Nuevo r¨¦cord mundial en simulaci¨®n cu¨¢ntica
F¨ªsicos australianos logran la simulaci¨®n de computaci¨®n cu¨¢ntica m¨¢s importante hasta el momento, en un avance espectacular en inform¨¢tica
Si un ordenador cu¨¢ntico fuese un coche de carreras no ir¨ªa m¨¢s r¨¢pido que un F¨®rmula Uno, sino que simplemente coger¨ªa un atajo privado para aparecer en la l¨ªnea de meta justo despu¨¦s del pistoletazo de salida. Y si te acercases para mirar debajo del cap¨® para ver c¨®mo funciona, el motor se descompondr¨ªa r¨¢pidamente hasta quedar en un solo elemento aleatorio, como una buj¨ªa.
Esto es lo extra?o del mundo cu¨¢ntico en el que las leyes normales de la f¨ªsica a nivel at¨®mico se vuelven, como dec¨ªa Einstein, ¡°raras¡±.
Un ordenador cu¨¢ntico aprovecha la f¨ªsica cu¨¢ntica para encontrar r¨¢pidamente la respuesta correcta a un problema analizando cuidadosamente las probabilidades y ajust¨¢ndolas, mientras que un ordenador cl¨¢sico consumir¨¢ tiempo y memoria analizando cada posible respuesta de una en una.
Pero unos f¨ªsicos de la Universidad de Melbourne han demostrado que los ordenadores cl¨¢sicos todav¨ªa tienen mucha vida por delante. Los cient¨ªficos han establecido un nuevo r¨¦cord mundial en la simulaci¨®n de la potencia cu¨¢ntica en un ordenador cl¨¢sico, demostrando que este tiene m¨¢s capacidad para realizar el mon¨®tono trabajo de procesar datos cu¨¢nticos que cualquiera de los prototipos actuales de ordenadores cu¨¢nticos a peque?a escala.
La simulaci¨®n de lo cu¨¢ntico para entenderlo
Esto significa que los cient¨ªficos tienen una nueva y potente herramienta para captar y entender el estado cu¨¢ntico y desarrollar software cu¨¢ntico. En ¨²ltima instancia, nos ayudar¨¢ a entender y a poner a prueba los tipos de problemas para los que se emplear¨¢ un ordenador cu¨¢ntico posiblemente m¨¢s grande, a medida que el hardware cu¨¢ntico vaya desarroll¨¢ndose a lo largo de la pr¨®xima d¨¦cada m¨¢s o menos.
¡°La capacidad para simular algoritmos cu¨¢nticos a este nivel es importante para aprender c¨®mo funcionar¨¢ f¨ªsicamente un ordenador cu¨¢ntico, c¨®mo puede funcionar el software y qu¨¦ tipo de problemas puede resolver¡±, explica el profesor Lloyd Hollenberg, titular de la c¨¢tedra Thomas Baker de la Universidad de Melbourne, que dirige el equipo y es director adjunto del Centro de Computaci¨®n Cu¨¢ntica y Tecnolog¨ªa de Comunicaciones.
En la actualidad, los prototipos de ordenadores cu¨¢nticos son demasiado peque?os para hacer algo ¨²til que un ordenador cl¨¢sico no pueda hacer ya. Pero el hardware cu¨¢ntico evoluciona r¨¢pidamente, y es probable que los ordenadores cu¨¢nticos sean mucho m¨¢s potentes que los ordenadores cl¨¢sicos a la hora de resolver algunos problemas por dos rarezas cu¨¢nticas: la ¡°superposici¨®n¡± y su primo a¨²n m¨¢s raro, el ¡°entrelazamiento¡±.
