IBM dice que el avance de la computación cuántica marca el comienzo de una nueva era

IBM dice que el avance de la computación cuántica marca el comienzo de una nueva era

Las computadoras cuánticas de hoy son pequeñas en la escala computacional: el chip dentro de su teléfono inteligente contiene miles de millones de transistores, mientras que la computadora cuántica más poderosa contiene unos cientos de equivalentes cuánticos de un transistor. También son poco fiables. Si realiza el mismo cálculo una y otra vez, es probable que produzca respuestas diferentes cada vez.

Pero con su capacidad intrínseca para considerar muchas posibilidades a la vez, las computadoras cuánticas no tienen que ser tan grandes para abordar algunos de los problemas más espinosos de la computación, y el miércoles, los investigadores de IBM anunciaron que idearon una forma de manejar la falta de confiabilidad en un camino que conduciría a respuestas fiables y útiles.

“Lo que IBM ha mostrado aquí es realmente un paso increíblemente importante en esa dirección de avanzar hacia un diseño serio de algoritmos cuánticos”, dijo Dorit Aharonov, profesora de informática en la Universidad Hebrea de Jerusalén que no participó en la investigación.

Si bien los investigadores de Google afirmaron en 2019 haber logrado la “supremacía cuántica”, una tarea que se realiza más rápidamente en una computadora cuántica que en una computadora convencional, los investigadores de IBM dicen que han logrado algo nuevo y más útil, aunque con un nombre más modesto.

“Estamos entrando en esta fase de la computación cuántica que llamo utilidad”, dijo Guy Gambetta, vicepresidente de IBM Quantum. “La era de la utilidad”.

Un equipo de científicos de IBM que trabaja para el Dr. Gambetta describe sus hallazgos en un artículo publicado el miércoles en la revista Nature.

Las computadoras de hoy en día se llaman digitales o clásicas porque manejan bits de información como 1 o 0, encendidos o apagados. Una computadora cuántica realiza cálculos en bits cuánticos, o qubits, que capturan un estado de información más complejo. Así como un experimento mental del físico Erwin Schrödinger postuló que un gato podría estar en un estado cuántico vivo y muerto, un qubit podría ser 1 y 0 al mismo tiempo.

Esto permite que las computadoras cuánticas realicen muchos cálculos en un solo paso, mientras que los dispositivos digitales tienen que realizar cada cálculo por separado. Al acelerar los procesos computacionales, las computadoras cuánticas pueden resolver problemas grandes y complejos en campos como la química y la ciencia de los materiales que son difíciles de encontrar en la actualidad. Las computadoras cuánticas también pueden tener un lado oscuro al amenazar la privacidad a través de algoritmos que rompen las protecciones utilizadas para las contraseñas y las comunicaciones cifradas.

Cuando los investigadores de Google hicieron su afirmación de superioridad en 2019, dijeron que su computadora cuántica realizó un cálculo en 3 minutos y 20 segundos, lo que tomaría alrededor de 10,000 años para la última supercomputadora convencional.

Pero algunos otros investigadores, incluidos los de IBM, han desestimado la afirmación, diciendo que el problema es artificial. “El experimento de Google, aunque impresionante y realmente impresionante, está haciendo algo que no es interesante para ninguna aplicación”, dijo el Dr. Aharonov, quien también se desempeña como director científico de Qedma, una empresa de computación cuántica.

La cuenta de Google también resultó ser menos impresionante de lo que parecía al principio. Un equipo de investigadores chinos logró realizar el mismo cálculo en una supercomputadora no cuántica en poco más de cinco minutos, mucho más rápido que los 10.000 años estimados por el equipo de Google.

En el nuevo estudio, los investigadores de IBM asumieron una tarea diferente, una que intriga a los físicos. Utilizaron un procesador cuántico que contenía 127 qubits para simular el comportamiento de 127 cintas magnéticas a escala atómica, lo suficientemente pequeñas como para regirse por las temibles reglas de la mecánica cuántica, en un campo magnético. Este es un sistema simple conocido como el modelo de Ising, que a menudo se usa para estudiar el magnetismo.

Este problema es tan complejo que incluso las supercomputadoras más grandes y rápidas no pueden calcular una respuesta exacta.

