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Articulo de referencia

Supremacía cuántica

En computación cuántica , la supremacía cuántica o ventaja cuántica es el objetivo de demostrar que una computadora cuántica programable puede resolver un problema que ninguna c...

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En computación cuántica , la supremacía cuántica o ventaja cuántica es el objetivo de demostrar que una computadora cuántica programable puede resolver un problema que ninguna computadora clásica puede resolver en un tiempo factible, independientemente de la utilidad del problema. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] El término fue acuñado por John Preskill en 2011, [ 1 ] [ 4 ] pero el concepto se remonta a las propuestas de computación cuántica de Yuri Manin en 1980 [ 5 ] y Richard Feynman en 1981 [ 6 ] .

Conceptualmente, la supremacía cuántica implica tanto la tarea de ingeniería de construir una computadora cuántica potente como la tarea teórica de complejidad computacional de encontrar un problema que pueda ser resuelto por esa computadora cuántica y que tenga una aceleración superpolinómica con respecto al mejor algoritmo clásico conocido o posible para esa tarea. [ 7 ] [ 8 ]

Una propiedad notable de la supremacía cuántica es que puede lograrse factiblemente con computadoras cuánticas a corto plazo, [ 4 ] ya que no requiere una computadora cuántica para realizar ninguna tarea útil [ 9 ] ni utilizar corrección de errores cuánticos de alta calidad , [ 10 ] ambos objetivos a largo plazo. [ 2 ] En consecuencia, los investigadores consideran la supremacía cuántica principalmente como un objetivo científico, con relativamente poca influencia inmediata en la futura viabilidad comercial de la computación cuántica. [ 2 ] Debido a las posibles mejoras impredecibles en las computadoras y algoritmos clásicos, la supremacía cuántica puede ser temporal o inestable, lo que somete los posibles logros a un escrutinio significativo. [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]

Ejemplos de propuestas para demostrar la supremacía cuántica incluyen la propuesta de muestreo de bosones de Aaronson y Arkhipov, [ 14 ] y el muestreo de la salida de circuitos cuánticos aleatorios . [ 15 ] [ 16 ] Las distribuciones de salida que se obtienen al realizar mediciones en el muestreo de bosones o el muestreo de circuitos cuánticos aleatorios son planas, pero estructuradas de tal manera que no se puede muestrear de manera eficiente clásicamente a partir de una distribución cercana a la generada por el experimento cuántico . Para que esta conclusión sea válida, solo se deben invocar supuestos muy leves en la teoría de la complejidad computacional. En este sentido, los esquemas de muestreo cuántico aleatorio pueden tener el potencial de demostrar la supremacía cuántica. [ 17 ]

Fondo

La supremacía cuántica en el siglo XX

En 1936, Alan Turing publicó su artículo "Sobre los números computables" [ 18 ] en respuesta a los problemas de Hilbert de 1900. El artículo de Turing describía lo que él llamó una "máquina de computación universal", que más tarde se conoció como máquina de Turing . En 1980, Paul Benioff utilizó el artículo de Turing para proponer la viabilidad teórica de la computación cuántica. Su artículo "La computadora como sistema físico: un modelo hamiltoniano mecánico cuántico microscópico de computadoras representado por máquinas de Turing" [ 19 ] fue el primero en demostrar que es posible mostrar la naturaleza reversible de la computación cuántica siempre que la energía disipada sea arbitrariamente pequeña. En 1981, Richard Feynman demostró que la mecánica cuántica no podía simularse eficientemente en dispositivos clásicos. [ 20 ] Durante una conferencia, pronunció la famosa frase: «La naturaleza no es clásica, maldita sea, y si quieres hacer una simulación de la naturaleza, mejor que sea cuántica, y por Dios, es un problema maravilloso, porque no parece tan fácil». [ 20 ] Poco después, David Deutsch elaboró ​​una descripción de una máquina de Turing cuántica y diseñó un algoritmo creado para ejecutarse en una computadora cuántica. [ 21 ]