Una cuesti¨®n de enfoque
Los ordenadores cl¨¢sicos funcionan con bits de programaci¨®n, la forma m¨¢s b¨¢sica de los datos. Los bits son binarios, es decir son 0 o 1, y se programan para codificar y procesar datos. Pero en un ordenador cu¨¢ntico, los bits, o c¨²bits, son objetos mec¨¢nicos cu¨¢nticos como los ¨¢tomos. Los estados cu¨¢nticos tambi¨¦n pueden ser binarios y se pueden poner en una de las dos posibilidades, o en ambas al mismo tiempo. La superposici¨®n cu¨¢ntica significa que dos c¨²bits pueden ser, en cierto sentido, las cuatro combinaciones de 0 y 1 al mismo tiempo.
Esa capacidad ¨²nica para procesar datos se ve aumentada todav¨ªa m¨¢s por el entrelazamiento, en el que el estado de un c¨²bit cuando se mide determina misteriosamente el estado de otro c¨²bit.
Una representaci¨®n de la computaci¨®n cu¨¢ntica en acci¨®n mostrando el ¡°bosque¡± de diferentes probabilidades que la m¨¢quina utiliza para guiarla de manera m¨¢s eficaz hacia la respuesta a un problema. El ejemplo de arriba es una simulaci¨®n de un ordenador cu¨¢ntico que encuentra los factores primos de un n¨²mero usando el Algoritmo de Shor. Foto: Matthew Davis, Gregory White y Aidan Dang
La simulaci¨®n de c¨²bits y sus procesos cu¨¢nticos, o ¡°programas¡±, en un ordenador cl¨¢sico son un paso fundamental para entender c¨®mo funcionar¨¢ realmente al final un ordenador cu¨¢ntico m¨¢s grande y ¨²til.
El problema es que el uso de t¨¦cnicas convencionales para simular un proceso cu¨¢ntico aleatorio que es significativamente m¨¢s grande que cualquiera de los prototipos cu¨¢nticos actuales, requerir¨ªa dentro de poco lo que el profesor Hollenberg describe como memoria de ¡°escala planetaria¡± en un ordenador cl¨¢sico.
Para sortear este obst¨¢culo, su equipo dio a la simulaci¨®n un problema matem¨¢tico espec¨ªfico para que lo resolviese. Al ser espec¨ªfico, no necesitaban simular todo el estado cu¨¢ntico para simular una computaci¨®n cu¨¢ntica a mayor escala en acci¨®n.
Imag¨ªnense 1.000 millones de ordenadores port¨¢tiles
Para que se hagan una idea de la enorme capacidad de memoria de la computaci¨®n cu¨¢ntica, uno de los prototipos m¨¢s grandes, la nueva m¨¢quina de 50 c¨²bits de IBM, en principio podr¨ªa representar simult¨¢neamente aproximadamente mil billones de combinaciones de n¨²meros.
Para simular un estado cu¨¢ntico aleatorio, la m¨¢quina utilizar¨ªa unos 18 petabytes de memoria inform¨¢tica cl¨¢sica, o el equivalente a m¨¢s de un mill¨®n de ordenadores port¨¢tiles con una RAM de 16 gigabytes. Los investigadores de IBM han sido capaces de simular de manera cl¨¢sica hasta ahora 56 c¨²bits en estados cuidadosamente elegidos.
Pero el equipo de Hollenberg ha ido mucho m¨¢s all¨¢ y ha simulado el rendimiento de una m¨¢quina de 60 c¨²bits, para la que se habr¨ªan necesitado unos 18.000 petabytes, o m¨¢s de 1.000 millones de ordenadores port¨¢tiles ¨C mucho m¨¢s que el superordenador m¨¢s grande ¨C para representar todo el espacio cu¨¢ntico de n¨²meros.
¡°Un estado realmente aleatorio de unos 50 c¨²bits es m¨¢s o menos el l¨ªmite que se puede simular actualmente, pero si piensas en un ordenador cu¨¢ntico haciendo algo ¨²til como ejecutar un algoritmo, ya no est¨¢ en un estado cu¨¢ntico aleatorio, sino en uno espec¨ªfico cuya simulaci¨®n puede requerir mucha menos memoria¡±, se?ala el profesor Hollenberg.
