Un gran equipo de investigadores que trabaja con Google Inc. y está afiliado a una serie de instituciones en los EE. UU., uno en Alemania y otro en los Países Bajos ha implementado un algoritmo de optimización aproximada cuántica (QAOA) en un dispositivo cuántico de escala intermedia ruidosa (NISQ) de 53 qubit. En su artículo publicado en la revista Física de la naturaleza, , el grupo describe su método para estudiar el rendimiento de su QAOA en el procesador cuántico superconductor Sycamore de 53 qubit de Google y lo que aprendieron de él. Boaz Barak, de la Universidad de Harvard, ha publicado un artículo de News &Views sobre el trabajo realizado por el equipo en la misma edición de la revista.

Durante las últimas décadas, los ingenieros han logrado grandes avances en la mejora de la velocidad de las computadoras, incluso cuando se acercan a los límites últimos de la fotolitografía de silicio tradicional. Entonces, los científicos han estado trabajando para desarrollar computadoras cuánticas, que la teoría ha sugerido podría abordar aplicaciones que aún son demasiado difíciles de ejecutar para las computadoras. Desafortunadamente, a pesar de algunos avances, Las computadoras cuánticas todavía no son realmente útiles. Los que se han construido se describen como dispositivos NISQ, porque todos sufren el mismo problema:ruido que genera errores. También se consideran peldaños hacia los tipos de dispositivos que la teoría sugiere que son posibles, de ahí la etiqueta intermedia. A medida que los científicos continúan desarrollando tecnología de computación cuántica, están analizando lo que podría ser posible una vez que se construyan dichos dispositivos. Con ese fin, han estado desarrollando QAOA, algoritmos destinados a cerrar la brecha informática entre las computadoras cuánticas y las computadoras clásicas.

La razón por la que se necesitan QAOA es porque los ingenieros no tienen ninguna forma de simular dispositivos NISQ en computadoras convencionales, lo que dificulta aprender a usar una verdadera computadora cuántica para aplicaciones del mundo real; los algoritmos de aproximación ayudan a los investigadores a tener una mejor idea de cómo podría ser la computación cuando las verdaderas computadoras cuánticas finalmente estén en funcionamiento.

En este nuevo esfuerzo, los investigadores crearon un QAOA y lo ejecutaron en la plataforma informática NISQ de última generación de Google. Como señala Barak, su QAOA funcionó como una combinación de algoritmos más pequeños que se han creado para ejecutar simulaciones en una computadora cuántica, como el recocido simulado. Dichos algoritmos comienzan presentando una respuesta aleatoria y luego buscan mejorarla utilizando operadores cuánticos. Usando el algoritmo, los investigadores aprendieron más sobre las formas de reducir el ruido o mitigar sus efectos. También aprendieron más sobre el uso de hiperparámetros y las posibles formas de mapear problemas clave en una arquitectura cuántica.

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