La computación cuántica promete aprovechar las extrañas propiedades de la mecánica cuántica en máquinas que superarán incluso a las supercomputadoras más poderosas de la actualidad. Pero el alcance de su aplicación, resulta, no está del todo claro.

Para aprovechar al máximo el potencial de la computación cuántica, Los científicos deben comenzar con lo básico:desarrollar procedimientos paso a paso, o algoritmos, para que las computadoras cuánticas realicen tareas simples, como la factorización de un número. Estos algoritmos simples se pueden usar como bloques de construcción para cálculos más complicados.

Prasanth Shyamsundar, investigador asociado postdoctoral en el Instituto Fermilab Quantum del Departamento de Energía, ha hecho precisamente eso. En un documento de preimpresión publicado en febrero, anunció dos nuevos algoritmos que se basan en el trabajo existente en el campo para diversificar aún más los tipos de problemas que las computadoras cuánticas pueden resolver.

"Hay tareas específicas que se pueden hacer más rápido usando computadoras cuánticas, y me interesa entender cuáles son "Dijo Shyamsundar." Estos nuevos algoritmos realizan tareas genéricas, y espero que inspiren a la gente a diseñar aún más algoritmos a su alrededor ".

Los algoritmos cuánticos de Shyamsundar, en particular, son útiles cuando se busca una entrada específica en una colección de datos sin clasificar. Considere el ejemplo de un juguete:suponga que tenemos una pila de 100 discos de vinilo, y le asignamos una tarea a una computadora para que encuentre el único álbum de jazz en la pila.

Clásicamente una computadora necesitaría examinar cada registro individual y tomar una decisión de sí o no sobre si es el álbum que estamos buscando, basado en un conjunto dado de criterios de búsqueda.

"Tienes una consulta, y la computadora te da una salida, "Dijo Shyamsundar." En este caso, la consulta es:¿Este registro satisface mi conjunto de criterios? Y el resultado es sí o no ".

Encontrar el registro en cuestión podría requerir solo algunas consultas si está cerca de la parte superior de la pila, o más cerca de 100 consultas si el registro está cerca del final. De media, una computadora clásica ubicaría el registro correcto con 50 consultas, o la mitad del número total de la pila.

Una computadora cuántica por otra parte, localizaría el álbum de jazz mucho más rápido. Esto se debe a que tiene la capacidad de analizar todos los registros a la vez, usando un efecto cuántico llamado superposición.

Con esta propiedad, el número de consultas necesarias para localizar el álbum de jazz es solo de 10, la raíz cuadrada del número de registros en la pila. Este fenómeno se conoce como aceleración cuántica y es el resultado de la forma única en que las computadoras cuánticas almacenan información.

La ventaja cuántica

Las computadoras clásicas usan unidades de almacenamiento llamadas bits para guardar y analizar datos. A un bit se le puede asignar uno de dos valores:0 o 1.

La versión cuántica de esto se llama qubit. Los Qubits también pueden ser 0 o 1, pero a diferencia de sus homólogos clásicos, también pueden ser una combinación de ambos valores al mismo tiempo. Esto se conoce como superposición, y permite que las computadoras cuánticas evalúen múltiples registros, o estados, simultaneamente.

"Si un solo qubit puede estar en una superposición de 0 y 1, eso significa que dos qubits pueden estar en una superposición de cuatro estados posibles, "Dijo Shyamsundar. El número de estados accesibles crece exponencialmente con el número de qubits usados.

Parece poderoso ¿Derecha? Es una gran ventaja al abordar problemas que requieren una gran potencia informática. La baja, sin embargo, es que las superposiciones son de naturaleza probabilística, lo que significa que no producirán resultados definidos sobre los estados individuales en sí mismos.

Piense en ello como un lanzamiento de moneda. Cuando en el aire el estado de la moneda es indeterminado; tiene un 50% de probabilidad de obtener cara o cruz. Solo cuando la moneda llega al suelo se asienta en un valor que se puede determinar con precisión.

