Una de las formas en que las computadoras piensan es analizando las relaciones dentro de grandes conjuntos de datos. Un equipo internacional ha demostrado que las computadoras cuánticas pueden hacer uno de esos análisis más rápido que las computadoras clásicas para una gama más amplia de tipos de datos de lo que se esperaba anteriormente.

El algoritmo del sistema lineal cuántico propuesto por el equipo se publica en Cartas de revisión física . En el futuro, podría ayudar a resolver problemas tan variados como los precios de los productos básicos, redes sociales y estructuras químicas.

“El algoritmo cuántico anterior de este tipo se aplicó a un tipo de problema muy específico. Necesitamos una actualización si queremos lograr una aceleración cuántica para otros datos, "dice Zhikuan Zhao, autor correspondiente de la obra.

El primer algoritmo de sistema lineal cuántico fue propuesto en 2009 por un grupo diferente de investigadores. Ese algoritmo impulsó la investigación sobre formas cuánticas de aprendizaje automático, o inteligencia artificial.

Un algoritmo de sistema lineal funciona en una gran matriz de datos. Por ejemplo, un comerciante podría estar intentando predecir el precio futuro de los bienes. La matriz puede capturar datos históricos sobre movimientos de precios a lo largo del tiempo y datos sobre características que podrían estar influyendo en estos precios. como los tipos de cambio de divisas. El algoritmo calcula qué tan fuertemente se correlaciona cada característica con otra "invirtiendo" la matriz. Esta información se puede utilizar para extrapolar al futuro.

"Hay muchos cálculos involucrados en el análisis de la matriz. Cuando supera digamos 10, 000 por 10, 000 entradas, se vuelve difícil para las computadoras clásicas, "explica Zhao. Esto se debe a que el número de pasos computacionales aumenta rápidamente con el número de elementos en la matriz:cada duplicación del tamaño de la matriz aumenta ocho veces la longitud del cálculo.

El algoritmo de 2009 podría hacer frente mejor a matrices más grandes, pero solo si sus datos son escasos. En estos casos, hay relaciones limitadas entre los elementos, lo que a menudo no ocurre con los datos del mundo real. Zhao, Prakash y Wossnig presentan un nuevo algoritmo que es más rápido que las versiones cuántica clásica y anterior, sin restricciones sobre el tipo de datos que procesa.

Como una guía aproximada, por un 10, 000 matriz cuadrada, el algoritmo clásico tomaría el orden de un billón de pasos computacionales, el primer algoritmo cuántico algunas decenas de miles de pasos y el nuevo algoritmo cuántico solo cientos de pasos. El algoritmo se basa en una técnica conocida como estimación de valor cuántico singular.

Ha habido algunas demostraciones de prueba de principio del algoritmo del sistema lineal cuántico anterior en computadoras cuánticas a pequeña escala. Zhao y sus colegas esperan trabajar con un grupo experimental para realizar una demostración de prueba de principio de su algoritmo. también. También quieren hacer un análisis completo del esfuerzo requerido para implementar el algoritmo, comprobar qué gastos generales puede haber.

Para mostrar una ventaja cuántica real sobre los algoritmos clásicos, se necesitarán computadoras cuánticas más grandes. Zhao estima que "Tal vez estemos mirando a tres o cinco años en el futuro cuando realmente podamos usar el hardware construido por los experimentadores para hacer computación cuántica significativa con aplicación en inteligencia artificial".