções científicas publicadas anteriormente em sete das oito atividades e, após 53 horas de trabalho autônomo, a ferramenta descobriu uma abordagem completamente original para realizar cálculos de inversão modular em curvas elípticas, abrindo novos caminhos para a área. O avanço é fundamental para acelerar o desenvolvimento de hardware quântico, tornando-o mais viável e potente para resolver problemas complexos.
O impacto deste trabalho se estende por diversas áreas fundamentais da computação, abrangendo desde a química e otimização até a simulação física, a teoria dos números e a computação numérica. “Operando de forma quase independente, o Claude identificou projetos que elevam o padrão dos circuitos publicados, em alguns casos melhorando a performance em uma ordem de magnitude ou mais”, explicou a Anthropic em seu comunicado técnico oficial, sublinhando a magnitude da melhoria. A capacidade de aprimorar “primitivas computacionais” nessas áreas pode levar a avanços em campos como a descoberta de novos materiais e medicamentos, otimização de logística e simulações climáticas mais precisas.
Para alcançar tamanha otimização sem requerer intervenção humana constante, o Claude Mythos 5 operou em um sistema de ciclo fechado. A IA utilizou uma estrutura de busca evolutiva de código aberto, batizada de OpenEvolve, para guiar seu processo. Durante os experimentos, o modelo recebia as especificações das tarefas em linguagem natural, traduzia-as em propostas de circuitos escritas na linguagem de programação Python e, em seguida, submetia o código a um programa avaliador independente. Este avaliador tinha a função de verificar a exatidão matemática das soluções propostas e calcular o custo operacional, que era determinado pelo produto entre o número de unidades de informação quântica (qubits) e a quantidade de portas lógicas Toffoli. A autonomia do processo é vital, pois permite uma exploração de soluções em uma escala e velocidade que seriam inviáveis para pesquisadores humanos, acelerando drasticamente o ritmo da descoberta.
A pesquisa que culminou nestes resultados notáveis contou com a participação conjunta de cientistas da própria empresa de inteligência artificial e de representantes do meio acadêmico norte-americano, reforçando o caráter colaborativo da iniciativa.
Os resultados consolidados demonstraram que os circuitos desenvolvidos pela ferramenta conseguiram reduzir simultaneamente a contagem de portas Toffoli e de qubits na maioria dos cenários testados. “Em sete das oito tarefas, os circuitos descobertos diminuem substancialmente tanto a quantidade de portas Toffoli quanto o número de qubits em comparação com o que era considerado o estado da arte”, afirmaram os quatro autores no sumário do artigo científico. As portas Toffoli são um tipo de porta lógica universal em computação quântica, e os qubits são as unidades básicas de informação quântica; a redução de ambos é crucial para construir computadores quânticos mais estáveis, menos propensos a erros e mais poderosos, pois significa que menos recursos físicos são necessários para uma mesma operação.
Na oitava tarefa avaliada, que se concentrava na adição de pontos em curvas elípticas, o modelo direcionou seus esforços para a inversão modular. Este é um tipo de divisão matemática em que os números recomeçam sua contagem ao atingir um determinado limite. O grande desafio técnico residia em adaptar o método clássico conhecido como divsteps para circuitos quânticos reversíveis. Nesses circuitos, os dados intermediários não podem ser simplesmente apagados sem desfazer as etapas anteriores, o que historicamente exigia a gravação de um longo registro em qubits adicionais, aumentando a complexidade e o custo. A dificuldade em lidar com a reversibilidade é um dos maiores entraves na transição de algoritmos clássicos para o domínio quântico.
“Após trabalhar por 53 horas com uma intervenção humana mínima — restrita apenas à instrução inicial e a comandos esporádicos para expandir o pensamento — o Claude concebeu uma abordagem inteiramente original para o problema”, declarou a Anthropic. A inteligência artificial conseguiu identificar identidades algébricas que permitem decodificar o histórico diretamente dos próprios valores numéricos após cada etapa. Essa solução inovadora foi validada por meio de simulações e sua prova matemática foi formalizada utilizando o software de verificação Lean, confirmando a robustez e a elegância da descoberta.
