El fundador de EigenCloud afirma que el equipo recrea el 80 % del avance cuántico no publicado de Google

KuCoinFlash

Momento del lanzamiento: 02/06/2026, 3:33:51

Resumen

El fundador de EigenCloud, Sreeram Kannan, dijo que dos miembros del equipo recrearon aproximadamente el 80% del avance no publicado de Google en computación cuántica, centrándose en la criptografía de curva elíptica. Gautham Anant, un estudiante universitario, duplicó la eficiencia en circuitos criptográficos cuánticos. Gajesh, un joven de 18 años, llevó los resultados al 80% utilizando un clúster de agentes personalizado. El trabajo se enfoca en la adición de puntos de curva elíptica, un paso clave en el algoritmo de Shor que amenaza los sistemas de Prueba de Trabajo (PoW) como bitcoin. Kannan lanzó el Quantum ECC Addition Challenge, invitando a esfuerzos de optimización. Se planean futuras colaboraciones con Dan Boneh de Stanford y Justin Drake de ethereum para desafíos matemáticos abiertos.

ME AI Message, Sreeram Kannan, founder of EigenCloud, tweeted that two of his team’s students reconstructed approximately 80% of Google’s unpublished quantum breakthrough over the weekend using AI Agents. Undergraduate Gautham Anant improved existing quantum cryptography circuits by approximately 2x, while 18-year-old researcher Gajesh further elevated the results to match 80% of Google’s unpublished findings using a custom Agent cluster. The achievement targets the elliptic curve point addition circuit, a core operation in Shor’s algorithm for breaking ECDSA—the signature scheme used by Bitcoin and other assets. Sreeram Kannan also announced the launch of the first public challenge, the Quantum ECC Addition Challenge, inviting more individuals and their Agents to participate in optimization. Future collaborations with Stanford’s Dan Boneh, Ethereum Foundation’s Justin Drake, and others will introduce additional open challenges in mathematics. Previously, Google’s Quantum AI team demonstrated that elliptic curve cryptography could be broken with far fewer resources than expected and verified the results using zero-knowledge proofs, though the specific algorithm remains unpublished. (Source: Foresight News)

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