"Journal Club" de IQT: una guía para principiantes sobre la computación de yacimientos cuánticos

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Un nuevo artículo de Nature Science Advances analiza la computación de reservorios cuánticos y sus impactos en los procesos informáticos. (ICT de PC)

By kenna hughes-castleberry publicado el 10 de noviembre de 2023

El “Journal Club” de IQT es una serie de artículos semanales que analiza un artículo de investigación reciente sobre tecnología cuántica y analiza sus impactos en el ecosistema cuántico.

El ámbito de la computación cuántica a menudo parece sacado directamente de las páginas de la ciencia ficción, pero es muy real y evoluciona rápidamente. en un nuevo Informes científicos Naturaleza artículo, investigadores de IBM Quantum y el Centro de Investigación Thomas J. Watson se están centrando ahora en un nuevo aspecto llamado "Computación de yacimientos cuánticos". Para entender esto, imagen una vasta reserva de agua donde las ondas pueden usarse para predecir lo que sucederá a continuación; sólo que, en este caso, el agua es el estado cuántico de las partículas y las ondas son datos.

La computación de yacimientos cuánticos es un avance apasionante en el campo de la computación cuántica máquina de aprendizaje, particularmente adecuado para predecir secuencias y patrones a lo largo del tiempo, de manera muy similar a pronosticar patrones climáticos o tendencias del mercado de valores. Las computadoras tradicionales luchan con estas tareas porque son lineales y ordenadas, pero el mundo natural, como el bolsa de valores or tiempo – es complejo y a menudo caótico.

Lo verdaderamente innovador de los últimos avances es el uso del “ruido” dentro del sistema cuántico. En la vida cotidiana el ruido suele ser algo que intentamos reducir o eliminar. Sin embargo, en el mundo cuántico, este ruido se puede aprovechar y controlar para ayudar a hacer mejores predicciones. Es como si la estática de tu radio pudiera decirte de repente qué canción sonará a continuación.

Los científicos han ideado una forma de sintonizar este ruido cuántico, ajustándolo para mejorar las predicciones. Esto se hace programando el ruido en los circuitos cuánticos, las vías que controlan los bits cuánticos, o qubits, que son las unidades de información básicas en la computación cuántica. Al ajustar el ruido, los investigadores de IBM Quantum pudieron optimizar el rendimiento del sistema cuántico.

Además, los investigadores han encontrado formas de simplificar estos sistemas cuánticos. Han reducido la cantidad de qubits necesarios y la complejidad de sus conexiones (entrelazamiento), lo que hace que los sistemas sean más fáciles de administrar y potencialmente más robustos.

El impacto de estos avances en la computación de reservorios cuánticos ya es prometedor. Utilizando un modelo de ruido único y una memoria más pequeña, los científicos han logrado resultados impresionantes en la simulación de sistemas complejos. Un ejemplo dado es el Sistema Mackey-Glass, que es un modelo matemático utilizado para describir sistemas complejos como las oscilaciones biológicas. Los investigadores pudieron predecir su comportamiento 100 pasos adelante en lo que se conoce como régimen caótico, un desafío importante debido a la naturaleza impredecible del sistema.

En términos sencillos, esto es como mirar dentro de una bola de cristal muy complicada y prever con precisión acontecimientos en un futuro lejano. Para la industria de la computación cuántica, estos avances podrían significar predicciones más rápidas, más eficientes y más precisas para cualquier cosa, desde el pronóstico del tiempo hasta el análisis financiero y más. Es una visión intrigante de un futuro en el que nuestras computadoras podrían pensar más como nosotros: abrazando el caos y la complejidad en lugar de dejarse confundir.

Kenna Hughes-Castleberry es redactora de Inside Quantum Technology y comunicadora científica de JILA (una asociación entre la Universidad de Colorado Boulder y NIST). Sus temas de escritura incluyen tecnología profunda, computación cuántica e inteligencia artificial. Su trabajo ha aparecido en Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica y más.