Em uma outra frente de pesquisa, voltada para o decodificador Reed–Solomon do algoritmo de otimização por interferometria quântica decodificada (DQI), o Claude Mythos 5 implementou uma mudança estratégica. A IA substituiu o algoritmo de Euclides estendido pela decodificação de Berlekamp–Massey. Para evitar o elevado consumo de memória que seria exigido em situações raras — especificamente em 35 rodadas de exceção —, o modelo desenvolveu um simulador de alta velocidade. Este simulador revelou que quase todas as operações precisavam salvar no máximo um valor excepcional. “Aproximadamente uma execução em 10.000 requer mais do que isso e falha, o que se encaixa perfeitamente na taxa de erro permitida pela tarefa”, explicou a empresa. A otimização do decodificador Reed-Solomon é vital para a correção de erros em sistemas de comunicação e armazenamento de dados quânticos, garantindo a integridade da informação em ambientes ruidosos.
Os testes realizados registraram uma diminuição significativa no uso de recursos computacionais em várias áreas abordadas pelo estudo, evidenciando a eficácia das soluções propostas.
Para ilustrar a velocidade impressionante das 53 horas de processamento autônomo do modelo, a Anthropic fez uma comparação com o histórico de otimização manual. Na área da química quântica, por exemplo, uma redução estimada de 150.000 vezes no número de portas lógicas necessárias para simular a fixação de nitrogênio em amônia exigiu o esforço combinado de múltiplos grupos de pesquisa ao longo de oito anos. Já no desafio da adição de pontos em curvas elípticas, a literatura científica de 2026, antes deste estudo, registrava o circuito de Schrottenloher, baseado em máximo divisor comum binário, com 1,9 milhão de portas Toffoli e 1.446 qubits, e o projeto de Luo e colaboradores, que utilizava caminhada euclidiana compactada, com 70 milhões de portas Toffoli e 838 qubits. Essa comparação ressalta a capacidade sem precedentes da IA de acelerar a descoberta científica, realizando em dias o que levaria anos de trabalho humano.
A divulgação destes avanços científicos coincidiu com a mesma semana em que a companhia realizou, na quarta-feira (14), um encontro fechado com investidores em sua sede em São Francisco. Este “Investor Day” ocorreu antes da planejada oferta pública inicial de ações (IPO) da Anthropic. Durante o evento, liderado pelo diretor-executivo (CEO) Dario Amodei e pelo diretor financeiro (CFO) Krishna Rao, a empresa informou ter alcançado lucro em base ajustada no terceiro trimestre de 2026. A receita trimestral atingiu a marca de US$ 16,8 bilhões, representando um aumento de 45% em relação aos US$ 11,6 bilhões registrados no segundo trimestre.
Contudo, o crescimento recente, embora robusto, representa uma desaceleração em comparação com o salto de 147% observado entre o primeiro trimestre (US$ 4,7 bilhões) e o segundo trimestre de 2026. Em 2025, a receita anual da Anthropic havia sido de aproximadamente US$ 4,6 bilhões, um aumento de 12 vezes em relação ao ano anterior. Apesar do crescimento exponencial, a empresa registrou um prejuízo operacional superior a US$ 8 bilhões e assumiu compromissos de gastos de pelo menos US$ 518 bilhões ao longo de dez anos, destinados à infraestrutura e serviços de nuvem. O ritmo mais moderado de crescimento trimestral levou parte dos investidores a discutir uma avaliação de cerca de US$ 1,5 trilhão para o IPO da empresa, um valor 25% abaixo da expectativa prévia de US$ 2 trilhões. Essa análise financeira contextualiza a ambição da Anthropic em um mercado de tecnologia em rápida evolução e com altas demandas de investimento.
É importante salientar que os avanços obtidos pelo Claude Mythos 5 se restringem, por enquanto, ao planejamento lógico e à verificação em computadores clássicos. Isso significa que as inovações são projetos teóricos e simulações, e ainda não foram implementadas em hardware quântico real. Esta distinção é crucial para entender o estágio atual da tecnologia, indicando que os próximos passos envolverão a transposição desses designs para a realidade dos computadores quânticos.
