Para que una computadora cuántica realice una tarea, debe utilizar un compilador para convertir instrucciones escritas en un lenguaje de programación en una secuencia de operaciones de puerta en bits cuánticos, o qubits para abreviar. Anteriormente aplicaron la teoría de control óptimo (algoritmo GRAPE) a una búsqueda exhaustiva para desarrollar un método para identificar la secuencia de puerta teóricamente óptima, pero a medida que aumenta el número de qubits, aumenta el número de combinaciones posibles.

A medida que el número aumenta explosivamente, una búsqueda exhaustiva se vuelve imposible. Por ejemplo, si tuviéramos que realizar una búsqueda exhaustiva para encontrar la secuencia de puertas óptima para la tarea de generar un estado cuántico arbitrario de 6 qubits, llevaría más tiempo que la edad del universo usando la computadora clásica más rápida disponible actualmente.

Por lo tanto, los investigadores intentaron desarrollar un método para buscar la secuencia de puerta cuántica óptima utilizando un enfoque probabilístico y lo lograron. Usando la supercomputadora Fugaku, se confirmó y demostró que usando un nuevo método de búsqueda aleatoria probabilística, es posible buscar la secuencia de puerta cuántica óptima para el problema anterior en unas pocas horas.

Se espera que este nuevo método acelere los compiladores de computadoras cuánticas, se convierta en una herramienta útil para las computadoras cuánticas prácticas y conduzca a un mejor rendimiento de los dispositivos informáticos cuánticos. También se puede aplicar para optimizar el procesamiento de información cuántica en nodos de retransmisión cuántica, por lo que se espera que contribuya a la realización de la Internet cuántica y a la reducción del impacto ambiental.

Este resultado fue publicado en la revista Physical Review A. el 6 de mayo de 2024.

Se espera que los ordenadores cuánticos, actualmente en desarrollo, tengan un gran impacto en la sociedad. Entre sus beneficios se encuentran la reducción de la carga medioambiental al reducir el consumo energético, encontrar nuevas sustancias químicas para uso médico, acelerar la búsqueda de materiales para un medio ambiente más limpio, etc. Uno de los grandes problemas de los ordenadores cuánticos es que el estado cuántico es muy sensible al ruido. , por lo que es difícil mantenerlo estable durante mucho tiempo (manteniendo un estado cuántico coherente).

Para obtener el mejor rendimiento, las operaciones deben realizarse en un tiempo que permita que el estado cuántico permanezca coherente. Sin embargo, aparte del caso especial en el que el número de qubits es muy pequeño, no se conoce ningún método bueno para encontrar la secuencia de puerta cuántica óptima.

Se estaba esperando una solución que evite la dificultad del aumento explosivo en el número de secuencias de puertas posibles incluso en cálculos cuánticos a gran escala y permita búsquedas eficientes dentro del tiempo y los recursos computacionales que se pueden realizar en las computadoras clásicas.

El equipo de investigación introdujo un método probabilístico para desarrollar un método sistemático que pueda buscar de manera eficiente la secuencia de puerta cuántica óptima dentro del tiempo de ejecución y los recursos computacionales.

Cuando una computadora almacena y procesa información, toda la información se convierte en una cadena de bits con valores de 0 o 1. Una secuencia de puerta cuántica es un programa de computadora escrito en un lenguaje legible por humanos después de que se ha convertido para que pueda procesarse. por una computadora cuántica. La secuencia de puertas cuánticas consta de puertas de 1 qubit y puertas de 2 qubit. La mejor secuencia es la que tiene menos puertas y muestra el mejor rendimiento.

Su estudio muestra el tiempo de cálculo estimado cuando se realiza una búsqueda para optimizar la fidelidad F en la computadora clásica más rápida para cada disposición de puerta utilizando el algoritmo de teoría de control óptimo GRAPE para preparar n estados de qubit. La línea azul continua es la llamada edad del universo (13,7 mil millones de años). A medida que aumenta el número de qubits, el número de combinaciones posibles aumenta explosivamente, por lo que en n=6, el tiempo total de cálculo excede la edad del universo.

El análisis de todas las secuencias posibles para números de qubits pequeños revela que existen muchas secuencias de puertas cuánticas óptimas. Esto sugiere la posibilidad de expandirse a grandes tareas cuánticas y encontrar la secuencia de puerta cuántica óptima utilizando un método de búsqueda probabilístico en lugar de una búsqueda exhaustiva.

También muestran la tasa de aparición (p) de secuencias con fidelidad F=1 para la preparación de un estado que consta de n=8 qubits, que se investigó utilizando la supercomputadora Fugaku. La tasa p se expresa en función del número de puertas CNOT de 2 qubits (N) en la secuencia. Está claro que el método probabilístico es muy eficiente porque la tasa de aparición de F=1 aumenta rápidamente cuando se excede el límite inferior de N (N=124).

Por ejemplo, la tasa de aparición de F=1 en N=129, que es un poco superior a N=124, es superior al 50%, por lo que si busca una disposición de puertas dos veces, encontrará una secuencia cuántica que tiene F=1. al menos una vez en promedio. De esta manera, se ha descubierto que utilizando un método probabilístico, es posible buscar secuencias de puertas cuánticas óptimas varios órdenes de magnitud más rápido que cuando se busca utilizando un método de búsqueda exhaustivo.

Se espera que el método sistemático y probabilístico desarrollado para proporcionar secuencias de puertas cuánticas óptimas para computadoras cuánticas se convierta en una herramienta útil para computadoras cuánticas prácticas y acelere los compiladores de computadoras cuánticas. Se espera que mejore el rendimiento de los dispositivos de computación cuántica y contribuya al desarrollo de nodos cuánticos en la Internet cuántica y a la reducción de la carga ambiental.

En el futuro, el equipo de investigación integrará los resultados obtenidos en este estudio con enfoques de aprendizaje automático y los aplicará para optimizar el rendimiento de las computadoras cuánticas, con el objetivo de acelerar aún más los compiladores cuánticos y crear una base de datos de secuencias de puertas cuánticas óptimas.

El equipo de investigación incluye el Instituto Nacional de Tecnología de la Información y las Comunicaciones, RIKEN, la Universidad de Ciencias de Tokio y la Universidad de Tokio.