¿La computación cuántica está más cerca de la realidad?

La computación cuántica, la idea de trabajar con computadoras que muestran propiedades cuánticas, como ser capaz de mantener múltiples estados al mismo tiempo, se ha discutido durante mucho tiempo, pero ahora parece estar cada vez más cerca de la realidad, con algunos grandes avances. En la conferencia Techonomy de la semana pasada, tuve la oportunidad de organizar un panel sobre el tema con líderes de algunas de las compañías que están presionando sobre este tema, incluidos D-Wave e IBM.

Bryan Jacobs, consultor de Berberian & Company, que ofrece asesoramiento sobre computación cuántica, explicó que en todos los dispositivos electrónicos que usamos hoy en día, la información se almacena a través de la carga de un electrón que está encendido o apagado; en otras palabras, un poco. Pero si codifica la información en un estado cuántico, como un solo electrón o un fotón, puede asignarla a cero y uno, al igual que un bit clásico regular, pero también una superposición, donde puede ser cero y uno simultáneamente. Explicó que la noción interesante es que si tiene una computadora cuántica que tiene una gran cantidad de estos bits cuánticos, a menudo llamados qubits, puede comenzar en una superposición de todas las entradas posibles al mismo tiempo, y luego, si puede procesa la información de una manera cuántica coherente, en cierto sentido puede calcular la misma función en todas las entradas posibles simultáneamente. Se conoce como paralelismo cuántico. Señaló que hay un par de enfoques diferentes que las personas están probando hoy en día: uno está basado en puertas, que se parece más a las computadoras digitales tradicionales, y el otro es similar a un proceso analógico, conocido como recocido cuántico.

Vern Brownell, CEO de D-Wave Systems, que ha entregado algunas máquinas que usan recocido cuántico, dijo que su compañía eligió usar ese enfoque primero "porque pensamos que eso nos iba a dar capacidad más rápido que cualquier otro tipo de cuántico implementación informática ". Dijo que D-Wave también analizó otros modelos de computación cuántica, pero este enfoque fue el más pragmático.

Explicó que efectivamente tiene un anillador cuántico con mil qubits, que puede explorar un espacio de respuesta de dos posibilidades diferentes para el número de qubits. Esencialmente, esto funciona en problemas complejos de optimización y busca encontrar la energía más baja o la mejor respuesta para ese problema de optimización. Brownell señaló que Google ahora ha actualizado una máquina previamente comprada para su laboratorio de inteligencia artificial cuántica, y examinó cómo esto puede ayudar en el aprendizaje automático. Otro cliente es Lockheed, que está analizando un problema llamado verificación y validación de software.

Brownell reconoció que ninguno de estos ejemplos realmente ha entrado en producción todavía, pero dijo que han ejecutado aplicaciones reales que están resolviendo problemas reales a escala. En otras palabras, aún no han llegado al punto en que la máquina D-Wave está superando a las supercomputadoras clásicas, pero dijo que "estamos muy cerca de eso". En los próximos meses, la compañía mostrará "que una computadora cuántica puede superar lo mejor de lo que puede hacer la computación clásica. Estamos en ese punto decisivo en este momento".

Mark Ritter, distinguido miembro del personal de investigación y gerente sénior en el departamento de ciencias físicas del Centro de Investigación IBM TJ Watson, explicó que su equipo está realizando varios proyectos cuánticos diferentes, pero ha centrado su trabajo en la computación cuántica basada en puertas y la corrección de errores.

Uno de los teóricos de su equipo, Sergey Bravyi, inventó "un código de paridad topológico". Explicó que también usamos códigos de corrección de errores en las computadoras tradicionales, pero que la información cuántica es muy frágil, por lo que para hacer un sistema basado en compuertas, se necesita un código para proteger esa información cuántica frágil. Su equipo creó un sistema de 4 qubits, con qubits llamados "transmons" que pueden retener parte de la información cuántica durante un período más largo y con el código de corrección de errores pueden crear computación cuántica basada en puertas. Dijo que esto es como una red cuadrada donde los qubits están en los vértices del papel cuadriculado; un algoritmo luego superpone este código sobre los qubits. El objetivo de IBM es poder agregar más y más qubits a ese algoritmo. Dijo que pronto podría preservar el estado cuántico indefinidamente.