Las superposiciones cuánticas funcionan de manera similar. Son una combinación de estados individuales, cada uno con su propia probabilidad de aparecer cuando se mida.

Pero el proceso de medición no necesariamente colapsará la superposición en el valor que estamos buscando. Eso depende de la probabilidad asociada con el estado correcto.

"Si creamos una superposición de registros y la medimos, no necesariamente obtendremos la respuesta correcta, "Dijo Shyamsundar." Solo nos va a dar uno de los registros ".

Para capitalizar completamente la aceleración que brindan las computadoras cuánticas, luego, los científicos deben de alguna manera poder extraer el registro correcto que están buscando. Si no pueden, la ventaja sobre las computadoras clásicas se pierde.

Amplificando las probabilidades de estados correctos

Afortunadamente, Los científicos desarrollaron un algoritmo hace casi 25 años que realizará una serie de operaciones en una superposición para amplificar las probabilidades de ciertos estados individuales y suprimir otros. dependiendo de un conjunto dado de criterios de búsqueda. Eso significa que cuando llega el momento de medir, lo más probable es que la superposición colapse en el estado que están buscando.

Pero la limitación de este algoritmo es que solo se puede aplicar a situaciones booleanas, o aquellos que se pueden consultar con un resultado de sí o no, como buscar un álbum de jazz en una pila de varios discos.

Los escenarios con salidas no booleanas presentan un desafío. Los géneros musicales no están definidos con precisión, por lo que un mejor enfoque para el problema de los discos de jazz podría ser pedirle a la computadora que califique los álbumes según su nivel de "jazz". Esto podría parecer como asignar a cada registro una puntuación en una escala del 1 al 10.

Previamente, los científicos tendrían que convertir problemas no booleanos como este en problemas con resultados booleanos.

"Establecería un umbral y diría que cualquier estado por debajo de este umbral es malo, y cualquier estado por encima de este umbral es bueno, "Dijo Shyamsundar. En nuestro ejemplo de disco de jazz, eso sería el equivalente a decir que cualquier cosa con una calificación entre 1 y 5 no es jazz, mientras que cualquier valor entre 5 y 10 es.

Pero Shyamsundar ha ampliado este cálculo de modo que ya no es necesaria una conversión booleana. Él llama a esta nueva técnica el algoritmo de amplificación de amplitud cuántica no booleana.

"Si un problema requiere una respuesta de sí o no, el nuevo algoritmo es idéntico al anterior, "Dijo Shyamsundar." Pero esto ahora se abre a más tareas; hay muchos problemas que se pueden resolver de forma más natural en términos de puntuación en lugar de un resultado de sí o no ".

Un segundo algoritmo introducido en el artículo, apodado el algoritmo de estimación de la media cuántica, permite a los científicos estimar la calificación promedio de todos los registros. En otras palabras, puede evaluar cuán "jazzy" es la pila en su conjunto.

Ambos algoritmos eliminan la necesidad de reducir escenarios en cálculos con solo dos tipos de salida, y, en su lugar, permiten una gama de resultados para caracterizar con mayor precisión la información con una aceleración cuántica sobre los métodos informáticos clásicos.

Procedimientos como estos pueden parecer primitivos y abstractos, pero construyen una base esencial para tareas más complejas y útiles en el futuro cuántico. Dentro de la física, Los algoritmos recientemente introducidos pueden eventualmente permitir a los científicos alcanzar las sensibilidades objetivo más rápido en ciertos experimentos. Shyamsundar también planea aprovechar estos algoritmos para su uso en el aprendizaje automático cuántico.

¿Y fuera del ámbito de la ciencia? Las posibilidades aún están por descubrir.

"Todavía estamos en los primeros días de la computación cuántica, "Shyamsundar dijo, señalando que la curiosidad a menudo impulsa la innovación. "Estos algoritmos van a tener un impacto en cómo usamos las computadoras cuánticas en el futuro".