Basado en «qubits de gato», la tecnología proporciona una nueva forma de reducir los errores cuánticos
Los científicos del AWS Center for Quantum Computing en el campus de Caltech han dado un salto adelante al descubrir cómo suprimir los errores en las computadoras cuánticas, un problema molesto que sigue siendo el mayor obstáculo para construir las máquinas del futuro.
Las computadoras cuánticas, que se basan en las propiedades aparentemente mágicas del reino cuántico, son prometedoras para su uso en muchos campos diferentes, como la medicina, la ciencia de los materiales, la criptografía y la física fundamental. Pero mientras que las computadoras cuánticas de hoy en día pueden ser útiles para estudiar áreas de nicho de la física, una computadora cuántica de propósito general capaz de resolver problemas más avanzados aún no es posible debido a su sensibilidad inherente al ruido. Las vibraciones, el calor, la interferencia electromagnética de los teléfonos celulares y las redes Wi-Fi, o incluso los rayos cósmicos y la radiación del espacio exterior, pueden eliminar los qubits— bits cuánticos, fuera de su estado cuántico. Como resultado, las computadoras cuánticas cometen muchos más errores que sus contrapartes informáticas clásicas.
Reportando en la edición del 26 de febrero de la revista Naturaleza, un equipo de científicos de AWS y Caltech demuestran un nueva arquitectura de chip cuántico para suprimir errores utilizando un tipo de qubit conocido como qubit cat. Los qubits de gato se propusieron por primera vez en 2001 y, desde entonces, los investigadores los han desarrollado y refinado. Ahora, el equipo de AWS ha reunido el primer chip qubit cat escalable que se puede utilizar para reducir de manera eficiente los errores cuánticos. Llamado Ocelote, el nuevo chip de computación cuántica lleva el nombre del gato salvaje manchado, al tiempo que da un guiño a la tecnología interna de «oscilador» que subyace a los qubits de gato.
«Para que las computadoras cuánticas tengan éxito, necesitamos que las tasas de error sean aproximadamente mil millones de veces mejores de lo que son hoy en día», dice Oskar Pintor (PhD ’01), John G Braun Profesor de Física Aplicada y Física en Caltech y jefe de hardware cuántico en AWS. «Las tasas de error han estado bajando aproximadamente un factor de dos cada dos años. A este ritmo, nos llevaría 70 años llegar a donde tenemos que estar. En cambio, estamos desarrollando una nueva arquitectura de chips que puede llevarnos allí más rápido. Dicho esto, este es un bloque de construcción temprano. Todavía tenemos mucho trabajo por hacer.»
Los Qubits se basan en 1s y 0s como los de las computadoras clásicas, pero los 1s y 0s están en un estado de superposición. Eso significa que pueden asumir cualquier combinación de 1 y 0 simultáneamente. También significa que son frágiles y pueden caer fácilmente fuera de la superposición. «Lo que hace que los qubits sean poderosos también los hace sensibles a los errores cuánticos», dice Painter.
Los sistemas informáticos digitales clásicos tienen una forma directa de manejar errores. Básicamente, los diseñadores de estos sistemas utilizan bits redundantes adicionales para proteger los datos de errores. Por ejemplo, un solo bit de información se replica en tres bits, de modo que cualquier bit tiene dos socios de respaldo. Si uno de esos bits tiene un error (vuelve de 1 a 0 o de 0 a 1), y los otros dos no se han volteado, un código simple—en este caso, lo que se llama un código de repetición de tres bits—se puede usar para detectar el error y restaurar el bit impar.
Debido a la complejidad de la superposición que se encuentra en los qubits, pueden tener dos tipos de errores: volteos de bits, como en los sistemas digitales clásicos, y volteos de fase, en los que los estados de qubit de 1 y 0 se vuelven fuera de fase (o fuera de sincronización) entre sí. Los investigadores han desarrollado muchas estrategias para manejar ambos tipos de errores en los sistemas cuánticos, pero los métodos requieren qubits para tener un número significativo de socios de respaldo. De hecho, las tecnologías actuales de qubit pueden requerir miles de qubits adicionales para proporcionar el nivel deseado de protección contra errores. Esto sería como un medio de comunicación que emplea un enorme edificio de verificadores de hechos para verificar la precisión de sus artículos en lugar de solo un pequeño equipo. La sobrecarga para las computadoras cuánticas es excesiva y difícil de manejar.
