Parte de un criostato en las instalaciones de computación cuántica de Google.Crédito: IA cuántica de Google
Los investigadores de Google han hecho una nueva afirmación sobre la ventaja cuántica: la capacidad de las computadoras cuánticas para acelerar radicalmente los cálculos en comparación con sus contrapartes clásicas.
Este no es el de la empresa. primer reclamo de este tipo. Pero los investigadores dicen que su último algoritmo, denominado ecos cuánticos, tiene el potencial de resolver problemas científicos, incluida la derivación de las estructuras de las moléculas. En teoría, también podría replicarse en otra computadora cuántica.
«Este algoritmo ofrece la oportunidad de aplicaciones en el mundo real», dijo Hartmut Neven, director del laboratorio de computación cuántica de Google en Santa Bárbara, California, en una reunión informativa para periodistas antes del anuncio. La empresa es optimista en cuanto a que en cinco años habrá usos prácticos para las computadoras cuánticas, añadió.
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Pero algunos investigadores se muestran cautelosos ante la afirmación de la ventaja cuántica, publicada en Naturaleza el 22 de octubre1. «La carga de la prueba debería ser alta», afirma Dries Sels, físico cuántico de la Universidad de Nueva York en la ciudad de Nueva York. Y aunque el artículo hace un «trabajo serio» al probar varios algoritmos clásicos, no hay pruebas de que no exista uno eficiente. «Personalmente, no creo que eso sea suficiente para hacer una afirmación tan grande», dice.
Otros dicen que la promesa de un uso práctico tan pronto es prematura. El avance técnico es impresionante, dice James Whitfield, físico cuántico del Dartmouth College en Hanover, New Hampshire, pero es «un poco exagerado pensar cómo esto va a resolver de repente algún problema económicamente viable».
Los investigadores de Google y sus colaboradores desarrollaron cómo podrían aplicar el algoritmo a moléculas simples en un estudio preimpreso que enviaron a arXiv. Pudieron predecir ciertas características de las estructuras de las moléculas mediante simulaciones cuánticas y confirmar sus hallazgos con mediciones de resonancia magnética nuclear (RMN). Pero hasta ahora sólo pueden aplicar el método a moléculas que ya pueden simularse de forma clásica y eficaz, como el líquido aromático tolueno.
La aplicación del algoritmo de ecos cuánticos a sistemas más complejos requerirá hardware o métodos menos ruidosos para corregir errores en los que aún se está trabajando, dijo en la sesión informativa Tom O'Brien, científico investigador de Google Quantum AI en Munich, Alemania.
Qubits que hacen eco
las manifestaciones Usé el chip Willow de Google.que aprovecha 105 pequeños circuitos superconductores para almacenar información como bits cuánticos o qubits, el equivalente cuántico de los bits de información clásicos.
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El algoritmo de Google es capaz de detectar enlaces cuánticos sutiles entre partes distantes de la computadora, que de otro modo se confunden y se pierden debido a las interacciones entre las muchas partes cuánticas del dispositivo. El equipo comparó su método con el mapeo de una cueva usando ecos; Implica ejecutar una serie de operaciones, perturbar un qubit y luego ejecutar las operaciones a la inversa. Las mediciones revelan rastros de las interacciones de un solo qubit en todo el sistema.
Para aplicar el algoritmo a las moléculas, los investigadores hacen que los qubits simulen los «espines» de los núcleos atómicos, la propiedad cuántica que hace que cada núcleo actúe como una pequeña barra magnética. Al medir cómo interactúan magnéticamente estos espines, la RMN revela la estructura de una molécula, pero la técnica falla cuando los núcleos están demasiado separados. Al simular espines utilizando qubits, el algoritmo de ecos cuánticos puede descubrir interacciones de larga distancia para proporcionar más información estructural de la que es posible utilizando únicamente la RMN, dijo O'Brien.
