Descripción de la computación cuántica

La computación cuántica ofrece la posibilidad de resolver algunos de los mayores desafíos del planeta en las áreas de medioambiente, agricultura, salud, energía, clima, ciencia de los materiales, y problemas que aún no se han imaginado siquiera. Para algunos de estos problemas, la computación clásica tiene cada vez más dificultades a medida que aumenta el tamaño del sistema.

Los equipos cuánticos son dispositivos mecánicos cuánticos controlables que aprovechan las propiedades de la física cuántica para realizar cálculos. En algunas tareas de cálculo, la computación cuántica proporciona aceleraciones exponenciales. Estos aumentos de velocidad son posibles gracias a tres fenómenos de la mecánica cuántica: superposición, interferencia y entrelazamiento.

Así como los bits son el objeto fundamental de la información en la computación clásica, los cúbits (bits cuánticos) son el objeto fundamental de la información en la computación cuántica. Mientras que un bit, o dígito binario, puede tener el valor 0 o 1, un cúbit puede tener un valor que sea de 0, 1 o una superposición cuántica de 0 y 1.

Una diferencia fundamental entre los equipos clásicos y los equipos cuánticos es que los programas de los equipos cuánticos son intrínsecamente probabilísticos, mientras que los equipos clásicos son normalmente deterministas. En los algoritmos cuánticos, cada resultado posible tiene una amplitud de probabilidad asociada. Después de una medición, se obtiene uno de los estados posibles con una probabilidad determinada. Este hecho contrasta con la computación clásica, donde un bit solo puede ser 0 o 1 desde el punto de vista determinista.

Para más información sobre los principios y la motivación de la computación cuántica, consulte Historia y contexto de la computación cuántica.

¿Para qué se puede usar la computación cuántica?

Un equipo cuántico no es un superequipo que pueda hacer todo más rápido. Uno de los objetivos de la investigación de la computación cuántica es estudiar qué problemas puede resolver un equipo cuántico más rápido que un equipo clásico y cuánto puede ser la aceleración.

Los equipos cuánticos tienen un rendimiento excepcionalmente bueno en los problemas que requieren el cálculo de muchas combinaciones diferentes posibles. Este tipo de problemas se pueden encontrar en muchas áreas.

Simulación cuántica

La mecánica cuántica es el "sistema operativo" subyacente de nuestro universo. Describe cómo se comportan los bloques de creación fundamentales de la naturaleza. Los comportamientos de la naturaleza, como las reacciones químicas, las reacciones biológicas y las formaciones materiales, suelen implicar interacciones cuánticas de muchos cuerpos. Para simular sistemas mecánicos intrínsecamente cuánticos, como las moléculas, la computación cuántica resulta prometedora, porque se pueden usar cúbits para representar los estados naturales en cuestión.

Criptografía cuántica

La criptografía es la técnica de ocultar información confidencial utilizando medios físicos o matemáticos, como usar una dificultad computacional para resolver una tarea en particular. La criptografía clásica se basa en la irresolubilidad de problemas como la factorización de enteros o los logaritmos discretos, muchos de los cuales se pueden resolver de forma más eficaz con equipos cuánticos.

En 1994, Peter Shor mostró que un equipo cuántico escalable podría desmontar esquemas criptográficos clásicos, como el esquema Dest-Shamir-Adleman (RSA), muy utilizado en el comercio electrónico para la transmisión segura de datos. Este esquema se basa en la dificultad práctica de la factorización de números primos mediante algoritmos clásicos.

La criptografía cuántica promete la seguridad de la información al aprovechar la física básica en lugar de las suposiciones de complejidad. RSA es seguro hoy en día, ya que aún no está disponible un equipo cuántico escalable. Pero una vez que los equipos cuánticos se construyan a gran escala, los algoritmos cuánticos de tiempo polinómico podrían atacar a los problemas matemáticos subyacentes para estos criptosistemas.

Con la previsión de un ordenador cuántico suficientemente grande y tolerante a errores, se está investigando activamente para:

  • Estimar la seguridad de los criptosistemas de una longitud de bits determinada en un entorno postcuántico.
  • Calcular cuánto se tardará en migrar los criptosistemas actuales a otros nuevos.

