Algunos problemas matemáticos son tan complicados que pueden atascar incluso las supercomputadoras más poderosas del mundo. Pero una nueva frontera salvaje en informática que aplica las reglas del reino cuántico ofrece un enfoque diferente.
Un nuevo estudio dirigido por un físico en el Lawrence Berkeley National Laboratory Berkeley Lab, publicado en la revista Informes científicos , detalla cómo una técnica de computación cuántica llamada "recocido cuántico" se puede utilizar para resolver problemas relevantes a preguntas fundamentales en física nuclear sobre los componentes básicos subatómicos de toda la materia. También podría ayudar a responder otras preguntas molestas en la ciencia y la industria, también.
Buscando una solución cuántica para problemas realmente grandes
"No existe un algoritmo de recocido cuántico para los problemas que estamos tratando de resolver", dijo Chia Cheng "Jason" Chang, miembro de RIKEN iTHEMS en la División de Ciencias Nucleares de Berkeley Lab y científico investigador en RIKEN, un instituto científico en Japón.
"Los problemas que estamos viendo son muy, muy grandes", dijo Chang, quien dirigió el equipo internacional detrás del estudio. "La idea aquí es que el analizador cuántico puede evaluar una gran cantidad de variables al mismo tiempo y regresarla solución correcta al final "
El mismo algoritmo de resolución de problemas que Chang ideó para el último estudio, y que está disponible al público a través de código de código abierto, podría adaptarse y ampliarse para su uso en ingeniería de sistemas e investigación de operaciones, por ejemplo, o en otrosaplicaciones de la industria.
Álgebra clásica con una computadora cuántica
"Estamos cocinando pequeños ejemplos de 'juguetes' solo para desarrollar cómo funciona un algoritmo. La simplicidad de los recoctores cuánticos actuales es que la solución es clásica, como hacer álgebra con una computadora cuántica. Puede verificar y comprender lo queestán haciendo con un recocido cuántico de una manera directa, sin la sobrecarga masiva de verificar la solución de forma clásica ".
El equipo de Chang utilizó un anillador cuántico comercial ubicado en Burnaby, Canadá, llamado D-Wave 2000Q que presenta elementos electrónicos superconductores enfriados a temperaturas extremas para realizar sus cálculos.
El acceso al anillador D-Wave se proporcionó a través de la Instalación de Computación de Liderazgo de Oak Ridge en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge ORNL. "Estos métodos nos ayudarán a probar la promesa de las computadoras cuánticas para resolver problemas en matemáticas aplicadas que son importantes para la matemática aplicadaMisión de computación científica del Departamento de Energía de los Estados Unidos ", dijo Travis Humble, director del Instituto de Computación Cuántica de ORNL.
Datos cuánticos: uno, cero o ambos al mismo tiempo
Actualmente hay dos de estas máquinas en funcionamiento que están disponibles para el público. Funcionan aplicando una regla común en física: los sistemas en física tienden a buscar su estado de energía más baja. Por ejemplo, en una serie de colinas empinadasy valles profundos, una persona que atraviese este terreno tenderá a terminar en el valle más profundo, ya que se necesita mucha energía para salir de él y la menor cantidad de energía para establecerse en este valle.
El annealer aplica esta regla a los cálculos. En una computadora típica, la memoria se almacena en una serie de bits que están ocupados por uno o por cero. Pero la computación cuántica introduce un nuevo paradigma en los cálculos: bits cuánticos o qubits.qubits, la información puede existir como uno, cero o ambos al mismo tiempo. Este rasgo hace que las computadoras cuánticas sean más adecuadas para resolver algunos problemas con un gran número de posibles variables que deben considerarse para una solución.
Cada uno de los qubits utilizados en el último estudio finalmente produce un resultado de uno o cero al aplicar la regla del estado de energía más bajo, y los investigadores probaron el algoritmo usando hasta 30 qubits lógicos.
El algoritmo que Chang desarrolló para ejecutarse en el anillador cuántico puede resolver ecuaciones polinómicas, que son ecuaciones que pueden tener números y variables y están configuradas para sumar hasta cero. Una variable puede representar cualquier número en un gran rango de números.
Cuando hay "menos cálculos pero muy densos"
Berkeley Lab y la vecina UC Berkeley se han convertido en un foco de investigación y desarrollo en el campo emergente de la ciencia de la información cuántica, y el año pasado anunciaron la formación de una asociación llamada Berkeley Quantum para avanzar en este campo.
Chang dijo que el enfoque de recocido cuántico utilizado en el estudio, también conocido como computación cuántica adiabática, "funciona bien para cálculos menos densos pero muy densos", y que la técnica le atrajo porque las reglas de la mecánica cuántica le son familiares comoun físico
La salida de datos del annealer fue una serie de soluciones para las ecuaciones clasificadas en columnas y filas. Estos datos se mapearon en una representación de los qubits del annealer, explicó Chang, y la mayor parte del algoritmo se diseñó para tener en cuenta adecuadamenteLa fuerza de la interacción entre los qubits del anillador. "Repetimos el proceso miles de veces" para ayudar a validar los resultados, dijo.
"Resolver el sistema clásicamente usando este enfoque tomaría un tiempo exponencialmente largo para completar, pero verificar la solución fue muy rápido" con el anillador, dijo, porque estaba resolviendo un problema clásico con una sola solución. Si el problema erade naturaleza cuántica, se espera que la solución sea diferente cada vez que la mida.
aplicaciones del mundo real para un algoritmo cuántico
Como las computadoras cuánticas están equipadas con más qubits que les permiten resolver problemas más complejos más rápidamente, también pueden conducir a ahorros de energía al reducir el uso de supercomputadoras mucho más grandes que podrían tomar mucho más tiempo para resolver los mismos problemas.
El enfoque cuántico ofrece soluciones directas y verificables a problemas que involucran sistemas "no lineales", en los que el resultado de una ecuación no coincide proporcionalmente con los valores de entrada. Las ecuaciones no lineales son problemáticas porque pueden parecer más impredecibles o caóticasque otros problemas "lineales" que son mucho más directos y solucionables.
Chang buscó la ayuda de expertos en computación cuántica en computación cuántica tanto en los EE. UU. Como en Japón para desarrollar el algoritmo probado con éxito. Dijo que espera que el algoritmo finalmente sea útil para los cálculos que pueden probar cómo se comportan e interactúan los quarks subatómicoscon otras partículas subatómicas en los núcleos de los átomos.
Si bien será un próximo paso emocionante trabajar para aplicar el algoritmo para resolver problemas de física nuclear, "este algoritmo es mucho más general que solo para la ciencia nuclear", señaló Chang. "Sería emocionante encontrar nuevas formas de usarestas nuevas computadoras "
La instalación de informática de liderazgo de Oak Ridge es una instalación de usuario de la Oficina de Ciencia del DOE.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por DOE / Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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