¿Qué es la computación cuántica? Soluciones a problemas imposibles

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No escasea la publicidad en la industria informática, aunque incluso yo tengo que admitir que, a veces, la tecnología sí llega a ponerse a la altura de las promesas. El aprendizaje automático es un buen ejemplo. El aprendizaje automático se ha promocionado desde los años 50 y finalmente se ha vuelto generalmente útil en la última década.

La computación cuántica se propuso en los años 80, pero aún no es práctica, aunque eso no ha disminuido su promoción. Hay computadoras cuánticas experimentales en un pequeño número de laboratorios de investigación, y algunas computadoras cuánticas comerciales y simuladores cuánticos producidos por IBM y otros, pero incluso las computadoras cuánticas comerciales todavía tienen un número bajo de qubits -que explicaré en la siguiente sección-, altas tasas de decaimiento y cantidades significativas de ruido.

Explicación de la computación cuántica
La explicación más clara de la computación cuántica que he encontrado está en este video de la Dra. Talia Gershon de IBM. En el video, Gershon le explica la computación cuántica a un niño, un adolescente, un estudiante universitario y un estudiante de posgrado, y luego analiza los mitos y desafíos de la computación cuántica con el profesor Steve Girvin, de la universidad de Yale.

Para el niño, ella hace la analogía entre bits y centavos. Los bits clásicos son binarios, como monedas de un centavo sobre la mesa, que muestran cara o cruz. Los bits cuánticos (qubits) son como monedas de un centavo que giran sobre la mesa, que eventualmente podrían colapsar en estados que son solo cara o cruz.

Para el adolescente, usa la misma analogía, pero agrega la palabra superposición para describir los estados de un centavo que gira. La superposición de estados es una propiedad cuántica, que se observa comúnmente en partículas elementales y en las nubes de electrones de los átomos. En la ciencia popular, la analogía habitual es el experimento mental del gato de Schrödinger, que existe en su caja en un estado cuántico superpuesto de vivo y muerto, hasta que la caja se abre y se observa que es uno u otro.

Gershon continúa discutiendo el entrelazamiento cuántico con el adolescente. Esto significa que los estados de dos o más objetos cuánticos entrelazados están vinculados, incluso si están separados.

Por cierto, Einstein odiaba esta idea que descartó como «acción espeluznante a distancia”, pero el fenómeno es real y observable experimentalmente, e incluso ha sido recientemente fotografiado. Aún mejor, se ha enviado luz entrelazada con información cuántica a través de una fibra óptica de 50 kilómetros.

Finalmente, Gershon le muestra al adolescente el prototipo de computadora cuántica de IBM con su refrigerador de dilución, y analiza las posibles aplicaciones de las computadoras cuánticas, como el modelado de enlaces químicos.

Con el estudiante universitario, Gershon entra en más detalles sobre la computadora cuántica, el chip cuántico y el refrigerador de dilución que reduce la temperatura del chip a 10 mK (miliKelvin). Gershon también explica el entrelazamiento cuántico con más detalle, junto con la superposición cuántica y la interferencia. La interferencia cuántica constructiva se usa en las computadoras cuánticas para amplificar las señales que conducen a la respuesta correcta, y la interferencia cuántica destructiva se usa para cancelar las señales que conducen a la respuesta incorrecta. IBM fabrica qubits con materiales superconductores.

Con el estudiante de posgrado, Gershon analiza la posibilidad de utilizar computadoras cuánticas para acelerar partes clave del entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. También explica cómo IBM utiliza pulsos de microondas calibrados para manipular y medir el estado cuántico (los qubits) del chip informático.

Los principales algoritmos para la computación cuántica -que se analizan a continuación-, que se desarrollaron antes de que se hubiera demostrado siquiera un qubit, suponían la disponibilidad de millones de qubits perfectos, tolerantes a fallas y con corrección de errores. Actualmente tenemos computadoras con cincuenta qubits y no son perfectos. Los nuevos algoritmos en desarrollo están destinados a funcionar con el número limitado de qubits ruidosos que tenemos ahora.