Algoritmos de búsqueda

En 1996, Lov Grover desarrolló un algoritmo cuántico que aceleró drásticamente la solución a las búsquedas de datos no estructurados y permitía ejecutar las búsquedas en menos pasos que cualquier algoritmo clásico.

El problema de búsqueda es genérico de manera intencionada. De hecho, cualquier problema que permita comprobar si un valor determinado $x$ es una solución válida (un "sí o no hay ningún problema") se puede formular en términos del problema de búsqueda. A continuación se muestran algunos ejemplos.

  • Problema de satisfacibilidad booleana: ¿Es el conjunto de valores booleanos $x$ una interpretación (una asignación de valores a variables) que satisface la fórmula booleana determinada?
  • Problema del viajante: ¿Describe $X$ el bucle más corto posible que conecta todas las ciudades?
  • Problema de búsqueda en la base de datos: ¿La tabla de base de datos contiene un registro $x$?
  • Problema de factorización de enteros: ¿Es el número fijo $N$ divisible por el número $x$?

Algunos de estos problemas son más adecuados para beneficiarse del uso del algoritmo de Grover que los demás. Para más información, consulte la teoría del algoritmo de búsqueda de Grover. Para ver una implementación práctica del algoritmo de Grover para resolver problemas matemáticos, puede leer este tutorial para implementar el algoritmo de búsqueda de Grover.

Aprendizaje automático cuántico

El aprendizaje automático en equipos clásicos está revolucionando el mundo de la ciencia y la empresa. Sin embargo, el alto costo computacional de entrenar los modelos dificulta el desarrollo y el alcance de este campo. El área del aprendizaje automático cuántico explora cómo diseñar e implementar software cuántico que permita el aprendizaje automático con una ejecución más rápida que en los equipos clásicos.

El kit de desarrollo de Quantum de Microsoft incluye la biblioteca de aprendizaje automático cuántico, que ofrece la posibilidad de ejecutar experimentos de aprendizaje automático híbridos cuánticos-clásicos. La biblioteca incluye ejemplos y tutoriales, y ofrece las herramientas necesarias para implementar un nuevo algoritmo híbrido cuántico-clásico, el clasificador cuántico centrado en el circuito, para solucionar problemas de clasificación supervisada.

¿Cómo resuelve los problemas la computación cuántica?

En algunas tareas de cálculo, la computación cuántica proporciona aceleraciones exponenciales. Estos aumentos de velocidad son posibles gracias a tres fenómenos de la mecánica cuántica: superposición, interferencia y entrelazamiento.

Superposición

Imagine que está haciendo ejercicio en su salón. Gira completamente a la izquierda y, a continuación, gira completamente a la derecha. Ahora, gire a la izquierda y a la derecha al mismo tiempo. No se puede (no sin dividirse en dos, al menos). Obviamente, no puede estar en ambos estados a la vez: no puede estar mirando a la izquierda y a la derecha al mismo tiempo.

Sin embargo, si fuera una partícula cuántica, tendría una probabilidad determinada de estar mirando a la izquierda y una probabilidad determinada de estar mirando a la derecha debido a un fenómeno conocido como superposición (o también coherencia).

Una partícula cuántica, como el electrón, tiene sus propias propiedades "orientadas a la izquierda o a la derecha", por ejemplo el espín, que se conoce como arriba o abajo o, en el ámbito de la informática binaria clásica, simplemente 1 o 0. Cuando una partícula cuántica está en un estado de superposición, se trata de una combinación lineal de un número infinito de estados entre 1 y 0, pero no se sabe cuál será hasta que realmente se mire, lo que nos lleva al siguiente fenómeno, la medición cuántica.

Entrelazamiento

El fenómeno más interesante de la mecánica cuántica es la capacidad que dos o más partículas cuánticas tienen de entrelazarse. Cuando los objetos se entrelazan, forman un único sistema, de modo que el estado cuántico de cualquiera de las partículas no se puede describir independientemente del estado cuántico de las demás. Esto significa que cualquier operación o proceso que se aplique a una partícula se correlaciona también con las demás.

Además de esta interdependencia, las partículas pueden mantener esta conexión, aunque se separen a distancias increíblemente grandes. Los efectos de la medición cuántica también se aplican a las partículas entrelazadas, de modo que cuando se mide una partícula y colapsa, la otra partícula también colapsa. Dado que hay una correlación entre los cúbits entrelazados, al medir el estado de un cúbit se obtiene información sobre el estado del otro cúbit; esta propiedad concreta es muy útil en la computación cuántica.