En 1994, se logró un mayor progreso hacia la supremacía cuántica cuando Peter Shor formuló el algoritmo de Shor , simplificando un método para factorizar enteros en tiempo polinomial. [ 22 ] En 1995, Christopher Monroe y David Wineland publicaron su artículo, "Demostración de una puerta lógica cuántica fundamental", [ 23 ] marcando la primera demostración de una puerta lógica cuántica , específicamente la "NOT controlada " de dos bits. En 1996, Lov Grover impulsó el interés en la fabricación de una computadora cuántica después de publicar su algoritmo, el algoritmo de Grover , en su artículo, "Un algoritmo mecánico cuántico rápido para la búsqueda en bases de datos". [ 24 ] En 1998, Jonathan A. Jones y Michele Mosca publicaron "Implementación de un algoritmo cuántico para resolver el problema de Deutsch en una computadora cuántica de resonancia magnética nuclear", [ 25 ] marcando la primera demostración de un algoritmo cuántico.

El progreso en el siglo XXI

En la década de 2000 se lograron grandes avances hacia la supremacía cuántica con la primera computadora de resonancia magnética nuclear de 5 cúbits (2000), la demostración del teorema de Shor (2001) y la implementación del algoritmo de Deutsch en una computadora cuántica en clúster (2007). [ 26 ] En 2011, D-Wave Systems de Burnaby, Columbia Británica, Canadá, se convirtió en la primera empresa en vender una computadora cuántica comercialmente. [ 27 ] En 2012, el físico Nanyang Xu logró un hito al utilizar un algoritmo de factorización adiabática mejorado para factorizar 143. Sin embargo, los métodos utilizados por Xu fueron recibidos con objeciones. [ 28 ] Poco después de este logro, Google compró su primera computadora cuántica. [ 29 ]

Google había anunciado planes para demostrar la supremacía cuántica antes de finales de 2017 con una matriz de 49 cúbits superconductores . [ 30 ] A principios de enero de 2018, Intel anunció un programa de hardware similar. [ 31 ] En octubre de 2017, IBM demostró la simulación de 56 cúbits en una supercomputadora clásica , aumentando así la potencia computacional necesaria para establecer la supremacía cuántica. [ 32 ] En noviembre de 2018, Google anunció una asociación con la NASA que "analizaría los resultados de circuitos cuánticos ejecutados en procesadores cuánticos de Google y... proporcionaría comparaciones con la simulación clásica para apoyar a Google en la validación de su hardware y establecer una base para la supremacía cuántica". [ 33 ] El trabajo teórico publicado en 2018 sugirió que la supremacía cuántica debería ser posible con una "red bidimensional de 7×7 cúbits y alrededor de 40 ciclos de reloj" si las tasas de error se pueden reducir lo suficiente. [ 34 ] El esquema discutido era una variante de un esquema de muestreo aleatorio cuántico en el que los cúbits se someten a circuitos cuánticos aleatorios que presentan puertas cuánticas extraídas de un conjunto de puertas universal, seguidos de mediciones en la base computacional.

El 18 de junio de 2019, Quanta Magazine sugirió que la supremacía cuántica podría ocurrir en 2019, según la ley de Neven . [ 35 ] El 20 de septiembre de 2019, el Financial Times informó que "Google afirma haber alcanzado la supremacía cuántica con una matriz de 54 cúbits, de los cuales 53 eran funcionales, los cuales se utilizaron para realizar una serie de operaciones en 200 segundos que a una supercomputadora le tomaría aproximadamente 10 000 años completar". [ 36 ] [ 37 ]

Este anuncio fue recibido con una refutación por parte del competidor directo de Google, IBM. IBM sostuvo que el cálculo que Google afirmaba que tardaría 10.000 años podría realizarse en tan solo 2,5 días en su propia supercomputadora Summit si se optimizara su arquitectura, lo que desató un debate sobre el umbral preciso para la "supremacía cuántica" [ 38 ].

