Las computadoras cuánticas prometen algún día cambiar el mundo al realizar tipos de cálculos que matemáticamente están más allá del alcance de los sistemas digitales tradicionales. Uno de los desafíos para hacer realidad este futuro es el hecho de que los sistemas cuánticos pueden verse afectados fácilmente por el más mínimo empujón del mundo exterior, lo que los hace altamente falibles.
Los investigadores de Google AI, una división del gigante de las búsquedas en Internet, han demostrado que pueden corregir errores en una computadora cuántica a un ritmo que mejora a medida que la computadora se vuelve más poderosa. El resultado podría proporcionar un camino hacia el objetivo final de la industria: una computadora cuántica que pueda usarse para una amplia gama de aplicaciones económicamente útiles y valiosas.
«La única forma de lograr esto es introducir la corrección de errores cuánticos», dijo Hartmut Nevin, jefe del laboratorio de inteligencia artificial cuántica de Google en Santa Bárbara, California, en una conferencia de prensa en línea el martes. «Yo llamaría a esto un rito de iniciación necesario por el que debe pasar cualquier tecnología de computación cuántica madura».
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El logro se produce cuando Google GOOGL-Q y otras empresas están desarrollando computadoras cuánticas basadas en una variedad de tecnologías centrales. En este punto, aún no está claro qué enfoque podría conducir a la plataforma comercialmente más competitiva. En 2019, Google se convirtió en el primero en reclamar una ventaja cuántica al realizar un cálculo numérico finito más rápido que un sistema digital, utilizando un chip basado en circuitos superconductores enfriados a la temperatura del helio líquido. El año pasado, Xanadu Quantum Systems Inc. La empresa con sede en Toronto ha alcanzado un hito similar con una máquina a temperatura ambiente que se basa en la interacción de ondas de luz.
Pero independientemente del diseño del sistema cuántico, la importancia de la supresión de errores es un tema recurrente en el campo.
Incluso los sistemas informáticos normales pueden desarrollar errores a medida que ejecutan sus operaciones. Una forma principal de combatir esto es proteger los bits de información, los unos y los ceros que se encuentran en el corazón de cualquier cálculo numérico, con tres capas de redundancia. Por ejemplo, si un bit se codifica tres veces en lugar de una, cualquier error en la forma en que la computadora registra y almacena el bit se compensa con los otros dos si se codifica correctamente. En tal configuración, la computadora ve tres bits como «011» y los interpreta como «1».
En un sistema informático cuántico, los bits se reemplazan por qubits cuyas propiedades cuánticas les permiten mantener valores borrosos, cada combinación de uno y cero, mientras se realiza el cálculo. Mantener dicho estado es un delicado equilibrio que está constantemente en riesgo de vibraciones y otras formas de ruido del sistema. Los sistemas cuánticos se pueden hacer más robustos si la información contenida en un solo qubit se distribuye en un grupo de qubits vinculados entre sí. Luego, cada grupo de qubits físicos desempeña el papel de un solo qubit lógico en las operaciones informáticas.
El desafío para aquellos que buscan construir una computadora cuántica tolerante a fallas, una computadora que pueda monitorear errores, es encontrar una manera de agregar qubits sin agregar más inestabilidad a un sistema ya frágil.
En su último esfuerzo, el Dr. Nevin y su equipo han desarrollado una estrategia para integrar cúbits en una versión de sus chips superconductores. En el experimento, cuando cada qubit lógico constaba de 17 qubits físicos, la tasa de error se midió en poco más del 3 por ciento por ciclo de cómputo. Cuando el número de qubits físicos por lógica aumentó a 49, la tasa de error se redujo a alrededor del 2,9 por ciento.
«La mejora que estamos viendo es mínima», dijo Julian Kelly, miembro del equipo. «Lo que queremos hacer es que esta mejora sea muy significativa, ya que agregamos más correcciones de errores».
en Trabajo de investigación Al describir el trabajo, publicado el miércoles en la revista Nature, el equipo de Google sugirió que a medida que las computadoras cuánticas se hicieran más grandes, el método que usaron para controlar los errores permitiría que esas computadoras funcionaran de manera confiable.
«Definitivamente es un progreso», dijo Daniel Gottsman, profesor de informática teórica en la Universidad de Maryland, que no participó en el trabajo. «Pudieron poner todo junto con la precisión suficiente para que realmente pudieran ver la esperanza de mejora».
Queda por ver si la esperanza se cumple a medida que las máquinas cuánticas se vuelven gradualmente más grandes. Si bien los tipos de sistemas con los que trabajan los investigadores hoy en día están en la escala de docenas a cientos de qubits, se estima que requerirá máquinas con un millón o más de qubits que realicen miles de millones de operaciones para alcanzar el verdadero potencial de la computación cuántica.
El Dr. Gottsman dijo que uno de los hitos que aún espera es desarrollar un qubit de corrección de errores que sea inequívocamente mejor que un qubit que no use ninguna corrección de errores.
Otra pregunta abierta es si un método de corrección de errores que mejore un tipo de sistema cuántico será bueno para otro. Por ejemplo, el enfoque utilizado por el equipo de Google se conoce como «código de superficie» porque se adapta bien a los qubits conectados en un plano bidimensional, como los circuitos superconductores en un chip.
El código de superficie también se puede usar de una manera que se aplica al tipo de computadora cuántica basada en la luz desarrollada por Xanadu, entre otros. Sin embargo, estos sistemas podrían explotar otras formas en las que los qubits interactúan en el espacio 3D para encontrar métodos de corrección de errores que funcionen mejor que el código de superficie.
“Estamos muy enfocados en construir una computadora cuántica que corrija errores”, dijo Zachary Vernon, director de tecnología de hardware de Xanadu. «Una gran parte de ese enfoque para nosotros es desarrollar símbolos que mejoren la conectividad 3D».
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