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¿Dónde se encuentran los límites de la computación cuántica y dónde los de los ordenadores tradicionales?

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La teoría afirma que existen inconvenientes y labores que solo van a poder ser resueltos por ordenadores cuánticos, siendo inaccesibles por los equipos tradicionales. Ni tan siquiera el mejor superordenador podría dar con la contestación. No obstante, en la práctica, se ha creado una interesante de ‘carrera’ entre los dos géneros de tecnología por lograr sus límites e inclusive exceder los del ‘rival’. La última ‘batalla’ la terminan de redactar 2 físicos de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) y de la Universidad de Columbia, quienes han introducido un nuevo enfoque para simular un algoritmo cuántico usando un PC tradicional. Los resultados se terminan de publicar en la gaceta ‘Nature Quantum Information’.

Los autores, Giuseppe Carleo y Matija Medvidovic, han encontrado una forma de ejecutar un algoritmo complejo de computación cuántica en computadoras tradicionales en vez de en computadoras cuánticas. Esto es, que un PC tradicional imita una de las labores que, teóricamente, solo podría hacer un PC cuántico.

El ‘software cuántico’ concreto que han recreado se conoce como algoritmo de optimización aproximada cuántica (QAOA) y se usa para solucionar inconvenientes de optimización tradicionales en matemáticas; es fundamentalmente una forma de escoger la mejor solución a un inconveniente entre un conjunto de posibles soluciones. «Hay mucho interés en entender qué inconvenientes pueden resolverse de forma eficaz con una computadora cuántica, y QAOA es uno de los aspirantes más destacados», asevera Carleo.

En último término, QAOA está destinado a asistir en el camino cara la conocida ‘aceleración cuántica’, el incremento previsto en la velocidad de procesamiento que podemos conseguir con las computadoras cuánticas en vez de las usuales.

El comunicado recoge que es entendible que el aproximamiento cuántico tenga potentes defensores, incluido Google, que lleva tiempo con la mira puesta en este género de tecnología y en lograr un computador cuántico funcional. «Pero la barrera de la ‘aceleración cuántica’ es prácticamente recia y es remodelada de forma continua por nuevas investigaciones, asimismo merced al progreso en el desarrollo de algoritmos tradicionales más eficientes», afirma Carleo.

En su estudio, los autores abordan una pregunta clave abierta en el campo: ¿pueden los algoritmos que se ejecutan en ordenadores cuánticos actuales y de corto plazo ofrecer una ventaja significativa sobre los algoritmos tradicionales para labores de interés práctico? «Si vamos a contestar a esa pregunta, primero debemos entender los límites de la computación tradicional en la simulación de sistemas cuánticos», apunta Carleo. Esto es en especial esencial en tanto que la generación actual de procesadores cuánticos opera en un régimen en el que cometen fallos al ejecutar ‘software’ cuántico y, por consiguiente, solo pueden ejecutar algoritmos de dificultad limitada.

Utilizando computadoras usuales, los 2 estudiosos desarrollaron un procedimiento que puede simular más o menos el comportamiento de una clase singular de algoritmos conocidos como algoritmos cuánticos variacionales, que son formas de calcular el estado de energía más bajo o bien ‘estado fundamental’ de un sistema cuántico. QAOA es un caso esencial de esta familia de algoritmos cuánticos, que los estudiosos piensan que se hallan entre los aspirantes más prometedores para la ‘ventaja cuántica’ (asimismo famosa como ‘supremacía cuántica’) en las computadoras cuánticas en un corto plazo.

El enfoque se fundamenta en la idea de que las herramientas modernas de aprendizaje automático; por poner un ejemplo, los que se emplean para aprender juegos complejos como Go, asimismo se pueden emplear para aprender y imitar el funcionamiento interno de una computadora cuántica. La herramienta clave para estas simulaciones son Neural Network Quantum States, una red neuronal artificial que Carleo desarrolló en dos mil dieciseis con Matthias Troyer, y que ahora se usó por vez primera para simular QAOA. Los resultados se consideran competencia de la computación cuántica y establecen un nuevo punto de referencia para el desarrollo futuro del hardware cuántico.

«Nuestro trabajo muestra que el QAOA que se puede ejecutar en ordenadores cuánticos actuales mas, en un corto plazo, se puede simular, con buena precisión, asimismo en una computadora tradicional -índice Carleo-. No obstante, esto no quiere decir que todos y cada uno de los algoritmos cuánticos útiles que se pueden ejecutar en procesadores cuánticos en un corto plazo puedan emularse de forma tradicional. En verdad, aguardamos que nuestro enfoque sirva como guía para diseñar nuevos algoritmos cuánticos que sean útiles y bastante difíciles de simular para computadoras clásicas».

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