A pesar de las constantes mejoras en las computadoras cuánticas, todavía son ruidosas y propensas a errores, lo que lleva a respuestas cuestionables o incorrectas. Los científicos predicen que realmente no superarán a las supercomputadoras «clásicas» de hoy en día durante al menos cinco o 10 años, hasta que los investigadores puedan corregir adecuadamente los errores que acosan a los bits cuánticos entrelazados, o qubits.
Pero un nuevo estudio muestra que, incluso sin una buena corrección de errores, hay formas de mitigar los errores que podrían hacer que las computadoras cuánticas sean útiles en la actualidad.
Investigadores de IBM Quantum en Nueva York y sus colaboradores de la Universidad de California, Berkeley y el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley informan hoy (14 de junio) en la revista Naturaleza que enfrentaron una computadora cuántica de 127 qubits contra una supercomputadora de última generación y, al menos en un tipo de cálculo, superaron a la supercomputadora.
El cálculo no fue elegido porque fuera difícil para las computadoras clásicas, dicen los investigadores, sino porque es similar a los que los físicos hacen todo el tiempo. De manera crucial, el cálculo podría hacerse cada vez más complejo para probar si las computadoras cuánticas ruidosas y propensas a errores de hoy en día pueden producir resultados precisos para ciertos tipos de cálculos comunes.
El hecho de que la computadora cuántica produjera la solución comprobablemente correcta a medida que el cálculo se volvía más complejo, mientras que el algoritmo de la supercomputadora produjo una respuesta incorrecta, brinda la esperanza de que los algoritmos de computación cuántica con mitigación de errores, en lugar de la corrección de errores más difícil, puedan abordar soluciones de vanguardia. problemas de física, como la comprensión de las propiedades cuánticas de los superconductores y nuevos materiales electrónicos.
«Estamos entrando en un régimen en el que la computadora cuántica podría hacer cosas que los algoritmos actuales en las computadoras clásicas no pueden hacer», dijo Sajant Anand, estudiante graduado de UC Berkeley y coautor del estudio.
«Podemos empezar a pensar en las computadoras cuánticas como una herramienta para estudiar problemas que de otro modo no podríamos estudiar», agregó Sarah Sheldon, gerente sénior de Teoría y Capacidades Cuánticas de IBM Quantum.
Por el contrario, la derrota de la computadora clásica por parte de la computadora cuántica también podría generar nuevas ideas para mejorar los algoritmos cuánticos que ahora se usan en las computadoras clásicas, según el coautor Michael Zaletel, profesor asociado de física de UC Berkeley y titular de la cátedra Thomas y Alison Schneider en Física.
«Al entrar en él, estaba bastante seguro de que el método clásico funcionaría mejor que el cuántico», dijo. «Entonces, tuve emociones encontradas cuando la versión extrapolada sin ruido de IBM funcionó mejor que el método clásico. Pero pensar en cómo funciona el sistema cuántico podría ayudarnos a descubrir la forma clásica correcta de abordar el problema. Mientras que la computadora cuántica lo hizo algo que el algoritmo clásico estándar no pudo, creemos que es una inspiración para mejorar el algoritmo clásico para que la computadora clásica funcione tan bien como la computadora cuántica en el futuro».
Aumente el ruido para suprimir el ruido
Una clave de la aparente ventaja de la computadora cuántica de IBM es la mitigación de errores cuánticos, una técnica novedosa para lidiar con el ruido que acompaña a la computación cuántica. Paradójicamente, los investigadores de IBM aumentaron de forma controlada el ruido en su circuito cuántico para obtener respuestas aún más ruidosas y menos precisas y luego extrapolaron hacia atrás para estimar la respuesta que habría obtenido la computadora si no hubiera ruido. Esto se basa en tener una buena comprensión del ruido que afecta a los circuitos cuánticos y predecir cómo afecta la salida.
El problema del ruido surge porque los qubits de IBM son circuitos superconductores sensibles que representan los ceros y unos de un cálculo binario. Cuando los qubits se enredan para un cálculo, las molestias inevitables, como el calor y la vibración, pueden alterar el enredo e introducir errores. Cuanto mayor es el enredo, peores son los efectos del ruido.
Además, los cálculos que actúan sobre un conjunto de qubits pueden introducir errores aleatorios en otros qubits no involucrados. Cálculos adicionales luego agravan estos errores. Los científicos esperan usar qubits adicionales para monitorear tales errores para que puedan corregirse, la llamada corrección de errores tolerante a fallas. Pero lograr una tolerancia a fallas escalable es un gran desafío de ingeniería, y aún está por verse si funcionará en la práctica para un número cada vez mayor de qubits, dijo Zaletel.
