Investigadores de la Universidad de Waterloo han desarrollado un método para medir el rendimiento de las computadoras cuánticas, y podría ayudar a establecer estándares universales para las máquinas.
El nuevo método se llama evaluación comparativa cíclica y los investigadores lo utilizan para evaluar el potencial de escalabilidad. El método también se utiliza para comparar diferentes plataformas cuánticas entre sí.
Joel Wallman es profesor asistente en la Facultad de Matemáticas y el Instituto de Computación Cuántica de Waterloo.
“Este hallazgo podría contribuir en gran medida a establecer estándares de rendimiento y fortalecer el esfuerzo para construir una computadora cuántica práctica a gran escala”, dijo Wallman. “Un método consistente para caracterizar y corregir los errores en los sistemas cuánticos proporciona estandarización para la forma en que se evalúa un procesador cuántico, lo que permite comparar de manera justa el progreso en diferentes arquitecturas”.
Cycle Benchmarking ayuda a los usuarios de computación cuántica a comparar plataformas de hardware de la competencia y aumentar la capacidad de cada plataforma para encontrar soluciones para lo que sea que estén trabajando.
En este momento, la carrera de la computación cuántica se está volviendo evidente en todo el mundo. La cantidad de plataformas y ofertas de computación cuántica en la nube está aumentando, y las principales empresas como Microsoft, IBM y Google están desarrollando constantemente nuevas tecnologías.
El método de evaluación comparativa del ciclo funciona determinando la probabilidad total de error en cualquier aplicación de computación cuántica dada. Esto tiene lugar cuando la aplicación se implementa mediante compilación aleatoria. Cycle benchmarking proporciona el primer medio multiplataforma para medir y comparar las capacidades de los procesadores cuánticos, y se personaliza según las aplicaciones en las que trabajan los usuarios.
Joseph Emerson es miembro de la facultad en IQC.
“Gracias al reciente logro de supremacía cuántica de Google, ahora estamos en los albores de lo que yo llamo la ‘era del descubrimiento cuántico’, dijo Emerson. “Esto significa que las computadoras cuánticas propensas a errores brindarán soluciones a problemas computacionales interesantes, pero la calidad de sus soluciones ya no puede ser verificada por computadoras de alto rendimiento.
“Estamos entusiasmados porque la evaluación comparativa de ciclos proporciona una solución muy necesaria para mejorar y validar las soluciones de computación cuántica en esta nueva era de descubrimiento cuántico”.
Emerson y Wallman fundaron Quantum Benchmark Inc., una empresa derivada de IQC. Obtuvo la licencia de la tecnología a empresas líderes mundiales en el campo de la computación cuántica, incluido el esfuerzo Quantum AI de Google.
La mecánica cuántica convirtió a las computadoras cuánticas en máquinas extremadamente poderosas para la computación. Las computadoras cuánticas son capaces de resolver problemas complejos de manera más eficiente que las computadoras tradicionales o digitales.
Los quibits son la unidad de procesamiento básica en una computadora cuántica, pero son extremadamente frágiles. Cualquier tipo de imperfección o fuente de ruido en el sistema puede conducir a ciertos errores que provoquen soluciones incorrectas bajo un cálculo cuántico.
El primer paso para ir más allá con la computación cuántica es obtener el control de una computadora cuántica a pequeña escala con uno o dos quibits. Una computadora cuántica más grande podría realizar tareas más complejas, como el aprendizaje automático o la simulación de sistemas complejos, lo que podría conducir a avances como el descubrimiento de nuevos fármacos. El problema es que diseñar una computadora cuántica más grande es más desafiante y la posibilidad de error es mayor a medida que se agregan quibits y el sistema cuántico se escala.
Se produce un perfil del ruido y los errores cuando se caracteriza un sistema cuántico. Esto indica si el procesador está realizando los cálculos que se le pide que haga. Todos los errores significativos deben caracterizarse para comprender el rendimiento de una computadora cuántica o para ampliarla.
Wallman, Emerson y un grupo de investigadores de la Universidad de Innsbruck idearon un método para evaluar todas las tasas de error que afectan a una computadora cuántica. La nueva técnica se implementó para la computadora cuántica de trampa de iones en la Universidad de Innsbruck, y descubrió que las tasas de error no aumentan a medida que aumenta el tamaño de las computadoras cuánticas.
“La evaluación comparativa de ciclos es el primer método para verificar de manera confiable si está en el camino correcto para ampliar el diseño general de su computadora cuántica”, dijo Wallman. “Estos resultados son significativos porque proporcionan una forma integral de caracterizar los errores en todas las plataformas de computación cuántica”.