En 2019, Google afirmó que fue el primero en demostrar una computadora cuántica que realiza un cálculo más allá de las capacidades de las supercomputadoras más poderosas de la actualidad.

Pero la mayor parte del tiempo la creación de un algoritmo cuántico que tenga la posibilidad de vencer a una computadora clásica es un proceso accidental, Los científicos de la Universidad de Purdue dicen. Para brindar más orientación a este proceso y hacerlo menos arbitrario, Estos científicos desarrollaron una nueva teoría que eventualmente puede conducir a un diseño más sistemático de algoritmos cuánticos.

La nueva teoría descrito en un artículo publicado en la revista Tecnologías cuánticas avanzadas , es el primer intento conocido de determinar qué estados cuánticos se pueden crear y procesar con un número aceptable de puertas cuánticas para superar a un algoritmo clásico.

Los físicos se refieren a este concepto de tener el número correcto de puertas para controlar cada estado como "complejidad". Dado que la complejidad de un algoritmo cuántico está estrechamente relacionada con la complejidad de los estados cuánticos involucrados en el algoritmo, Por tanto, la teoría podría poner orden en la búsqueda de algoritmos cuánticos al caracterizar qué estados cuánticos cumplen esos criterios de complejidad.

Un algoritmo es una secuencia de pasos para realizar un cálculo. El algoritmo generalmente se implementa en un circuito.

En las computadoras clásicas, Los circuitos tienen puertas que cambian los bits a un estado 0 o 1. En cambio, una computadora cuántica se basa en unidades computacionales llamadas "qubits" que almacenan estados 0 y 1 simultáneamente en superposición, permitiendo que se procese más información.

Lo que haría que una computadora cuántica sea más rápida que una computadora clásica es un procesamiento de información más simple, caracterizado por la enorme reducción en el número de puertas cuánticas en un circuito cuántico en comparación con un circuito clásico.

En las computadoras clásicas, el número de puertas en los circuitos aumenta exponencialmente con respecto al tamaño del problema de interés. Este modelo exponencial crece tan asombrosamente rápido que se vuelve físicamente imposible de manejar incluso para un problema de interés de tamaño moderado.

"Por ejemplo, incluso una pequeña molécula de proteína puede contener cientos de electrones. Si cada electrón solo puede tomar dos formas, luego, para simular 300 electrones se requerirían 2300 estados clásicos, que es más que el número de todos los átomos del universo, "dijo Saber Kais, profesor del Departamento de Química de Purdue y miembro del Instituto de Ingeniería y Ciencia Cuántica de Purdue.

Para las computadoras cuánticas, hay una manera de que las puertas cuánticas escalen "polinomialmente" —en lugar de simplemente exponencialmente como una computadora clásica— con el tamaño del problema (como el número de electrones en el último ejemplo). "Polinomio" significa que habría drásticamente menos pasos (puertas) necesarios para procesar la misma cantidad de información, haciendo que un algoritmo cuántico sea superior a un algoritmo clásico.

Los investigadores hasta ahora no han tenido una buena manera de identificar qué estados cuánticos podrían satisfacer esta condición de complejidad polinomial.

“Hay un espacio de búsqueda muy grande para encontrar los estados y la secuencia de puertas que coinciden en complejidad para crear un algoritmo cuántico útil capaz de realizar cálculos más rápido que un algoritmo clásico, "dijo Kais, cuyo grupo de investigación está desarrollando algoritmos cuánticos y métodos de aprendizaje automático cuántico.

Kais y Zixuan Hu, un asociado postdoctoral de Purdue, utilizó la nueva teoría para identificar un gran grupo de estados cuánticos con complejidad polinomial. También mostraron que estos estados pueden compartir una característica de coeficiente que podría usarse para identificarlos mejor al diseñar un algoritmo cuántico.

"Dado cualquier estado cuántico, ahora podemos diseñar un procedimiento de muestreo de coeficientes eficiente para determinar si pertenece a la clase o no, "Dijo Hu.