Sin embargo, al margen de este debate, la demostración de que el procesador Sycamore de Google podía realizar un cálculo específico significativamente más rápido que la supercomputadora más potente existente se considera un logro científico importante. La investigación se publicó en la revista científica revisada por pares Nature . [ 39 ] En 2024, el equipo de Google estimó que, gracias a las mejoras en los algoritmos clásicos de redes tensoriales , simular 53 cúbits tomaría solo seis segundos en la supercomputadora Frontier . [ 40 ]

En diciembre de 2020, un grupo con sede en la Universidad de Ciencia y Tecnología de China (USTC), liderado por Pan Jianwei, alcanzó la supremacía cuántica al implementar el muestreo de bosones gaussianos en 76 fotones con su computadora cuántica fotónica Jiuzhang . [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] El artículo afirma que para generar la cantidad de muestras que la computadora cuántica genera en 200 segundos, una supercomputadora clásica requeriría 2.5 mil millones de años de computación. [ 3 ]

En octubre de 2021, equipos de la USTC informaron nuevamente sobre la primacía cuántica al construir dos supercomputadoras llamadas Jiuzhang 2.0 y Zuchongzhi. Jiuzhang 2.0, basada en luz, implementó el muestreo de bosones gaussianos para detectar 113 fotones de un interferómetro óptico de 144 modos y una aceleración de la tasa de muestreo de10 24 – una diferencia de 37 fotones y 10 órdenes de magnitud sobre el Jiuzhang anterior. [ 44 ] [ 45 ] Zuchongzhi es una computadora cuántica superconductora programable que necesita mantenerse a temperaturas extremadamente bajas para funcionar de manera eficiente y utiliza muestreo de circuitos aleatorios para obtener 56 cúbits de una arquitectura de acoplamiento sintonizable de 66 transmons , una mejora sobre el logro de Sycamore 2019 de Google en 3 cúbits, lo que significa un mayor costo computacional de simulación clásica de 2 a 3 órdenes de magnitud. [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] Un tercer estudio informó que Zuchongzhi 2.1 completó una tarea de muestreo que "es aproximadamente 6 órdenes de magnitud más difícil que la de Sycamore" "en la simulación clásica". [ 49 ]

En junio de 2022, Xanadu informó sobre un experimento de muestreo de bosones que se sumaba a los de Google y la USTC. Su configuración utilizaba bucles de fibra óptica y multiplexación para reemplazar la red de divisores de haz por uno solo, lo que también facilitó su reconfiguración. Detectaron un promedio de entre 125 y 219 fotones de 216 modos comprimidos (la luz comprimida sigue una distribución del número de fotones, por lo que puede contener más de un fotón por modo) y afirman haber obtenido una aceleración 50 millones de veces mayor que la de experimentos anteriores. [ 50 ] [ 51 ]

En marzo de 2024, D-Wave Systems informó sobre un experimento que utilizaba un procesador basado en recocido cuántico que superaba a los métodos clásicos, incluidas las redes tensoriales y las redes neuronales. Argumentaron que ningún enfoque clásico conocido podía producir los mismos resultados que la simulación cuántica en un plazo razonable y afirmaron la supremacía cuántica. La tarea realizada fue la simulación de la dinámica de no equilibrio de un sistema de espín magnético sometido a una transición de fase cuántica. [ 52 ] Sin embargo, un estudio posterior basado en redes tensoriales cuestionó esta ventaja, demostrando que varios de los experimentos de supremacía de D-Wave pueden simularse con una precisión comparable o superior en hardware clásico utilizando técnicas de redes tensoriales eficientes y optimizadas. [ 53 ]

Logros en la corrección de errores cuánticos

Google también es considerado un líder en el campo de la corrección de errores cuánticos, uno de los mayores desafíos de la computación cuántica. En una investigación publicada también en Nature , la compañía fue la primera en demostrar que era posible construir un cúbit lógico con una tasa de error menor que la de los cúbits físicos que lo componen. [ 54 ]

Esto se considera un paso crucial hacia las computadoras cuánticas tolerantes a fallos, necesarias para aplicaciones prácticas. Mientras que el experimento de "supremacía cuántica" demostró la "velocidad" potencial de las computadoras cuánticas, esta investigación demostró su potencial en cuanto a "estabilidad" y "fiabilidad".

