Nuevo récord mundial en simulación cuántica

Si un ordenador cuántico fuese un coche de carreras no iría más rápido que un Fórmula Uno, sino que simplemente cogería un atajo privado para aparecer en la línea de meta justo después del pistoletazo de salida. Y si te acercases para mirar debajo del capó para ver cómo funciona, el motor se descompondría rápidamente hasta quedar en un solo elemento aleatorio, como una bujía.

Esto es lo extraño del mundo cuántico en el que las leyes normales de la física a nivel atómico se vuelven, como decía Einstein, “raras”.

Un ordenador cuántico aprovecha la física cuántica para encontrar rápidamente la respuesta correcta a un problema analizando cuidadosamente las probabilidades y ajustándolas, mientras que un ordenador clásico consumirá tiempo y memoria analizando cada posible respuesta de una en una.

Pero unos físicos de la Universidad de Melbourne han demostrado que los ordenadores clásicos todavía tienen mucha vida por delante. Los científicos han establecido un nuevo récord mundial en la simulación de la potencia cuántica en un ordenador clásico, demostrando que este tiene más capacidad para realizar el monótono trabajo de procesar datos cuánticos que cualquiera de los prototipos actuales de ordenadores cuánticos a pequeña escala.

La simulación de lo cuántico para entenderlo

Esto significa que los científicos tienen una nueva y potente herramienta para captar y entender el estado cuántico y desarrollar software cuántico. En última instancia, nos ayudará a entender y a poner a prueba los tipos de problemas para los que se empleará un ordenador cuántico posiblemente más grande, a medida que el hardware cuántico vaya desarrollándose a lo largo de la próxima década más o menos.

“La capacidad para simular algoritmos cuánticos a este nivel es importante para aprender cómo funcionará físicamente un ordenador cuántico, cómo puede funcionar el software y qué tipo de problemas puede resolver”, explica el profesor Lloyd Hollenberg, titular de la cátedra Thomas Baker de la Universidad de Melbourne, que dirige el equipo y es director adjunto del Centro de Computación Cuántica y Tecnología de Comunicaciones.

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En la actualidad, los prototipos de ordenadores cuánticos son demasiado pequeños para hacer algo útil que un ordenador clásico no pueda hacer ya. Pero el hardware cuántico evoluciona rápidamente, y es probable que los ordenadores cuánticos sean mucho más potentes que los ordenadores clásicos a la hora de resolver algunos problemas por dos rarezas cuánticas: la “superposición” y su primo aún más raro, el “entrelazamiento”.

Una cuestión de enfoque

Los ordenadores clásicos funcionan con bits de programación, la forma más básica de los datos. Los bits son binarios, es decir son 0 o 1, y se programan para codificar y procesar datos. Pero en un ordenador cuántico, los bits, o cúbits, son objetos mecánicos cuánticos como los átomos. Los estados cuánticos también pueden ser binarios y se pueden poner en una de las dos posibilidades, o en ambas al mismo tiempo. La superposición cuántica significa que dos cúbits pueden ser, en cierto sentido, las cuatro combinaciones de 0 y 1 al mismo tiempo.

Esa capacidad única para procesar datos se ve aumentada todavía más por el entrelazamiento, en el que el estado de un cúbit cuando se mide determina misteriosamente el estado de otro cúbit.

Una representación de la computación cuántica en acción mostrando el “bosque” de diferentes probabilidades que la máquina utiliza para guiarla de manera más eficaz hacia la respuesta a un problema. El ejemplo de arriba es una simulación de un ordenador cuántico que encuentra los factores primos de un número usando el Algoritmo de Shor. Foto: Matthew Davis, Gregory White y Aidan Dang

La simulación de cúbits y sus procesos cuánticos, o “programas”, en un ordenador clásico son un paso fundamental para entender cómo funcionará realmente al final un ordenador cuántico más grande y útil.

El problema es que el uso de técnicas convencionales para simular un proceso cuántico aleatorio que es significativamente más grande que cualquiera de los prototipos cuánticos actuales, requeriría dentro de poco lo que el profesor Hollenberg describe como memoria de “escala planetaria” en un ordenador clásico.

Para sortear este obstáculo, su equipo dio a la simulación un problema matemático específico para que lo resolviese. Al ser específico, no necesitaban simular todo el estado cuántico para simular una computación cuántica a mayor escala en acción.

Imagínense 1.000 millones de ordenadores portátiles

Para que se hagan una idea de la enorme capacidad de memoria de la computación cuántica, uno de los prototipos más grandes, la nueva máquina de 50 cúbits de IBM, en principio podría representar simultáneamente aproximadamente mil billones de combinaciones de números.

Para simular un estado cuántico aleatorio, la máquina utilizaría unos 18 petabytes de memoria informática clásica, o el equivalente a más de un millón de ordenadores portátiles con una RAM de 16 gigabytes. Los investigadores de IBM han sido capaces de simular de manera clásica hasta ahora 56 cúbits en estados cuidadosamente elegidos.

Pero el equipo de Hollenberg ha ido mucho más allá y ha simulado el rendimiento de una máquina de 60 cúbits, para la que se habrían necesitado unos 18.000 petabytes, o más de 1.000 millones de ordenadores portátiles – mucho más que el superordenador más grande – para representar todo el espacio cuántico de números.

“Un estado realmente aleatorio de unos 50 cúbits es más o menos el límite que se puede simular actualmente, pero si piensas en un ordenador cuántico haciendo algo útil como ejecutar un algoritmo, ya no está en un estado cuántico aleatorio, sino en uno específico cuya simulación puede requerir mucha menos memoria”, señala el profesor Hollenberg.