Steve Girvin, un físico teórico de Yale, cuenta a Gershon sobre su trabajo en computadoras cuánticas tolerantes a fallas, que aún no existen. Los dos discuten la frustración de la decoherencia cuántica – «Usted solo puede mantener su información cuántica durante un tiempo”-, y la sensibilidad esencial de las computadoras cuánticas al ruido, frente al simple hecho de que este sea observado. Les dieron una puñalada a los mitos de que, en cinco años, las computadoras cuánticas resolverán el cambio climático, el cáncer y la <risa>. Girvin: «Actualmente nos encontramos en la etapa de los transistores o tubos al vacío de la computación cuántica, y estamos luchando por inventar circuitos integrados cuánticos”.

Algoritmos cuánticos
Como mencionó Gershon en su video, los algoritmos cuánticos más antiguos asumen millones de qubits perfectos, tolerantes a fallas y corregidos por errores, que aún no están disponibles. Sin embargo, vale la pena discutir dos de ellos para comprender su promesa, y qué contramedidas se pueden usar para protegerse contra su uso en ataques criptográficos.

Algoritmo de Grover: El algoritmo de Grover, ideado por Lov Grover en 1996, encuentra la inversa de una función en pasos O(vN); también se puede utilizar para buscar en una lista desordenada. Proporciona una aceleración cuadrática sobre los métodos clásicos, que necesitan O(N) pasos.

Otras aplicaciones del algoritmo de Grover incluyen la estimación de la media y la mediana de un conjunto de números, la resolución del problema de colisión y la ingeniería inversa de funciones de hash criptográficas. Debido a la aplicación criptográfica, los investigadores a veces sugieren que se dupliquen las longitudes de claves simétricas para proteger contra futuros ataques cuánticos.

Algoritmo de Shor: El algoritmo de Shor, ideado por Peter Shor en 1994, encuentra los factores primos de un número entero. Se ejecuta en tiempo polinomial en log(N), lo que lo hace exponencialmente más rápido que el tamiz de campo numérico general clásico. Esta aceleración exponencial promete romper los esquemas de criptografía de clave pública, como RSA, si hubiera computadoras cuánticas con qubits «suficientes” -el número exacto dependería del tamaño del entero factorizado- en ausencia de ruido cuántico y otros fenómenos cuánticos de descoherencia.

Si en algún momento las computadoras cuánticas se vuelven lo suficientemente grandes y confiables como para ejecutar el algoritmo de Shor con éxito contra el tipo de números enteros grandes usados en el cifrado RSA, entonces necesitaríamos nuevos criptosistemas «postcuánticos” que no dependan de la dificultad de la factorización prima.

Simulación de computación cuántica en Atos
Atos hace un simulador cuántico, Quantum Learning Machine, que actúa como si tuviera de 30 a 40 qubits. El paquete de hardware/software incluye un lenguaje de programación ensamblador cuántico y un lenguaje híbrido de alto nivel basado en Python. El dispositivo se utiliza en algunos laboratorios nacionales y universidades técnicas.

Refuerzo cuántico en D-Wave
D-Wave fabrica sistemas de refuerzo cuántico, como el DW-2000Q, que son un poco diferentes y menos útiles que las computadoras cuánticas de uso general. El proceso de refuerzo realiza la optimización de una manera similar al algoritmo de descenso de gradiente estocástico (SGD, por sus siglas en inglés) popular para entrenar redes neuronales de aprendizaje profundo, excepto que permite muchos puntos de partida simultáneos y túneles cuánticos a través de colinas locales. Las computadoras D-Wave no pueden ejecutar programas cuánticos como el algoritmo de Shor.

