Google se acerca a la computadora cuántica
Una combinación de las mejores estrategias digitales y analógicas podría allanar el camino a la computación cuántica a gran escala.
Hace tres décadas que los expertos intentan construir una computadora cuántica universal: un dispositivo que, en principio, podría resolver cualquier problema de computación. Ahora, una colaboración de científicos de California y España ha presentado un prototipo experimental capaz de solucionar una gran variedad de problemas en áreas como física y química, que, además, se prestaría a aumentar de escala. Hasta ahora, tanto IBM como la compañía canadiense D-Wave han logrado fabricar ordenadores cuánticos funcionales. Sin embargo, estos no pueden aumentarse de tamaño con facilidad hasta alcanzar el número de bits cuánticos, o qubits, necesarios para resolver aquellos problemas que escapan a los ordenadores clásicos.
La colaboración, integrada por científicos de los laboratorios de investigación de Google en Santa Bárbara y físicos de las universidades de California y del País Vasco, presentó sus resultados en el último número de la revista Nature. "Se trata de un trabajo espectacular y lleno de lecciones valiosas para la comunidad de computación cuántica", apunta Daniel Lidar, experto en esta materia que investiga en la Universidad California del Sur en los Ángeles.
Analógico y digital
El nuevo prototipo combina las dos estrategias principales empleadas en computación cuántica. Una de ellas se basa en construir los circuitos digitales del ordenador disponiendo los qubits en combinaciones específicas para resolver problemas concretos: un proceso análogo a diseñar a medida el circuito de un microprocesador tradicional, compuesto por bits clásicos. Buena parte de la teoría en computación cuántica se basa en este enfoque, el cual incluye métodos de corrección de errores, destinados a evitar fallos en los cálculos. Hasta ahora, sin embargo, las realizaciones prácticas de esta estrategia solo han sido posibles con unos pocos qubits.
El segundo método recibe el nombre de "computación cuántica adiabática". En ella, se codifica un problema dado en los estados de un grupo de qubits y se hace evolucionar gradualmente las interacciones entre ellos hasta dar con la solución. En principio, es posible codificar prácticamente cualquier problema en la misma configuración de qubits. Sin embargo, esta técnica analógica se ve limitada por el ruido aleatorio, el cual introduce errores que no pueden corregirse de manera tan sistemática como en un circuito digital. Rami Barends, teórico de la computación de Google, señala además que no hay garantías de que este método permita resolver por sí solo todos los problemas de manera eficiente.
A pesar de ello, es la computación cuántica adiabática la que ha dado lugar a los primeros dispositivos comerciales, fabricados por D-Wave, que los vende a un precio de 15 millones de dólares estadounidenses cada uno. Google posee uno de los ordenadores de D-Wave; sin embargo, Barends y sus compañeros creen que hay mejores formas de llevar a la práctica la computación cuántica adiabática. En particular, desean encontrar un método que permita implementar la corrección de errores, ya que en caso contrario aumentar la escala del sistema se antoja difícil, pues los errores tienden a acumularse más rápido en sistemas grandes. En este sentido, los científicos creen que un primer paso consistiría en combinar la computación cuántica adiabática con las técnicas de corrección de errores típicas de la estrategia digital.
Química virtual
El nuevo dispositivo consta de una fila de nueve qubits de estado sólido, fabricados con películas de aluminio en forma de cruz y de unos 400 micrómetros de punta a punta. Estas se disponen sobre una superficie de zafiro y se enfrían hasta una temperatura de 0,02 kelvin, lo que convierte el metal en superconductor; es decir, en un material que no opone resistencia al paso de la corriente eléctrica. La información puede entonces codificarse en los qubits en su estado superconductor.
La interacción entre qubits vecinos se controla mediante «puertas lógicas» que, de manera digital, conducen a los qubits hacia un estado que codifica la solución al problema. A modo de demostración, los investigadores ajustaron la configuración para que simulase una fila de átomos magnéticos con sus estados de espín acoplados entre sí, un problema extensamente estudiado en física de materia condensada. Después, pudieron analizar los qubits para determinar cuál sería el estado colectivo de mínima energía correspondiente a los átomos.
Dicho problema es lo bastante simple como para poder resolverlo con un ordenador clásico. Sin embargo, el nuevo dispositivo también puede hacer frente a cierta clase de problemas denominados «no estocuásticos» (por su relación con el término estocástico), los cuales son intratables con un ordenador clásico. A esta clase pertenecen las simulaciones de la interacción entre un gran número de electrones, necesarias para resolver numerosos problemas en química computacional. La posibilidad de simular moléculas y materiales en el régimen cuántico constituye una de las aplicaciones potenciales más valiosas de la computación cuántica.
Lidar sostiene que la nueva técnica debería permitir la creación de un ordenador con corrección cuántica de errores. Aunque los investigadores no demostraron este aspecto en el presente trabajo, el año pasado ya indicaron cómo podría lograrse dicho objetivo en el dispositivo de nueve qubits. "Dotado de corrección de errores, nuestro método se convierte en un algoritmo general que, en principio, puede aumentarse de tamaño hasta construir un ordenador cuántico arbitrariamente grande", señala Alireza Shabani, miembro del equipo de investigación de Google.
El nuevo dispositivo es aún un prototipo, pero Lidar apunta que, de aquí a unos dos años, podrán construirse sistemas con más de 40 qubits. "En ese momento será posible simular la dinámica de sistemas cuánticos inaccesibles desde un hardware clásico; eso marcará la llegada de la 'supremacía cuántica'".
Este artículo de se reproduce con permiso y se publicó primero el 8 de junio. Su versión en español se publicó primero en Investigación y Ciencia.
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