Este algoritmo ha sido estudiado exhaustivamente y se ha implementado en muchas computadoras cuánticas. Tiene aplicaciones potenciales en campos como la logística, las telecomunicaciones, la modelización financiera y la ciencia de materiales.

"Este trabajo es un paso significativo hacia el logro de una ventaja cuántica, sentando las bases para un impacto futuro en la producción", afirmó Marco Pistoia, jefe de Investigación Aplicada de Tecnología Global de JPMorgan Chase.

El equipo examinó si un algoritmo cuántico con bajos costes de implementación podría proporcionar una aceleración cuántica con respecto a los métodos clásicos más conocidos. QAOA se aplicó al problema de secuencias binarias de baja autocorrelación, que tiene importancia para comprender el comportamiento de los sistemas físicos, el procesamiento de señales y la criptografía. El estudio demostró que si se le pedía al algoritmo que abordara problemas cada vez más grandes, el tiempo que llevaría resolverlos aumentaría a un ritmo más lento que el de un solucionador clásico.

Para explorar el rendimiento del algoritmo cuántico en un entorno ideal sin ruido, JPMorgan Chase y Argonne desarrollaron conjuntamente un simulador para evaluar el rendimiento del algoritmo a escala.

"Las simulaciones de circuitos cuánticos a gran escala utilizaron eficientemente la supercomputadora a petaescala Polaris del DOE ubicada en el ALCF. Estos resultados muestran cómo la computación de alto rendimiento puede complementar y avanzar en el campo de la ciencia de la información cuántica", dijo Yuri Alexeev, científico computacional de Argonne. Jeffrey Larson, matemático computacional de la División de Matemáticas e Informática de Argonne, también contribuyó a esta investigación.

Para dar el primer paso hacia la realización práctica de la aceleración del algoritmo, los investigadores demostraron una implementación a pequeña escala en las computadoras cuánticas de iones atrapados Modelo de sistema H1 y H2 de Quantinuum. Utilizando la detección de errores específicos de algoritmos, el equipo redujo el impacto de los errores en el rendimiento algorítmico hasta en un 65 %.

"Nuestra asociación de larga data con JPMorgan Chase condujo a este significativo y notable experimento de investigación de tres vías que también trajo a Argonne. Los resultados no podrían haberse logrado sin la calidad sin precedentes y líder mundial de nuestra computadora cuántica serie H, que proporciona un dispositivo flexible para ejecutar experimentos de corrección y detección de errores además de fidelidades de puerta que están años por delante de otras computadoras cuánticas", dijo Ilyas Khan, fundador y director de producto de Quantinuum.