Además, Google contribuye al ecosistema de investigación de código abierto al proporcionar marcos de software como Cirq y TensorFlow Quantum , que permiten a los investigadores desarrollar y probar nuevos algoritmos cuánticos. [ 55 ]

Complejidad computacional

Los argumentos de complejidad se refieren a cómo la cantidad de algún recurso necesario para resolver un problema (generalmente tiempo o memoria ) aumenta con el tamaño de la entrada. En este contexto, un problema consiste en una instancia de problema de entrada (una cadena binaria) y una solución devuelta (la cadena de salida correspondiente), mientras que los recursos se refieren a operaciones elementales designadas, uso de memoria o comunicación. Un conjunto de operaciones locales permite a la computadora generar la cadena de salida. Un modelo de circuito y sus operaciones correspondientes son útiles para describir problemas tanto clásicos como cuánticos; el modelo de circuito clásico consiste en operaciones básicas como puertas AND , puertas OR y puertas NOT , mientras que el modelo cuántico consiste en circuitos clásicos y la aplicación de operaciones unitarias. A diferencia del conjunto finito de puertas clásicas, existe una cantidad infinita de puertas cuánticas debido a la naturaleza continua de las operaciones unitarias. Tanto en los casos clásicos como cuánticos, la complejidad aumenta con el tamaño del problema. [ 56 ] Como extensión de la teoría clásica de la complejidad computacional , la teoría de la complejidad cuántica considera lo que una computadora cuántica universal teórica podría lograr sin tener en cuenta la dificultad de construir una computadora cuántica física ni lidiar con la decoherencia y el ruido. [ 57 ] Dado que la información cuántica es una generalización de la información clásica, las computadoras cuánticas pueden simular cualquier algoritmo clásico . [ 57 ]

Las clases de complejidad cuántica son conjuntos de problemas que comparten un modelo computacional cuántico común, y cada modelo contiene restricciones de recursos específicas. Los modelos de circuitos son útiles para describir las clases de complejidad cuántica. [ 58 ] La clase de complejidad cuántica más útil es BQP (tiempo polinomial cuántico con error acotado), la clase de problemas de decisión que pueden resolverse en tiempo polinomial mediante una computadora cuántica universal . Aún quedan preguntas sobre BQP, como la conexión entre BQP y la jerarquía de tiempo polinomial, si BQP contiene o no problemas NP-completos y los límites inferior y superior exactos de la clase BQP. Las respuestas a estas preguntas no solo revelarían la naturaleza de BQP, sino que también responderían preguntas difíciles de la teoría clásica de la complejidad. Una estrategia para comprender mejor BQP es definir clases relacionadas, ordenarlas en una jerarquía de clases convencional y luego buscar propiedades que se revelen por su relación con BQP. [ 59 ] Existen otras clases de complejidad cuántica, como QMA (Merlin Arthur cuántico) y QIP (tiempo polinomial interactivo cuántico). [ 58 ]

La dificultad de probar lo que no se puede hacer con la computación clásica es un problema común en la demostración definitiva de la supremacía cuántica. A diferencia de los problemas de decisión que requieren respuestas de sí o no, los problemas de muestreo piden muestras de distribuciones de probabilidad . [ 60 ] Si hay un algoritmo clásico que puede muestrear eficientemente de la salida de un circuito cuántico arbitrario , la jerarquía polinomial colapsaría al tercer nivel, lo que generalmente se considera muy improbable. [ 15 ] [ 16 ] El muestreo de bosones es una propuesta más específica, cuya dificultad clásica depende de la intratabilidad de calcular el permanente de una matriz grande con entradas complejas, que es un problema #P-completo . [ 61 ] Los argumentos utilizados para llegar a esta conclusión se han extendido al muestreo IQP, [ 62 ] donde solo se necesita la conjetura de que las complejidades promedio y del peor caso del problema son las mismas, [ 60 ] así como al muestreo aleatorio de circuitos, [ 16 ] que es la tarea replicada por los grupos de investigación de Google [ 63 ] y USTC. [ 41 ]