El superordenador Magnus en el Pawsey Supercomputing Centre en Australia Occidental que los investigadores usan para realizar su simulaci¨®n de computaci¨®n cu¨¢ntica. Foto: Pawsey Supercomputing Centre (utilizada con autorizaci¨®n)
Aidan Dang, un licenciado en Ciencias por la Universidad de Melbourne, ha realizado y desarrollado la simulaci¨®n que ha batido el r¨¦cord pidi¨¦ndole que encontrase los dos n¨²meros primos que cuando se multiplican son iguales al n¨²mero semiprimo 961.307. Un ordenador cu¨¢ntico har¨ªa el trabajo usando 60 c¨²bits que utilizasen el Algoritmo de Factorizaci¨®n Cu¨¢ntica formulado por el matem¨¢tico Peter Shor. Este c¨¢lculo de la factorizaci¨®n se puede hacer en un ordenador port¨¢til, pero supera el l¨ªmite de lo que los prototipos de ordenadores cu¨¢nticos actuales pueden resolver. Sin embargo, la simulaci¨®n del equipo de Melbourne pudo resolverlo como lo har¨ªa un ordenador cu¨¢ntico con 60 c¨²bits usando solo 13,8 terabytes de memoria en el superordenador cl¨¢sico del Pawsey en Australia Occidental.
¡°Casi agotamos todo el tiempo que nos concedieron para la simulaci¨®n en el Pawsey Supercomputing Centre, pero lo conseguimos¡±, se?ala Dang. ¡°Ahora podemos usar los resultados para obtener pistas sobre c¨®mo funcionar¨¢n los primeros ordenadores cu¨¢nticos a escala real¡±.
Descifradores de superc¨®digos
La dificultad de la factorizaci¨®n de n¨²meros semiprimos es clave para la seguridad de Internet, porque cuando se utilizan n¨²meros grandes con muchos d¨ªgitos es casi imposible que los ordenadores cl¨¢sicos calculen los factores para descifrar la clave de seguridad.
Un superordenador cl¨¢sico tardar¨ªa m¨¢s de una vida entera del universo en descifrar algunos de los c¨®digos de seguridad que se usan ahora, pero un ordenador cu¨¢ntico suficientemente grande ser¨ªa capaz en teor¨ªa de resolver estos problemas.
¡°Los factores primos de 961.307 se pueden hallar f¨¢cilmente utilizando un ordenador normal, pero a medida que aumente el tama?o de los n¨²meros, se llegar¨¢ a un punto en el que un ordenador cu¨¢ntico suficientemente grande ser¨¢ capaz de superar a cualquier superordenador¡±, afirma Charles Hill, un f¨ªsico de la Universidad de Melbourne, que forma parte del equipo de desarrollo del simulador cu¨¢ntico.
Prepar¨¢ndonos para un mundo cu¨¢ntico
¡°Nuestra capacidad para simular grandes sistemas cu¨¢nticos es una de nuestras principales aportaciones a la investigaci¨®n y a la ense?anza en este campo¡±, dice Hollenberg. ¡°Nos permitir¨¢ trabajar en el desarrollo y en los est¨¢ndares de comparaci¨®n del software de computaci¨®n cu¨¢ntica y ense?ar a la gente c¨®mo funcionan los ordenadores cu¨¢nticos¡±.
Hollenberg se?ala que los ordenadores cu¨¢nticos fiables de entre 100 y 1.000 c¨²bits podr¨ªan tener suficiente potencia para empezar a resolver problemas fuera del alcance de los ordenadores cl¨¢sicos, y que quiz¨¢s se construyan dentro de 5 o 10 a?os.