Nota

No todas las correlaciones entre las mediciones de dos bits cuánticos significan que los dos bits cuánticos estén entrelazados. Los bits clásicos también se pueden correlacionar. Dos bits cuánticos están entrelazados cuando presentan correlaciones que no se pueden reproducir mediante bits clásicos. Esta diferencia entre las correlaciones clásicas y cuánticas es sutil pero esencial para el incremento de velocidad que proporcionan los equipos cuánticos.

Para más información, consulte el tutorial de exploración del entrelazamiento cuántico con Q#.

Cúbits y probabilidad

Los equipos clásicos almacenan y procesan información en bits, que pueden tener un estado de 1 o 0, pero nunca ambos. El equivalente en la computación cuántica es el cúbit, que representa el estado de una partícula cuántica. Debido a la superposición, cúbits puede ser 1 o 0 o cualquier cosa entre ellos. En función de su configuración, un cúbit tiene una determinada probabilidad de colapsar en 1 o 0. La probabilidad de que un cúbit colapse en una u otra forma está determinada por la interferencia cuántica.

¿Recuerda el amigo que le estaba haciendo la foto? Supongamos que tiene unos filtros especiales en su cámara llamados filtros de interferencia. Si selecciona el filtro 70/30 y empieza a hacer fotos, en el 70 % de ellas se le verá a la izquierda y, en un 30 % se le verá a la derecha. El filtro ha interferido con el estado normal de la cámara y ha influido en la probabilidad de su comportamiento.

Del mismo modo, la interferencia cuántica afecta al estado de un cúbit e influye en la probabilidad de un determinado resultado durante la medición. En este estado probabilístico es donde destacan las capacidades de la informática cuántica.

Por ejemplo, con dos bits en un equipo clásico, cada bit puede almacenar 1 o 0, por lo que juntos puede almacenar cuatro valores posibles: 00, 01, 10 y 11, pero solo uno de ellos a la vez. Sin embargo, con dos cúbits en superposición, cada cúbit puede ser 1 o 0 o ambos, por lo que se pueden representar los mismos cuatro valores simultáneamente. Con tres cúbits, se pueden representar ocho valores, con cuatro cúbits, puede representar 16 valores, etc.

Equipos cuánticos frente a simuladores cuánticos

Un equipo cuántico es una máquina que combina la potencia de la computación clásica y la computación cuántica. Los equipos cuánticos actuales corresponden a un modelo híbrido: un equipo clásico que controla un procesador cuántico.

El desarrollo de equipos cuánticos todavía está en sus inicios. El hardware cuántico y su mantenimiento son costosos, y la mayoría de los sistemas se encuentran en universidades y laboratorios de investigación. Los equipos clásicos usan los conocidos chips de silicio, mientras que los equipos cuánticos usan sistemas cuánticos como átomos, iones o electrones. Usan sus propiedades cuánticas para representar bits que se pueden preparar en diferentes superposiciones cuánticas de 1 y 0. Sin embargo, la tecnología sigue avanzando y ya hay un acceso público limitado a algunos sistemas.

Hardware cuántico

Un equipo cuántico tiene tres partes principales: un dispositivo que hospeda los cúbits, un método para realizar operaciones cuánticas (también conocidas como puertas cuánticas) con los cúbits y medirlos, y un equipo clásico para ejecutar un programa y enviar instrucciones. El tipo de cúbit elegido para preparar un equipo cuántico determinará su implementación.

  • El material cuántico usado para los cúbits es frágil y extremadamente sensible a las interferencias del entorno. Por ejemplo, para cúbits superconductores, la unidad que hospeda los cúbits se mantiene a una temperatura justo por encima del cero absoluto para maximizar su coherencia. Otros tipos de alojamiento de cúbits usan una cámara de vacío para ayudar a minimizar las vibraciones y estabilizar los cúbits.
  • Las operaciones o puertas cuánticas se pueden llevar a cabo con distintos métodos, entre los que se incluyen microondas, láser y tensión eléctrica, en función del tipo de cúbit.

