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La Curveball de 56 cubits de IBM puede afectar a los planes de computación cuántica de Google

Publicado el 20 octubre 2017 por Barzana @UMUbarzana

IBMJusto cuando parecía subestimada, la computación clásica está volviendo a atacar. IBM ha ideado una manera de simular ordenadores cuánticos que tienen 56 bits cuánticos, o cubits, en un superordenador no cuántico – una tarea que antes se creía imposible. La hazaña mueve los palos de la portería en la lucha por la supremacía cuántica, el esfuerzo por superar a las computadoras clásicas usando las cuánticas.

Antes se aceptaba ampliamente que un ordenador clásico no puede simular más de 49 qubits debido a limitaciones de memoria. La memoria necesaria para las simulaciones aumenta exponencialmente con cada cubit adicional.

Lo más cerca que se había llegado a poner a prueba el límite de 49 bits era una simulación de 45 bits en el Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich, que necesitaba 500 terabytes de memoria. La nueva simulación de IBM eleva la suposición al simular 56 qubits con sólo 4,5 terabytes.

La simulación se basa en un truco matemático que permite una representación numérica más compacta de los diferentes arreglos de qubits, conocidos como estados cuánticos.

Una operación de computación cuántica es típicamente representada por una tabla de números que indica lo que se debe hacer a cada cubit para producir un nuevo estado cuántico. En su lugar, los investigadores del Centro de Investigación T. J. Watson de IBM en Yorktown Heights, Nueva York, utilizaron tensores – tablas efectivamente multidimensionales aumentadas con ejes más allá de filas y columnas.

Gracias a los ejes adicionales, se puede introducir mucha más información en unos cuantos tensores, siempre y cuando sepamos escribirla en el lenguaje de los tensores. Los investigadores encontraron una forma de hacer precisamente eso para las operaciones de computación cuántica.

Vergonzosamente paralelos

Al escribir las operaciones en forma tensorial, también descubrieron una manera de dividir la tarea de simulación en lo que ellos llaman trozos “vergonzosamente paralelos”, lo que les permitió usar los muchos procesadores de un supercomputador simultáneamente. Esto les ganó el último bit de eficiencia necesario para simular una computadora cuántica de 56 bits.

IBM se ha pasado de la raya “, dice Itay Hen de la Universidad del Sur de California. “Será mucho más difícil para la gente de dispositivos cuánticos exhibir supremacía.”

IBM tiene ahora un ordenador cuántico funcional de 56 bits que vive en su supercomputadora. Pero mientras que eso es una mejora con respecto al récord anterior, Andrew Childs en la Universidad de Maryland dice que no es un gran salto hacia adelante. No creo que estén afirmando que esto vaya a darles una simulación eficiente de sistemas cuánticos en un ordenador clásico “, dice.

Aun así, han subido la apuesta en la carrera por superar a los ordenadores clásicos con sistemas cuánticos. Google dijo anteriormente que estaban en camino de construir un procesador de 49 bits a finales de 2017, pero eso ya no les permitirá alcanzar la supremacía cuántica.

De hecho, Bob Wisnieff, el investigador principal del estudio de IBM, dice que su simulación actual funciona cerca de “mil millones de veces más lento” que las estimaciones teóricas para una computadora cuántica real de 56 cubits.

El equipo de Wisnieff planea experimentar con supercomputadoras cuyos procesadores pueden comunicarse eficazmente entre sí. Esperan poder exprimir unos cuantos más de estos canales de comunicación, lo que ayuda a acelerar el cálculo paralelo necesario para la simulación.

El objetivo de IBM es construir una computadora cuántica que pueda “explorar problemas prácticos” como la química cuántica, dice Wisnieff. Espera comprobar la precisión de las computadoras cuánticas frente a sus simulaciones antes de poner a prueba las computadoras cuánticas reales.

“Quiero ser capaz de escribir algoritmos para los que conozco las respuestas antes de ejecutarlos en una computadora cuántica real “, dice.

Referencia: arxiv.org/abs/1710.05867

Rafael Barzanallana. Universidad de Murcia


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