Observó cómo las puertas cuánticas usan enredos en todos los qubits y observan todos los estados potenciales, comparando esto con el patrón de interferencia que ves cuando arrojas muchas piedras en un estanque y obtienes interferencia constructiva y destructiva. Dijo que la mejor respuesta será interferida constructivamente, y esta será la única respuesta con la que terminará, si hay una única respuesta al problema. En una computadora cuántica basada en compuertas, dijo, puedes emplear la interferencia en esta codificación para obtener una respuesta al final del proceso, y que esto debería acelerarse exponencialmente para ciertos algoritmos.

Si bien esto aún puede estar lejos, Ritter dijo que la gente también está pensando en usar los qubits para ejecutar simulaciones analógicas con alta coherencia, como simular varias moléculas. Jacobs estuvo de acuerdo con la simulación cuántica y habló de simulaciones químicas de moléculas estables para encontrar drogas.

Le pregunté sobre el algoritmo de Shor, que sugiere que con una computadora cuántica, podría romper gran parte de la criptografía convencional. Jacobs usó la analogía de un cohete que intentaba enviar astronautas a la luna. Jacobs dijo que el algoritmo que ejecuta el problema que estamos tratando de resolver, como el algoritmo de Shor, es similar al módulo de comando de la nave espacial, y que la corrección de errores, como en qué está trabajando el equipo de Ritter, es como las etapas del cohete Pero, dijo, los tipos de motores de combustible o motores de cohete que tenemos en este momento no son suficientes para cohetes de cualquier tamaño. Dijo que es una pregunta muy difícil, y que todos los gastos generales asociados con los cálculos cuánticos y la corrección de errores significa que muchos de los algoritmos que parecen realmente prometedores hoy en día pueden no funcionar. Brownell dijo que pensaba que teníamos una década o más antes de que las computadoras cuánticas pudieran romper el cifrado RSA y tendremos que pasar a la criptografía post-cuántica.

Brownell enfatizó que el modelo de compuerta de la computación cuántica es muy diferente del recocido cuántico, y habló sobre lo útil que es al resolver ciertos problemas de optimización en la actualidad. También dijo que casi puede resolver problemas que están más allá del alcance de las computadoras clásicas. En algunos puntos de referencia, señaló, Google descubrió que la máquina D-Wave podía resolver problemas en algún lugar del orden de 30-100, 000x más rápido que un algoritmo de propósito general. Si bien este no era un algoritmo útil, dijo que su equipo se está centrando en algoritmos de casos de uso reales que pueden aprovechar esta capacidad a medida que su procesador escala en rendimiento cada 12-18 meses.

Brownell comparó la computación cuántica hoy con Intel en 1974 cuando salió con el primer microprocesador. Él estaba con Digital Equipment Corp. en ese momento, y dijo que en ese momento "no estábamos particularmente preocupados por Intel, porque tenían estos pequeños microprocesadores baratos que no eran tan poderosos como estas cajas grandes y esas cosas que teníamos". Pero en cuestión de diez años, ya sabes, el negocio había desaparecido por completo y Digital cerró ". Dijo que si bien no creía que la computación cuántica amenazaría a todo el mundo de la computación clásica, sí espera ver estas mejoras incrementales en los procesadores cada 18 meses, hasta el punto de que será una capacidad que será necesaria para los administradores de TI y desarrolladores para usar.

En particular, dijo, D-Wave ha co-desarrollado algoritmos de aprendizaje probabilístico, algunos de ellos en el espacio de aprendizaje profundo, que pueden hacer un mejor trabajo de reconocimiento de cosas y entrenamiento que lo que se puede hacer sin la computación cuántica. Eventualmente, él ve esto como un recurso en la nube que se usará mucho para complementar las computadoras clásicas.

Ritter dijo que era difícil comparar realmente cualquiera de los métodos cuánticos con las máquinas clásicas que ejecutan computación de propósito general, porque la gente está haciendo aceleradores y usando GPU y FPGA diseñados para tareas específicas. Dijo que si realmente diseñó un ASIC que fuera específico para resolver su problema, la computación cuántica real con aceleración real debería vencer a cualquiera de ellos, porque cada qubit que agrega duplica ese espacio de configuración. En otras palabras, juntar mil qubits debería aumentar el espacio en 2x1000 ^{th de} potencia, lo que señaló es más que el número de átomos en el universo. Y, dijo, con una computadora con compuerta, el problema es que las compuertas funcionan más lentamente que su teléfono celular, por lo que tiene más operaciones a la vez, pero cada operación es más lenta que en una computadora clásica. "Es por eso que tienes que hacer una máquina más grande antes de ver este crossover", dijo.