Motivaciones experimentales

Más allá del interés teórico en regímenes clásicamente duros, existen motivaciones experimentales independientes. Dichos experimentos pueden servir como pruebas a nivel de sistema para el control, la calibración y la caracterización de errores en procesadores cuánticos programables. [ 34 ]

Los puntos de referencia basados ​​en muestreo pueden utilizarse para calibrar y validar procesadores como sistemas integrados; el muestreo aleatorio de circuitos se ha descrito como “un punto de referencia computacional sensible que falla si tan solo un componente del ordenador no es lo suficientemente bueno”. [ 64 ]

Experimentos propuestos

A continuación se presentan propuestas para demostrar la supremacía computacional cuántica utilizando la tecnología actual, a menudo denominada dispositivos NISQ . [ 2 ] Dichas propuestas incluyen (1) un problema computacional bien definido, (2) un algoritmo cuántico para resolver este problema, (3) un algoritmo clásico de comparación en el mejor de los casos para resolver el problema, y ​​(4) un argumento de teoría de la complejidad que indica que, bajo una suposición razonable, ningún algoritmo clásico puede tener un rendimiento significativamente mejor que los algoritmos actuales (por lo que el algoritmo cuántico aún proporciona una aceleración superpolinomial ). [ 7 ] [ 65 ]

Algoritmo de Shor para factorizar números enteros

Este algoritmo encuentra la factorización prima de un entero de n bits enO~(norte3){\displaystyle {\tilde {O}}(n^{3})}tiempo [ 66 ] mientras que el mejor algoritmo clásico conocido requiere2O(norte1/3){\displaystyle 2^{O(n^{1/3})}}tiempo y el mejor límite superior para la complejidad de este problema esO(2norte/3+o(1)){\displaystyle O(2^{n/3+o(1)})}. [ 67 ] También puede proporcionar una aceleración para cualquier problema que se reduzca a la factorización de enteros , incluido el problema de pertenencia para grupos de matrices sobre cuerpos de orden impar. [ 68 ]

Este algoritmo es importante tanto en la práctica como históricamente para la computación cuántica . Fue el primer algoritmo cuántico de tiempo polinomial propuesto para un problema del mundo real que se considera difícil para las computadoras clásicas. [ 66 ] En concreto, proporciona una aceleración superpolinomial bajo el supuesto razonable de que RSA , un criptosistema bien establecido , es seguro. [ 69 ]

La factorización presenta algunas ventajas sobre otras propuestas de supremacía, ya que puede comprobarse rápidamente con un ordenador clásico simplemente multiplicando enteros, incluso para casos de gran tamaño donde los algoritmos de factorización son extremadamente lentos. Sin embargo, implementar el algoritmo de Shor para números grandes resulta inviable con la tecnología actual, [ 70 ] [ 71 ] por lo que no se está considerando como estrategia para demostrar la supremacía.

Muestreo de bosones

Este paradigma computacional, basado en el envío de fotones idénticos a través de una red óptica lineal, puede resolver ciertos problemas de muestreo y búsqueda que, asumiendo algunas conjeturas teóricas de complejidad (que el cálculo del permanente de matrices gaussianas es #P-difícil y que la jerarquía polinómica no colapsa), resultan intratables para las computadoras clásicas. [ 14 ] Sin embargo, se ha demostrado que el muestreo de bosones en un sistema con pérdidas y ruido suficientemente grandes puede simularse de manera eficiente. [ 72 ]

La mayor implementación experimental de muestreo de bosones hasta la fecha tenía 6 modos, por lo que podía manejar hasta 6 fotones a la vez. [ 73 ] El mejor algoritmo clásico propuesto para simular el muestreo de bosones se ejecuta en tiempoO(norte2norte+metronorte2){\displaystyle O(n2^{n}+mn^{2})}para un sistema con n fotones y m modos de salida. [ 74 ] [ 75 ] El algoritmo conduce a una estimación de 50 fotones necesarios para demostrar la supremacía cuántica con muestreo de bosones. [ 74 ] [ 75 ]

