Si la era de la computación cuántica amaneciera hace 3 años, su sol naciente podría estar escondiéndose detrás de una nube. En 2019, los investigadores de Google afirmaron haber superado un hito conocido como supremacía cuántica cuando su computadora cuántica Sycamore realizó un breve cálculo en 200 segundos que, según dijeron, le tomaría a una supercomputadora durante 10,000 años. Ahora, los científicos en China han hecho el cálculo en unas pocas horas con procesadores ordinarios. Una supercomputadora, dicen, puede vencer por completo a Sycamore.
dice Scott Aaronson, científico informático de la Universidad de Texas en Austin. El avance quita algo de brillo a la afirmación de Google, dice Greg Kupperberg, matemático de la Universidad de California, Davis. «Ir a 300 pies de la cumbre es menos emocionante que ir a la cumbre».
Aún así, la promesa de la computación cuántica permanece intacta, dicen Kupperberg et al. Sergio Poixo, científico principal de Google Quantum AI, dijo en un correo electrónico que el equipo de Google sabe que su margen no durará mucho. «En nuestro artículo de 2019, dijimos que los algoritmos clásicos mejorarán», dijo. Pero, «no creemos que este enfoque clásico pueda continuar con los circuitos cuánticos en 2022 y más allá».
El «problema» que Sycamore resolvió fue diseñado para ser difícil para una computadora convencional, pero lo más fácil posible para una computadora cuántica, que maneja 0, 1 o, gracias a la mecánica cuántica, una combinación de 0 y 1. Al mismo tiempo. Los 53 qubits de Sycamore, diminutos circuitos resonantes hechos de metal superconductor, pueden codificar cualquier número del 0 al 2.53 (aproximadamente 9 cuatrillones), o todos a la vez.
Comenzando con todos los qubits establecidos en 0, los investigadores de Google aplicaron operaciones lógicas aleatorias pero estables, o puertas, a qubits individuales y pares, durante 20 ciclos, y luego estudiaron los qubits. Estrictamente hablando, las ondas cuánticas que representan todas las salidas posibles se desviaron entre qubits y las puertas crearon interferencia, amplificando algunas salidas y cancelando otras. Así que algunos deben haber aparecido con mayor probabilidad que otros. Tras millones de ensayos, surgió un patrón de liberación puntiagudo.
Los investigadores de Google argumentaron que los efectos de la interferencia podrían incluso simularse usando Summit, una supercomputadora en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge con 9216 unidades de procesamiento central y 27 648 unidades de procesamiento de gráficos rápidos (GPU). Los investigadores de IBM, que desarrolló Summit, respondieron rápidamente que si una computadora usara todos los bits disponibles del disco duro, podría manejar el cálculo en días. Ahora, Pan Zhang, físico estadístico del Instituto de Física Teórica de la Academia de Ciencias de China, y sus colegas han mostrado, en un artículo en la revista, cómo vencer al sicómoro. Cartas de revisión física.
Siguiendo a otros, Zhang y sus colegas reformularon el problema como una matriz matemática 3D llamada red de tensores. Consistía en 20 capas, una para cada ciclo de compuertas, con 53 puntos en cada capa, uno para cada maceta. Las líneas conectan puntos para representar puertas, cada puerta codificada en un tensor: una cuadrícula 2D o 4D de números complejos. La ejecución de la simulación se reduce entonces, esencialmente, a multiplicar todos los tensores. «La ventaja del método de red de tensor es que se pueden usar múltiples GPU para realizar cálculos en paralelo», dice Zhang.
Zhang y sus colegas también creyeron en una idea clave: el cálculo de Sycamore era impreciso, por lo que el de ellos tampoco debería serlo. Sycamore calculó la distribución de las salidas con un 0,2 % de confianza, suficiente para distinguir picos similares a huellas dactilares del ruido ambiental. Entonces, el equipo de Zhang cambió la precisión por la velocidad cortando algunas líneas en su red y eliminando las puertas asociadas. Perder solo ocho líneas hizo que el cálculo fuera 256 veces más rápido y mantuvo una confiabilidad del 0,37 %.
Los investigadores calcularon 1 millón de patrones de salida de 9 cuatrillones de cadenas de números posibles, basándose en sus propios hallazgos para obtener un conjunto representativo verdaderamente aleatorio. El cálculo tomó 15 horas en 512 GPU y produjo una salida puntiaguda reveladora. «Es justo decir que el experimento de Google se simula en una computadora convencional», dice Dominic Hankleiter, científico informático cuántico de la Universidad de Maryland, College Park. En una supercomputadora, el cálculo tomaría unas pocas docenas de segundos, dice Zhang, 10 mil millones de veces más rápido de lo que estimó el equipo de Google.
Los investigadores dicen que el avance subraya los peligros de competir con una computadora cuántica contra una convencional. «Hay una necesidad urgente de mejores experimentos de dominación cuántica», dice Aronson. Zhang sugiere un enfoque más práctico: «Necesitamos encontrar algunas aplicaciones del mundo real para demostrar la ventaja cuántica».
Sin embargo, los investigadores dicen que la demostración de Google no es solo una exageración. Zhang señala que Sycamor requiere muchas menos funciones y menos energía que una supercomputadora. Y si Sycamore tuviera un poco más de credibilidad, dice, la simulación de su equipo podría no haber continuado. Como dice Hangleiter, «El experimento de Google hizo lo que se propuso hacer, comenzó esta carrera».