En cambio, los ingenieros de IBM idearon una estrategia de mitigación de errores que llamaron extrapolación de ruido cero (ZNE), que utiliza métodos probabilísticos para aumentar de forma controlada el ruido en el dispositivo cuántico. Basándose en una recomendación de un antiguo pasante, los investigadores de IBM se acercaron a Anand, al investigador postdoctoral Yantao Wu y a Zaletel para pedirles ayuda para evaluar la precisión de los resultados obtenidos con esta estrategia de mitigación de errores. Zaletel desarrolla algoritmos de supercomputadoras para resolver cálculos difíciles que involucran sistemas cuánticos, como las interacciones electrónicas en nuevos materiales. Estos algoritmos, que emplean simulaciones de redes de tensores, se pueden aplicar directamente para simular qubits que interactúan en una computadora cuántica.
Durante un período de varias semanas, Youngseok Kim y Andrew Eddins de IBM Quantum realizaron cálculos cuánticos cada vez más complejos en el procesador avanzado IBM Quantum Eagle, y luego Anand intentó los mismos cálculos utilizando métodos clásicos de última generación en la supercomputadora Cori y Clúster de Lawrencium en Berkeley Lab y la supercomputadora Anvil en la Universidad de Purdue. Cuando Quantum Eagle se lanzó en 2021, tenía la mayor cantidad de qubits de alta calidad de cualquier computadora cuántica, aparentemente más allá de la capacidad de simulación de las computadoras clásicas.
De hecho, simular exactamente los 127 qubits entrelazados en una computadora clásica requeriría una cantidad astronómica de memoria. El estado cuántico necesitaría ser representado por 2 a la potencia de 127 números separados. Eso es 1 seguido de 38 ceros; las computadoras típicas pueden almacenar alrededor de 100 mil millones de números, 27 órdenes de magnitud demasiado pequeños. Para simplificar el problema, Anand, Wu y Zaletel utilizaron técnicas de aproximación que les permitieron resolver el problema en una computadora clásica en un tiempo razonable y a un costo razonable. Estos métodos son algo así como la compresión de imágenes jpeg, en el sentido de que eliminan la información menos importante y conservan solo lo necesario para lograr respuestas precisas dentro de los límites de la memoria disponible.
Anand confirmó la precisión de los resultados de la computadora cuántica para los cálculos menos complejos, pero a medida que aumentaba la profundidad de los cálculos, los resultados de la computadora cuántica divergían de los de la computadora clásica. Para ciertos parámetros específicos, Anand pudo simplificar el problema y calcular soluciones exactas que verificaron los cálculos cuánticos sobre los cálculos informáticos clásicos. A las mayores profundidades consideradas, no se disponía de soluciones exactas, pero los resultados cuánticos y clásicos no estaban de acuerdo.
Los investigadores advierten que, si bien no pueden probar que las respuestas finales de la computadora cuántica para los cálculos más difíciles fueran correctas, los éxitos de Eagle en las ejecuciones anteriores les dieron confianza de que lo eran.
«El éxito de la computadora cuántica no fue como un accidente de ajuste fino. De hecho, funcionó para toda una familia de circuitos a los que se estaba aplicando», dijo Zaletel.
competencia amistosa
Si bien Zaletel es cauteloso al predecir si esta técnica de mitigación de errores funcionará para más qubits o cálculos de mayor profundidad, los resultados fueron, sin embargo, inspiradores, dijo.
«Estimuló un sentimiento de competencia amistosa», dijo. «Tengo la sensación de que deberíamos poder simular en una computadora clásica lo que están haciendo. Pero debemos pensar en ello de una manera inteligente y mejor: el dispositivo cuántico está en un régimen en el que sugiere que necesitamos un enfoque diferente.»
Un enfoque es simular la técnica ZNE desarrollada por IBM.
«Ahora, nos preguntamos si podemos tomar el mismo concepto de mitigación de errores y aplicarlo a las simulaciones de redes de tensores clásicas para ver si podemos obtener mejores resultados clásicos», dijo Anand. «Este trabajo nos da la capacidad de usar una computadora cuántica como una herramienta de verificación para la computadora clásica, que cambia el guión de lo que generalmente se hace».
El trabajo de Anand y Zaletel fue apoyado por el Departamento de Energía de los EE. UU. en virtud de un premio Early Career Award (DE-SC0022716). El trabajo de Wu fue apoyado por una beca RIKEN iTHEMS. Cori es parte del Centro Nacional de Computación Científica de Investigación Energética (NERSC), la principal instalación de computación científica de la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía de EE. UU.