Jacobs señaló cuán mucho más eficiente podría ser la computación cuántica. "Si nos fijamos en la potencia que se necesita utilizando las mejores supercomputadoras súper verdes del mundo, si quisieran hacer una simulación de 65 qubits, eso requeriría aproximadamente una planta de energía nuclear", dijo, "y luego si quisieran para hacer 66 requeriría dos centrales nucleares ".

Brownell dijo que con más de 1, 000 qubits, la máquina D-Wave actual podría manejar teóricamente modelos de hasta 2 a 1000, equivalentes a 10 a 300. (Para comparar, dijo, los científicos estiman que solo hay entre 10 y 80 átomos en el universo). Entonces, dice que los límites en el rendimiento de la computadora no se deben a limitaciones en el recocido cuántico, sino más bien a la limitación en el I / O funciona, un problema de ingeniería que se está abordando en cada nueva generación. En algunos de los algoritmos de referencia, la máquina de 1152 qubits de la compañía debería ser 600 veces más potente que lo mejor de lo que pueden hacer las computadoras clásicas, afirma.

La arquitectura de D-Wave, que utiliza una matriz de qubits con acoplamientos que de alguna manera se asemeja a una red neuronal, ha tenido una aplicación inicial a las redes neuronales de aprendizaje profundo en el aprendizaje automático.

Pero también habló sobre otras aplicaciones, como ejecutar el equivalente de las simulaciones de Monte Carlo, que solía hacer en Goldman Sachs (donde era CIO) para los cálculos de riesgo-valor. Recordó que esto tomó alrededor de un millón de núcleos y tuvo que correr durante la noche. Teóricamente, una computadora cuántica podría hacer cosas similares con mucha menos energía. Dijo que la máquina D-Wave usa muy poco, pero necesita funcionar dentro de un refrigerador grande que mantiene temperaturas muy bajas (alrededor de 8 milikelvin), pero que la máquina en sí misma solo necesita unos 15-20 kW para funcionar, lo cual es bastante pequeño. para un centro de datos.

Ritter mencionó una idea similar para el modelo basado en la puerta, y discutió el muestreo de metrópolis cuántica que, según él, es el equivalente del Monte Carlo cuántico, pero con diferentes estadísticas debido a las propiedades de entrelazamiento.

El equipo de Ritter está trabajando en la simulación analógica cuántica, donde puede calcular y mapear un diseño molecular en una conexión de qubits y hacer que resuelva los modos ideales y todos los comportamientos de una molécula, lo que dijo es muy difícil una vez que obtienes alrededor de 50 electrones..

Jacobs discutió la criptografía cuántica, que involucra una clave que se genera de una manera que puede probar que nadie estaba escuchando la transmisión. Ritter dijo que Charlie Bennett de IBM teorizó una técnica para "teletransportar" el qubit en el enlace a otro qubit en la máquina, pero dijo que cree que tales técnicas están a más de unos pocos años.

Jacobs señaló las diferencias entre la computación de puerta cuántica y el recocido cuántico, particularmente en las áreas de corrección de errores, y señaló que hay otro método, también llamado computación cuántica topológica, en el que Microsoft está trabajando.

Un desafío interesante es escribir aplicaciones para tales máquinas, que Ritter describió como el envío de tonos en una frecuencia específica que hace que los diferentes qubits resuenen e interactúen entre sí a tiempo, lo que hace que el cálculo se produzca "casi como una partitura musical". Señaló que hay idiomas de nivel superior, pero que mucho trabajo todavía requiere un teórico. Jacobs señaló que existen diferentes niveles de lenguajes cuánticos de código abierto como QASM y Quipper, ambos centrados principalmente en el modelo de puerta cuántica. Brownell señaló que no ha habido tanta actividad en el recocido cuántico, porque fue más controvertido hasta hace poco, y dijo que D-Wave ha tenido que hacer mucho de ese trabajo en sí mismo, y está trabajando para mover los idiomas a niveles más altos. Dentro de cinco años, espera que sea tan fácil de usar como una GPU u otro tipo de recurso clásico.