D-Wave afirma que el sistema DW-2000Q tiene hasta 2.048 qubits y 6.016 acopladores. Para alcanzar esta escala, utiliza 128 mil uniones Josephson en un chip de procesamiento cuántico superconductor, enfriado a menos de 15 mK por un refrigerador de dilución de helio. El paquete D-Wave incluye un conjunto de herramientas Python de código abierto alojadas en GitHub. El DW-2000Q se utiliza en algunos laboratorios nacionales, contratistas de defensa y empresas globales.

Computación cuántica en Google AI
Google AI está investigando sobre qubits superconductores, con arquitectura creciente basada en chips, que tiene como objetivo un error de puerta de dos qubit < 0,5%, en algoritmos cuánticos para modelar sistemas de electrones que interactúan con aplicaciones en química y ciencia de materiales, en solucionadores híbridos cuánticos-clásicos para una optimización aproximada, en un marco para implementar una red neuronal cuántica en procesadores a corto plazo, y en la supremacía cuántica.

En el 2018, Google anunció la creación de un chip superconductor de 72 qubits llamado Bristlecone. Cada qubit puede conectarse con cuatro vecinos más cercanos en la matriz 2D. Según Hartmut Neven, director del laboratorio de Inteligencia Artificial Cuántica de Google, la potencia de la computación cuántica está aumentando en una curva doblemente exponencial, basada en la cantidad de CPU convencionales que el laboratorio necesita para replicar los resultados de sus computadoras cuánticas.

A fines del 2019, Google anunció que había logrado la supremacía cuántica, la condición en la que las computadoras cuánticas pueden resolver problemas que son intratables en las computadoras clásicas, usando un nuevo procesador de 54 qubits llamado Sycamore. El equipo de Google AI Quantum publicó los resultados de este experimento de supremacía cuántica en el artículo de Nature, «Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor”.

Computación cuántica en IBM
En el video que mencioné anteriormente, el Dr. Gershon menciona que «hay tres computadoras cuánticas en este laboratorio, que cualquiera puede usar”. Se refiere a los sistemas IBM Q, que se construyen alrededor de qubit transmon, esencialmente uniones Josephson de niobio, configuradas para comportarse como átomos artificiales y controladas por pulsos de microondas que disparan resonadores de microondas en el chip cuántico, que a su vez se dirigen y se acoplan a los qubits en el procesador cuántico.

IBM ofrece tres formas de acceder a sus computadoras y simuladores cuánticos. Para «cualquiera” existe el SDK Qiskit, y una versión alojada en la nube llamada IBM Q Experience -ver captura de pantalla a continuación-, que también proporciona una interfaz gráfica para diseñar y probar circuitos. En el siguiente nivel, como parte de IBM Q Network, las organizaciones (universidades y grandes empresas) tienen acceso a las herramientas de desarrollo y los sistemas de computación cuántica más avanzados de IBM Q.

Qiskit soporta Python 3.5, o posterior, y se ejecuta en Ubuntu, macOS y Windows. Para enviar un programa Qiskit a una de las computadoras o simuladores cuánticos de IBM, se necesitan las credenciales de IBM Q Experience. Qiskit incluye un algoritmo y una biblioteca de aplicaciones, Aqua, que proporciona algoritmos como Search, de Grover, y aplicaciones para química, inteligencia artificial, optimización y finanzas.

A fines del 2019, en el estado de Nueva York, IBM presentó una nueva generación de sistema IBM Q con 53 qubits como parte de una flota ampliada de computadoras cuánticas en el nuevo IBM Quantum Computation Center. Estas computadoras están disponibles en la nube para los más de 150 mil usuarios registrados de IBM y cerca de 80 clientes comerciales, instituciones académicas y laboratorios de investigación.

Pantalla de inicio de IBM Q Experience. Tenga en cuenta que solo los sistemas IBM Q más pequeños (de cinco a catorce qubits, más un simulador) están disponibles actualmente para uso general. Los más grandes están reservados para clientes comerciales.