«Estamos en una búsqueda a largo plazo para construir una computadora cuántica útil para hacer cosas que incluso las mejores supercomputadoras no pueden hacer, pero ampliarlas es un gran desafío», dice el coautor del estudio Fernando BrandaoBren Profesor de Física Teórica en Caltech y director de ciencias aplicadas en AWS. «Entonces, estamos probando nuevos enfoques para la corrección de errores que reducirán los gastos generales.»
El nuevo esquema del equipo se basa en un tipo de qubit formado a partir de circuitos superconductores hechos de osciladores de microondas, en los que los estados 1 y 0 que representan el qubit se definen como dos amplitudes diferentes de oscilación a gran escala. Esto hace que los estados qubit sean muy estables e impermeables a los errores de volteo de bits. «Puedes pensar en los dos estados oscilantes como el de un niño en un columpio, que se balancea a grandes amplitudes, pero se balancea hacia la izquierda o hacia la derecha. Un viento puede subir y empujar el columpio, pero la amplitud de la oscilación es tan grande que no puede cambiar rápidamente de una dirección de balanceo a la otra», explica Painter.
De hecho, el nombre «gato» qubits se refiere a la capacidad de estos qubits para asumir dos estados muy grandes, o macroscópicos, al mismo tiempo—al igual que el famoso gato en el experimento mental de Erwin Schrödinger, que puede estar vivo y muerto simultáneamente.
Con los qubits de gato que han reducido drásticamente los errores de volteo de bits, los únicos errores que quedan por corregir son los errores de volteo de fase. Y corregir solo un tipo de error significa que los investigadores pueden usar un código de repetición como los utilizados para corregir errores de volteo de bits en sistemas clásicos.
«Un código clásico como el código de repetición en Ocelot significa que los nuevos chips no requerirán tantos qubits para corregir errores», dice Brandão. «Hemos demostrado una arquitectura más escalable que puede reducir la cantidad de qubits adicionales necesarios para la corrección de errores hasta en un 90 por ciento.»
El chip Ocelot logra esto combinando cinco qubits de gato, junto con circuitos de amortiguación especiales para estabilizar su oscilación, y cuatro qubits auxiliares para detectar errores de fase. Los resultados presentados en el Naturaleza el artículo muestra que el código de repetición simple del equipo es efectivo para detectar los errores de cambio de fase y mejora a medida que el código aumenta de tres qubits de gato a cinco qubits de gato. Además, el proceso de detección de errores de fase se implementó de una manera que mantuvo un alto nivel de supresión de errores de volteo de bits en los qubits de gato.
Esta demostración de prueba de concepto todavía tiene un camino por recorrer, pero Painter dice que está entusiasmado con el rendimiento que Ocelot ha demostrado tan rápidamente y que el equipo está investigando más para ampliar la tecnología. «Es un problema muy difícil de abordar, y tendremos que seguir invirtiendo en investigación básica, mientras nos mantenemos conectados y aprendemos sobre el importante trabajo que se está realizando en la academia», dice.
El Naturaleza estudio titulado «Corrección de errores cuánticos eficiente en hardware a través de qubits bosónicos concatenados«, fue financiado por AWS. Además de muchos investigadores de AWS, otros autores de Caltech son John Preskill, Richard P. Feynman Profesor de Física Teórica y el Allen V. C. Davis y Lenabelle Davis Cátedra de Liderazgo del Instituto de Información Cuántica y Materia, o IQIM, y Gil Refael, el Taylor W. Lawrence Profesor de Física Teórica. Caltech News. C. W. Traducido al español
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