Muestreo de la distribución de salida de circuitos cuánticos aleatorios

El algoritmo más conocido para simular un circuito cuántico aleatorio arbitrario requiere una cantidad de tiempo que escala exponencialmente con el número de cúbits , lo que llevó a un grupo a estimar que alrededor de 50 cúbits podrían ser suficientes para demostrar la supremacía cuántica. [ 34 ] Bouland, Fefferman, Nirkhe y Vazirani [ 16 ] dieron, en 2018, evidencia teórica de que simular eficientemente un circuito cuántico aleatorio requeriría un colapso de la jerarquía polinómica computacional . Google había anunciado su intención de demostrar la supremacía cuántica para finales de 2017 mediante la construcción y ejecución de un chip de 49 cúbits que sería capaz de muestrear distribuciones inaccesibles para cualquier computadora clásica actual en una cantidad de tiempo razonable. [ 30 ] El simulador de circuitos cuánticos universal más grande que se ejecutaba en supercomputadoras clásicas en ese momento era capaz de simular 48 cúbits. [ 76 ] Pero para tipos particulares de circuitos, son posibles simulaciones de circuitos cuánticos más grandes con 56 cúbits. [ 77 ] Esto puede requerir aumentar el número de cúbits para demostrar la supremacía cuántica. [ 32 ] El 23 de octubre de 2019, Google publicó los resultados de este experimento de supremacía cuántica en el artículo de Nature, "Supremacía cuántica usando un procesador superconductor programable", en el que desarrollaron un nuevo procesador de 53 cúbits, llamado "Sycamore", que es capaz de puertas lógicas cuánticas rápidas y de alta fidelidad , para realizar la prueba de referencia. Google afirma que su máquina realizó el cálculo objetivo en 200 segundos y estimó que su algoritmo clásico tardaría 10 000 años en la supercomputadora más rápida del mundo para resolver el mismo problema. [ 64 ] IBM refutó esta afirmación, diciendo que un algoritmo clásico mejorado debería poder resolver ese problema en dos días y medio en esa misma supercomputadora. [ 78 ] [ 79 ] [ 80 ]

Críticas

Susceptibilidad al error

Las computadoras cuánticas son mucho más susceptibles a errores que las computadoras clásicas debido a la decoherencia y el ruido . [ 81 ] El teorema del umbral establece que una computadora cuántica ruidosa puede usar códigos de corrección de errores cuánticos [ 82 ] [ 83 ] para simular una computadora cuántica sin ruido, suponiendo que el error introducido en cada ciclo de computación sea menor que cierto número. [ 84 ] Las simulaciones numéricas sugieren que ese número puede ser tan alto como el 3%. [ 85 ] Sin embargo, aún no se sabe con certeza cómo escalarán los recursos necesarios para la corrección de errores con el número de cúbits . [ 86 ] Los escépticos señalan el comportamiento desconocido del ruido en sistemas cuánticos escalados como un posible obstáculo para implementar con éxito la computación cuántica y demostrar la supremacía cuántica. [ 81 ] [ 87 ]

Críticas al nombre

Algunos investigadores han sugerido que no se debería usar el término "supremacía cuántica", argumentando que la palabra "supremacía" evoca comparaciones desagradables con la creencia racista de la supremacía blanca . Un controvertido [ 88 ] [ 89 ] artículo de opinión en la revista Nature, firmado por trece investigadores, afirma que debería usarse la frase alternativa "ventaja cuántica". [ 90 ] John Preskill , el profesor de física teórica del Instituto Tecnológico de California que acuñó el término, ha aclarado desde entonces que el término se propuso para describir explícitamente el momento en que una computadora cuántica adquiere la capacidad de realizar una tarea que una computadora clásica nunca podría. Explicó además que rechazó específicamente el término "ventaja cuántica" porque no encapsulaba completamente el significado de su nuevo término: la palabra "ventaja" implicaría que una computadora con supremacía cuántica tendría una ligera ventaja sobre una computadora clásica, mientras que la palabra "supremacía" transmite mejor la ascendencia completa sobre cualquier computadora clásica. [ 4 ] Philip Ball, de Nature , escribió en diciembre de 2020 que el término "ventaja cuántica" ha "reemplazado en gran medida" al término "supremacía cuántica". [ 91 ]

Véase también

Referencias

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