Computación cuántica en Intel
La investigación en Intel Labs ha llevado directamente al desarrollo de Tangle Lake, un procesador cuántico superconductor que incorpora 49 qubits en un paquete que se fabrica en las instalaciones de fabricación de 300 milímetros de Intel, en Hillsboro, Oregón. Este dispositivo representa la tercera generación de procesadores cuánticos producidos por Intel, aumentando en escala con respecto a los 17 qubits de su predecesor. Intel ha enviado los procesadores Tangle Lake a QuTech en los Países Bajos para realizar pruebas y trabajar en el diseño a nivel de sistema.

Intel también está investigando sobre qubits de giro, que funcionan sobre la base del giro de un solo electrón en el chip, controlado por pulsos de microondas. En comparación con los qubits superconductores, los qubits de giro se parecen mucho más a los componentes semiconductores existentes que operan en chips, aprovechando potencialmente las técnicas de fabricación existentes. Se espera que los qubits de giro permanezcan coherentes mucho más tiempo que los qubits superconductores y que ocupen mucho menos espacio.

Computación cuántica en Microsoft
Microsoft ha estado investigando las computadoras cuánticas durante más de 20 años. En octubre del 2017, en el anuncio público de la iniciativa de computación cuántica de Microsoft, la doctora Krysta Svore discutió varios avances, incluido el uso de qubits topológicos, el lenguaje de programación Q # y el Quantum Development Kit (QDK). Eventualmente, las computadoras cuánticas de Microsoft estarán disponibles como coprocesadores en la nube de Azure.

Los qubits topológicos toman la forma de nanocables superconductores. En este esquema, se pueden separar partes del electrón, creando un mayor nivel de protección para la información almacenada en el qubit físico. Esta es una forma de protección topológica conocida como cuasipartícula de Majorana. La cuasipartícula de Majorana, un fermión extraño que actúa como su propia antipartícula, se pronosticó en 1937 y, en el 2012, se detectó por primera vez en el laboratorio de Microsoft Quantum en los Países Bajos. El qubit topológico proporciona una mejor base que las uniones de Josephson, ya que tiene tasas de error más bajas, lo que reduce la proporción de qubits físicos a qubits lógicos con corrección de errores. Con esta relación reducida, los qubits más lógicos pueden caber dentro del refrigerador de dilución, creando la capacidad de crecer su escala.

Microsoft ha estimado, de diversas formas, que un qubit topológico de Majorana vale entre 10 y mil qubits de unión Josephson en términos de qubits lógicos con corrección de errores. Como acotación al margen, el 25 de marzo de 1938, Ettore Majorana, el físico teórico italiano que pronosticó la cuasipartícula basada en una ecuación de onda, desapareció en circunstancias desconocidas durante un viaje en barco desde Palermo a Nápoles.

El programa «Hello, World” para Q# demuestra la «teletransportación” del estado de un qubit a otro, qubit enredado. Este ejercicio en particular funciona con Visual Studio o Visual Studio Code. Si bien Microsoft aún no ofrece acceso a computadoras cuánticas reales en Azure, sí ofrece simuladores cuánticos que se ejecutan localmente o en Azure.

Obstáculos cuánticos
Como hemos visto, actualmente no existe un estándar único para las computadoras cuánticas, la construcción de qubits o la programación cuántica. Varios proveedores han creado computadoras cuánticas de su propio diseño, y varios proveedores han creado SDKs de programación cuántica.

Si bien la computación cuántica promete resolver problemas que son demasiado difíciles para las computadoras clásicas en períodos de tiempo razonables, aún no es práctica. Los principales problemas que superar son la decoherencia cuántica y el ruido, la fragilidad de los qubits y la capacidad de crecimiento de las computadoras cuánticas.

En este punto, solo IBM ofrece acceso a la nube a computadoras cuánticas reales, pero otros proveedores, incluidos Intel y Microsoft, están trabajando en computadoras cuánticas que pueden tener menos ruido, tiempos de coherencia más largos y mayor densidad que las basadas en qubits de unión Josephson superconductores. 

Martin Heller, InfoWorld.com