Los equipos cuánticos se enfrentan a numerosos desafíos para funcionar correctamente. La corrección de errores en los equipos cuánticos supone un problema importante, y el escalado vertical (agregar más cúbits) aumenta la tasa de errores. Debido a estas limitaciones, los equipos cuánticos de escritorio aún son cosa del futuro, pero un equipo cuántico de laboratorio que sea viable comercialmente ya está más cerca.

Microsoft está desarrollando un equipo cuántico basado en cúbits topológicos. Un cúbit topológico se ve menos afectado por los cambios en su entorno, por lo que se reduce el grado de corrección de errores externos necesario. La característica de cúbits topológicos aumentó la estabilidad y la resistencia al ruido ambiental, lo que significa que se pueden escalar más fácilmente y seguir siendo confiables durante más tiempo.

Simuladores cuánticos

Por el momento, el uso de hardware cuántico real está limitado debido a los recursos y el presupuesto. Mientras, los simuladores cuánticos sirven para ejecutar algoritmos cuánticos. Esto facilita la prueba y depuración de un algoritmo que, después, se ejecuta en hardware real con la confianza de que el resultado cumplirá las expectativas.

Los simuladores cuánticos son programas de software que se ejecutan en equipos clásicos y permiten ejecutar y probar programas cuánticos en un entorno que predice cómo reaccionan los cúbits a las diferentes operaciones. El kit de desarrollo de Quantum (QDK) de Microsoft incluye diferentes clases de simuladores cuánticos que representan distintas formas de simular el mismo algoritmo cuántico, e incluye un simulador de ruido para simular algoritmos cuánticos en presencia de ruido, así como un estimador de recursos.

Para más información, consulte Simuladores cuánticos.

Proceso de computación cuántica

Realizar cálculos en un equipo cuántico o en un simulador cuántico sigue un proceso básico:

  • Acceso a los cúbits
  • Inicialización de los cúbits con el estado deseado
  • Aplicación de las operaciones para transformar los estados de los cúbits
  • Medición de los nuevos estados de los cúbits

La inicialización y transformación de los cúbits se realiza mediante operaciones cuánticas (también llamadas puertas cuánticas). Las operaciones cuánticas son similares a las operaciones lógicas de la informática clásica, como AND, OR, NOT y XOR. Una operación puede ser tan básica como cambiar el estado de un cúbit de 1 a 0 o entrelazar un par de cúbits, hasta usar varias operaciones en serie para influir en la probabilidad de que un cúbit superpuesto colapse en una forma o la otra.

Nota

Las bibliotecas de Q# proporcionan operaciones integradas que definen combinaciones complejas de operaciones cuánticas de nivel inferior. Puede utilizar las operaciones de las bibliotecas para transformar cúbits y crear operaciones más complejas definidas por el usuario.

La medición del resultado del cálculo nos da una respuesta, pero en el caso de algunos algoritmos cuánticos, no es necesariamente la respuesta correcta. Dado que el resultado de algunos algoritmos cuánticos se basa en la probabilidad configurada por las operaciones cuánticas, estos cálculos se ejecutan varias veces para obtener una distribución de la probabilidad y afinar la precisión de los resultados. La garantía de que una operación devuelva una respuesta correcta se conoce como comprobación cuántica y es un desafío importante en la computación cuántica.

Asociados de hardware para computación de Azure Quantum

Microsoft se ha asociado con compañías de hardware cuántico para proporcionar a los desarrolladores acceso en la nube a hardware cuántico. Con el uso de la plataforma Azure Quantum y el lenguaje Q#, los desarrolladores podrán explorar los algoritmos cuánticos y ejecutar sus programas cuánticos en diferentes tipos de hardware cuántico.

  • Honeywell Quantum Solutions: sistema de iones atrapados con cúbits totalmente conectados de alta fidelidad y la capacidad de tomar medidas en el circuito medio.
  • IONQ: equipo cuántico de iones atrapados reconfigurable dinámicamente hasta 11 cúbits totalmente conectados, lo que le permite ejecutar una puerta de dos cúbits entre cualquier par.
  • Quantum Circuits, Inc: circuitos superconductores rápidos y de alta fidelidad con comentarios eficaces en tiempo real para permitir la corrección de errores.

Para más información, consulte la lista de destinos de computación de Quantum completa.

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