¡°La interconexi¨®n de los problemas con la l¨®gica de un ordenador cu¨¢ntico exige una mentalidad y unas t¨¦cnicas totalmente nuevas. En esta fase inicial, la programaci¨®n cu¨¢ntica depende mucho de los problemas y requiere una formaci¨®n especializada"
La simulaci¨®n de un proceso cu¨¢ntico m¨¢s grande en un ordenador cl¨¢sico es un paso fundamental para entender c¨®mo se podr¨ªa ampliar con el tiempo. En la foto vemos un ejemplo del desarrollo de la computaci¨®n cu¨¢ntica: una trampa i¨®nica sobre un chip en el que las part¨ªculas at¨®micas cargadas est¨¢n suspendidas en campos magn¨¦ticos y el¨¦ctricos para que sus propiedades cu¨¢nticas se puedan manipular con l¨¢seres. Foto: Getty Images
En el futuro, un ordenador cu¨¢ntico (con errores corregidos) universal a gran escala podr¨¢ resolver problemas que van desde los modelos complicados para su utilizaci¨®n en el desarrollo de medicamentos y la previsi¨®n meteorol¨®gica, hasta la optimizaci¨®n de grandes redes como las redes de transporte, e incluso puede ampliar los l¨ªmites del aprendizaje autom¨¢tico.
Pero Hollenberg puntualiza que el acceso a las simulaciones de ordenadores cu¨¢nticos y a las m¨¢quinas prototipos ser¨¢ fundamental para prepararnos para el mundo de la inform¨¢tica cu¨¢ntica, y complementa el trabajo de Australia centrado en el desarrollo de los equipos.
¡°Llevamos varios a?os desarrollando nuestra capacidad de simulaci¨®n de ordenadores cu¨¢nticos, y este resultado se produce en un momento emocionante. Ahora que IBM ha alcanzado la cota de los 50 c¨²bits bas¨¢ndose en la tecnolog¨ªa de los superconductores, la capacidad para simular algoritmos cu¨¢nticos a este nivel y m¨¢s all¨¢ de ¨¦l ser¨¢ crucial para entender el rendimiento y el potencial de las m¨¢quinas reales.
¡°Eso significa que podemos empezar a interactuar ahora con la industria para saber qu¨¦ aplicaciones tendr¨¢ la computaci¨®n cu¨¢ntica y a formar a la primera generaci¨®n de programadores cu¨¢nticos¡±, a?ade Hollenberg.
¡°La carrera para construir un ordenador cu¨¢ntico a gran escala con millones de c¨²bits es una perspectiva a largo plazo, y Australia est¨¢ bien situada porque se est¨¢ centrando en desarrollar hardware a base de silicio que podr¨ªa aumentarse hasta este nivel¡±, explica.
¡°Naturalmente, se est¨¢ dando mucho bombo a la computaci¨®n cu¨¢ntica y tenemos que empezar a ir al grano para ense?ar a la gente lo profundamente diferentes que son los ordenadores cu¨¢nticos de los ordenadores convencionales, aprender a qu¨¦ problemas se podr¨¢n aplicar y el tiempo que podr¨ªamos ganar¡±.
¡°La interconexi¨®n de los problemas con la l¨®gica de un ordenador cu¨¢ntico exige una mentalidad y unas t¨¦cnicas totalmente nuevas. En esta fase inicial, la programaci¨®n cu¨¢ntica depende mucho de los problemas y requiere una formaci¨®n especializada. En la Universidad de Melbourne lo hemos tenido en cuenta y en 2018 impartiremos nuestra primera asignatura formal de computaci¨®n cu¨¢ntica que abarcar¨¢ todos estos aspectos. ¡°B¨¢sicamente, tanto el mundo acad¨¦mico como el Gobierno y la industria tienen que estar ¡°preparados para lo cu¨¢ntico, porque el desarrollo del hardware a escala mundial se acelera¡±.
Este art¨ªculo fue publicado primero en Pursuit. Lea el art¨ªculo original
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