El superordenador Magnus en el Pawsey Supercomputing Centre en Australia Occidental que los investigadores usan para realizar su simulación de computación cuántica. Foto: Pawsey Supercomputing Centre (utilizada con autorización)

Aidan Dang, un licenciado en Ciencias por la Universidad de Melbourne, ha realizado y desarrollado la simulación que ha batido el récord pidiéndole que encontrase los dos números primos que cuando se multiplican son iguales al número semiprimo 961.307. Un ordenador cuántico haría el trabajo usando 60 cúbits que utilizasen el Algoritmo de Factorización Cuántica formulado por el matemático Peter Shor. Este cálculo de la factorización se puede hacer en un ordenador portátil, pero supera el límite de lo que los prototipos de ordenadores cuánticos actuales pueden resolver. Sin embargo, la simulación del equipo de Melbourne pudo resolverlo como lo haría un ordenador cuántico con 60 cúbits usando solo 13,8 terabytes de memoria en el superordenador clásico del Pawsey en Australia Occidental.

“Casi agotamos todo el tiempo que nos concedieron para la simulación en el Pawsey Supercomputing Centre, pero lo conseguimos”, señala Dang. “Ahora podemos usar los resultados para obtener pistas sobre cómo funcionarán los primeros ordenadores cuánticos a escala real”.

Descifradores de supercódigos

La dificultad de la factorización de números semiprimos es clave para la seguridad de Internet, porque cuando se utilizan números grandes con muchos dígitos es casi imposible que los ordenadores clásicos calculen los factores para descifrar la clave de seguridad.

Un superordenador clásico tardaría más de una vida entera del universo en descifrar algunos de los códigos de seguridad que se usan ahora, pero un ordenador cuántico suficientemente grande sería capaz en teoría de resolver estos problemas.

“Los factores primos de 961.307 se pueden hallar fácilmente utilizando un ordenador normal, pero a medida que aumente el tamaño de los números, se llegará a un punto en el que un ordenador cuántico suficientemente grande será capaz de superar a cualquier superordenador”, afirma Charles Hill, un físico de la Universidad de Melbourne, que forma parte del equipo de desarrollo del simulador cuántico.

Preparándonos para un mundo cuántico

“Nuestra capacidad para simular grandes sistemas cuánticos es una de nuestras principales aportaciones a la investigación y a la enseñanza en este campo”, dice Hollenberg. “Nos permitirá trabajar en el desarrollo y en los estándares de comparación del software de computación cuántica y enseñar a la gente cómo funcionan los ordenadores cuánticos”.

Hollenberg señala que los ordenadores cuánticos fiables de entre 100 y 1.000 cúbits podrían tener suficiente potencia para empezar a resolver problemas fuera del alcance de los ordenadores clásicos, y que quizás se construyan dentro de 5 o 10 años.

“La interconexión de los problemas con la lógica de un ordenador cuántico exige una mentalidad y unas técnicas totalmente nuevas. En esta fase inicial, la programación cuántica depende mucho de los problemas y requiere una formación especializada"

La simulación de un proceso cuántico más grande en un ordenador clásico es un paso fundamental para entender cómo se podría ampliar con el tiempo. En la foto vemos un ejemplo del desarrollo de la computación cuántica: una trampa iónica sobre un chip en el que las partículas atómicas cargadas están suspendidas en campos magnéticos y eléctricos para que sus propiedades cuánticas se puedan manipular con láseres. Foto: Getty Images

En el futuro, un ordenador cuántico (con errores corregidos) universal a gran escala podrá resolver problemas que van desde los modelos complicados para su utilización en el desarrollo de medicamentos y la previsión meteorológica, hasta la optimización de grandes redes como las redes de transporte, e incluso puede ampliar los límites del aprendizaje automático.

Pero Hollenberg puntualiza que el acceso a las simulaciones de ordenadores cuánticos y a las máquinas prototipos será fundamental para prepararnos para el mundo de la informática cuántica, y complementa el trabajo de Australia centrado en el desarrollo de los equipos.

“Llevamos varios años desarrollando nuestra capacidad de simulación de ordenadores cuánticos, y este resultado se produce en un momento emocionante. Ahora que IBM ha alcanzado la cota de los 50 cúbits basándose en la tecnología de los superconductores, la capacidad para simular algoritmos cuánticos a este nivel y más allá de él será crucial para entender el rendimiento y el potencial de las máquinas reales.

“Eso significa que podemos empezar a interactuar ahora con la industria para saber qué aplicaciones tendrá la computación cuántica y a formar a la primera generación de programadores cuánticos”, añade Hollenberg.

“La carrera para construir un ordenador cuántico a gran escala con millones de cúbits es una perspectiva a largo plazo, y Australia está bien situada porque se está centrando en desarrollar hardware a base de silicio que podría aumentarse hasta este nivel”, explica.

“Naturalmente, se está dando mucho bombo a la computación cuántica y tenemos que empezar a ir al grano para enseñar a la gente lo profundamente diferentes que son los ordenadores cuánticos de los ordenadores convencionales, aprender a qué problemas se podrán aplicar y el tiempo que podríamos ganar”.

“La interconexión de los problemas con la lógica de un ordenador cuántico exige una mentalidad y unas técnicas totalmente nuevas. En esta fase inicial, la programación cuántica depende mucho de los problemas y requiere una formación especializada. En la Universidad de Melbourne lo hemos tenido en cuenta y en 2018 impartiremos nuestra primera asignatura formal de computación cuántica que abarcará todos estos aspectos. “Básicamente, tanto el mundo académico como el Gobierno y la industria tienen que estar “preparados para lo cuántico, porque el desarrollo del hardware a escala mundial se acelera”.

Este artículo fue publicado primero en Pursuit. Lea el artículo original