Gokul Subramanian Ravi
Gokul Subramanian Ravi comenzó su Beca CIF en septiembre de 2020 después de recibir su doctorado (enfocado en arquitectura de computadoras) de la Universidad de Wisconsin-Madison en agosto de 2020. Gokul se encuentra actualmente en el Universidad de Chicago trabajando en computación cuántica con Frédéric Chong, Profesor Seymour Goodman de Ciencias de la Computación. Enlazados están sus blogs en algoritmos cuánticos variacionales y trayendo más arquitectos informáticos clásicos en el mundo cuántico. Gokul se encuentra actualmente en el mercado laboral académico 2022-23.
El resto de esta publicación está escrita por Gokul Ravi.
Proyecto actual
La computación cuántica es un paradigma tecnológico disruptivo con el potencial de revolucionar la computación y, por lo tanto, el mundo. Durante tres décadas, la promesa de la computación cuántica se ha fortalecido gradualmente a través de avances teóricos en algoritmos y avances experimentales en tecnología de dispositivos, ambos a menudo perseguidos de forma aislada.
Pero a medida que los dispositivos cuánticos se están transformando de la curiosidad del laboratorio a la realidad técnica, es vital construir un ecosistema informático que debería mejorar activamente las capacidades fundamentales y limitadas de corto plazo (NISQ: Noisy Intermediate Scale Quantum) y largo plazo (FT: máquinas cuánticas tolerantes a fallas), de una manera que esté bien familiarizada con las necesidades de las aplicaciones cuánticas de destino. Los arquitectos informáticos son especialmente críticos para este esfuerzo, ya que son expertos en cerrar la brecha de información entre las diferentes capas de la pila informática y han acumulado experiencia progresivamente en la construcción de sistemas altamente optimizados y estrictamente restringidos; esto es invaluable para el futuro de la computación cuántica.
Como arquitecto de computadoras cuánticas capacitado tanto en computación cuántica como clásica, mi investigación posdoctoral se ha centrado en construir un ecosistema híbrido de computación cuántica-clásica para obtener una ventaja cuántica práctica. Esto implicó aprovechar los principios de la computación clásica tanto en el material como en la filosofía, lo que me permitió liderar proyectos cuánticos interesantes dirigidos a: a) Mitigación de errores adaptativos y soporte clásico para algoritmos cuánticos variacionales (VAQEM, CAFQA y QISMET); b) Gestión eficiente de los recursos cuánticos (QManager y Quancorde); y c) Decodificación escalable para la corrección de errores cuánticos (Clic).
Para destacar CAFQA como ejemplo: Los algoritmos cuánticos variacionales se encuentran entre las aplicaciones más prometedoras para la ventaja cuántica a corto plazo y tienen aplicación en una variedad de problemas, como la simulación de sistemas cuánticos de muchos cuerpos. Los VQA se basan en la optimización iterativa de un circuito parametrizado con respecto a una función objetivo. Dado que las máquinas cuánticas son recursos ruidosos y costosos, es imperativo elegir clásicamente los parámetros iniciales de VQA para que estén lo más cerca posible de los óptimos, para mejorar la precisión de VQA y acelerar su convergencia en los dispositivos actuales. En CAFQA, estos parámetros iniciales se eligen buscando de manera eficiente y escalable a través de la parte clásicamente simulable del espacio cuántico (conocido como el espacio de Clifford) mediante el uso de una técnica de búsqueda discreta basada en la optimización bayesiana.
Impacto
Primero, estos proyectos han mostrado un impacto cuantitativo significativo. En el ejemplo anterior, la inicialización de VQA con CAFQA recupera hasta el 99.99 % de la imprecisión perdida en los enfoques de inicialización clásicos de vanguardia anteriores. Como otro ejemplo, propusimos un decodificador criogénico para la corrección de errores cuánticos llamado Clique, que elimina el 70-99+% del ancho de banda de decodificación de corrección de errores (dentro y fuera del refrigerador de dilución) a un costo de hardware muy bajo. Nuestras otras propuestas también han producido mejoras sustanciales en la fidelidad cuántica y la eficiencia de ejecución general.
En segundo lugar, estas direcciones de investigación han abierto las puertas a una variedad de ideas novedosas en la intersección de la computación cuántica y la clásica, lo que podría ampliar la participación de investigadores con diversa experiencia en computación clásica.
Investigación adicional
Otras áreas de investigación que estoy siguiendo incluyen: a) Identificar nuevas aplicaciones cuánticas de destino que se beneficiarán del soporte clásico; b) Explorar una variedad de técnicas de mitigación de ruido en diferentes tecnologías cuánticas; c) Tratar de reducir aún más los cuellos de botella cuánticos-clásicos de corrección de errores; y d) Administrar un conjunto diverso de aplicaciones y tecnología en la nube cuántica.
