Después de todo, las computadoras ordinarias pueden vencer a la computadora cuántica de Google | Ciencias

Si el amanecer de la computación cuántica amaneciera hace 3 años, su sol naciente podría haberse escondido detrás de una nube. En 2019, los investigadores de Google afirmaron haber superado un hito conocido como supremacía cuántica cuando la computadora cuántica Sycamore realizó en 200 segundos un cálculo enigmático que, según dijeron, conectaría una supercomputadora durante 10,000 años. Ahora, los científicos en China han realizado el cálculo en unas pocas horas utilizando procesadores regulares. Dicen que una supercomputadora puede vencer por completo al sicómoro.

“Creo que tienen razón en que si tienen acceso a una supercomputadora lo suficientemente grande, pueden simular… la tarea en cuestión de segundos”, dice Scott Aaronson, científico informático de la Universidad de Texas, Austin. Este avance quita algo de brillo a las afirmaciones de Google, dice Greg Cooperberg, matemático de la Universidad de California, Davis. “Alcanzar 300 pies desde la cumbre es menos emocionante que llegar a la cima”.

Sin embargo, la promesa de la computación cuántica no se ve comprometida, dicen Cooperberg et al. Sergio Boixo, científico principal de Google Quantum AI, dijo en un correo electrónico que el equipo de Google sabe que su función puede no durar mucho. “En nuestro artículo de 2019, dijimos que los algoritmos clásicos mejorarían”, dijo. Pero, “no creemos que este enfoque clásico pueda seguir el ritmo de los circuitos cuánticos en 2022 y más allá”.

El “problema” resuelto de Sycamore está diseñado para ser difícil para una computadora convencional, pero lo más fácil posible para una computadora cuántica, que manipula qubits que se pueden establecer en 0, 1 o, gracias a la mecánica cuántica, cualquier combinación de 0 y 1. en el mismo tiempo. Juntos, los circuitos alternativos de 53 qubits de Sycamore hechos de metal superconductor pueden codificar cualquier número del 0 al 253 (casi 9 cuatrillones), o incluso todos a la vez.

Comenzando con la configuración de todos los qubits en 0, los investigadores de Google aplicaron a qubits individuales y pares un conjunto aleatorio pero fijo de operaciones booleanas, o puertas, durante 20 ciclos, y luego leyeron los qubits. De manera cruda, las ondas cuánticas que representan todas las salidas posibles interfirieron entre los qubits, y las puertas crearon interferencias que mejoraron algunas salidas y cancelaron otras. Así que algunos tenían que parecer más probables que otros. Tras millones de pruebas, ha surgido un patrón de salida espinoso.

Los investigadores de Google argumentaron que simular estos efectos de interferencia abrumaría incluso a Summit, una supercomputadora en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge, que tiene 9,216 CPU y 27,648 unidades de procesamiento de gráficos (GPU) más rápidas. Los investigadores de IBM, que desarrollaron Summit, respondieron rápidamente que si aprovechaban cada bit del disco duro disponible de la computadora, podría manejar el cálculo en unos pocos días. Ahora, Pan Zhang, físico estadístico del Instituto de Física Teórica de la Academia de Ciencias de China, y sus colegas han demostrado cómo vencer a los sicómoros en un artículo publicado en mensajes de revisión física.

Después de otros, Zhang y sus colegas reformularon el problema como una matriz matemática tridimensional llamada red de tensores. Consta de 20 capas, una para cada ciclo de puertas, y cada capa comprende 53 puntos, uno para cada qubit. Las líneas conectaban los puntos para representar las puertas, con cada puerta codificada en un tensor, una cuadrícula bidimensional o tetradimensional de números complejos. Ejecutar la simulación y luego reducirla básicamente a golpear todos los tensores. “La ventaja del método de red de tensor es que podemos usar múltiples GPU para realizar los cálculos en paralelo”, dice Chang.

Zhang y sus colegas también se basaron en una idea clave: los cálculos de Sycamore estaban lejos de ser precisos, por lo que sus cálculos no tenían por qué serlo. Sycamore calculó la distribución de las salidas con una precisión estimada del 0,2%, lo suficiente como para distinguir la intensidad similar a una huella dactilar del ruido en el circuito. Entonces, el equipo de Zhang reemplazó la precisión con la velocidad cortando algunas líneas en su red y eliminando las puertas correspondientes. La falta de solo ocho líneas hizo que el cálculo fuera 256 veces más rápido, manteniendo una precisión del 0,37 %.

Los investigadores calcularon el patrón de producción para un millón de 9 cuatrillones de series de números posibles, basándose en su propia innovación para obtener un conjunto representativo verdaderamente aleatorio. El cálculo tomó 15 horas en 512 GPU y arrojó un resultado espinoso. “Es justo decir que la experiencia de Google se simuló en una computadora convencional”, dice Dominic Hangletter, científico informático cuántico de la Universidad de Maryland, College Park. En una supercomputadora, el cálculo toma unas pocas decenas de segundos, dice Chang, 10 mil millones de veces más rápido de lo que estimó el equipo de Google.

Los investigadores dicen que este avance destaca los peligros de la carrera de una computadora cuántica contra una computadora clásica. “Hay una necesidad urgente de mejores ensayos cuantitativos”, dice Aronson. Zhang sugiere un enfoque más práctico: “Debemos encontrar algunas aplicaciones del mundo real para demostrar la ventaja cuántica”.

Sin embargo, los investigadores dicen que la oferta de Google no fue solo propaganda. Zhang señaló que el sicomoro requiere muchas menos operaciones y menos energía que una supercomputadora. Si Sycamore tuviera una resolución ligeramente más alta, dice, la simulación de su equipo no podría continuar. En palabras de Hangleiter, “El Experimento de Google ha hecho lo que se suponía que debía hacer, comenzar esta carrera”.

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