En una computadora cuántica, el cálculo tardó menos de un milisegundo en completarse. Todos los cálculos cuánticos no eran fiables (las fluctuaciones del ruido cuántico se entrometen inevitablemente y se producen errores), pero todos los cálculos eran rápidos, por lo que podían realizarse repetidamente.

De hecho, para muchas cuentas, se agregó ruido adicional deliberadamente, lo que hizo que las respuestas fueran aún menos confiables. Pero al variar la cantidad de ruido, los investigadores pueden obtener las propiedades específicas del ruido y sus efectos en cada paso del cálculo.

“Podemos amplificar el ruido con mucha precisión y luego podemos volver a ejecutar el mismo circuito”, dijo Abhinav Kandala, director de capacidades cuánticas y demostraciones en IBM Quantum y autor del artículo de Nature. “Una vez que tengamos los resultados para estos diferentes niveles de ruido, podemos extrapolar cuál habría sido el resultado si no hubiera ruido”.

Esencialmente, los investigadores pudieron restar los efectos del ruido de los cálculos cuánticos poco confiables, un proceso que llaman mitigación de errores.

“Hay que sortear eso ideando formas muy inteligentes de reducir el ruido”, dijo el Dr. Aharonov. “Y eso es lo que hacen”.

En total, la computadora ejecutó el cálculo 600.000 veces, convergiendo en una respuesta para la magnetización total producida por el imán de 127 barras.

Pero, ¿qué tan buena es la respuesta?

En busca de ayuda, el equipo de IBM recurrió a físicos de la Universidad de California, Berkeley. Aunque el modelo magnético de 127 barras de Ising es demasiado grande, con demasiadas configuraciones posibles, para caber en una computadora convencional, los algoritmos clásicos pueden producir respuestas aproximadas, una técnica similar a cómo comprimimos imágenes JPEG. tamaño conservando la mayor parte de los detalles de la imagen.

Michael Zalitel, profesor de física en Berkeley y autor del artículo de Nature, dijo que cuando comenzó a trabajar con IBM, pensó que sus algoritmos clásicos funcionarían mejor que los cuánticos.

“Resultó ser un poco diferente de lo que esperaba”, dijo el Dr. Zattle.

Ciertas configuraciones del modelo de Ising se pueden resolver por completo, y tanto los algoritmos clásicos como los cuánticos coincidieron en los ejemplos más simples. Para casos más complejos pero solucionables, los algoritmos cuánticos y clásicos produjeron respuestas diferentes, y la cuántica fue la correcta.

Por lo tanto, para otros casos en los que los cálculos cuánticos y clásicos divergen y no se conocen soluciones exactas, “hay razones para creer que el resultado cuántico es más preciso”, dijo Sajant Anand, estudiante de posgrado en Berkeley que ha trabajado mucho. en aproximaciones clásicas.

No está claro que la computación cuántica sea la ganadora indiscutible sobre las técnicas clásicas del modelo de Ising.

Actualmente, el Sr. Anand está tratando de agregar una versión de mitigación de errores al algoritmo clásico, y es posible que pueda igualar o superar el rendimiento de los cálculos cuánticos.

“No está claro que hayan logrado la supremacía cuántica aquí”, dijo el Dr. Zalitel.

A largo plazo, los científicos cuánticos esperan que un enfoque diferente, la corrección de errores, sea capaz de detectar y corregir errores computacionales, y esto abrirá la puerta a computadoras cuánticas más rápidas para muchos usos.

La corrección de errores ya se usa en las computadoras tradicionales y la transferencia de datos para corregir el atasco. Pero para las computadoras cuánticas, la corrección de errores probablemente llevará años, lo que requerirá mejores procesadores capaces de procesar más qubits.

Los científicos de IBM creen que la mitigación de errores es una solución temporal que ahora se puede utilizar para problemas cada vez más complejos fuera del modelo Ising.

“Este es uno de los problemas de ciencias naturales más simples que existen”, dijo el Dr. Gambetta. “Así que es bueno comenzar con eso. Pero ahora la pregunta es, ¿cómo se generaliza y se abordan los problemas más interesantes de las ciencias naturales?”

Esto puede incluir descubrir las propiedades de materiales exóticos, acelerar el descubrimiento de fármacos y modelar reacciones de fusión.

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