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Ejecutando software cuántico en una computadora clásica

Fecha :
3 de agosto de 2021
Fuente :
Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
Resumen :
Los físicos han introducido un enfoque para simular el algoritmo de optimización aproximada cuántica utilizando una computadora tradicional. En lugar de ejecutar el algoritmo en procesadores cuánticos avanzados, el nuevo enfoque utiliza un algoritmo clásico de aprendizaje automático que imita de cerca el comportamiento de las computadoras cuánticas a corto plazo..
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HISTORIA COMPLETA

en un artículo publicado en Información cuántica de la naturaleza , el profesor de EPFL Giuseppe Carleo y Matija Medvidovi ?, estudiante de posgrado en la Universidad de Columbia y en el Instituto Flatiron en Nueva York, han encontrado una manera de ejecutar un algoritmo complejo de computación cuántica en computadoras tradicionales en lugar de en computadoras cuánticas.

El "software cuántico" específico que están considerando se conoce como Algoritmo de optimización aproximada cuántica QAOA y se utiliza para resolver problemas de optimización clásicos en matemáticas; es esencialmente una forma de elegir la mejor solución a un problema entre un conjunto de posibles soluciones ". Hay mucho interés en comprender qué problemas se pueden resolvereficientemente por una computadora cuántica, y QAOA es uno de los candidatos más prominentes ", dice Carleo.

En última instancia, QAOA está destinado a ayudarnos en el camino hacia la famosa "aceleración cuántica", el aumento previsto en la velocidad de procesamiento que podemos lograr con las computadoras cuánticas en lugar de las convencionales. Es comprensible que QAOA tenga varios defensores, incluido Google, que tienen la vista puesta en las tecnologías cuánticas y la computación en un futuro cercano: en 2019 crearon Sycamore, un procesador cuántico de 53 qubit, y lo usaron para ejecutar una tarea que estimó que requeriría un clásico de última generación.superordenador alrededor de 10.000 años en completarse. Sycamore ejecutó la misma tarea en 200 segundos.

"Pero la barrera de la" aceleración cuántica "es casi rígida y está siendo remodelada continuamente por nuevas investigaciones, también gracias al progreso en el desarrollo de algoritmos clásicos más eficientes", dice Carleo.

En su estudio, Carleo y Medvidovi? Abordan una pregunta clave abierta en el campo: ¿pueden los algoritmos que se ejecutan en computadoras cuánticas actuales y de corto plazo ofrecer una ventaja significativa sobre los algoritmos clásicos para tareas de interés práctico?pregunta, primero tenemos que entender los límites de la computación clásica en la simulación de sistemas cuánticos ", dice Carleo. Esto es especialmente importante ya que la generación actual de procesadores cuánticos opera en un régimen en el que cometen errores al ejecutar" software "cuántico, y por lo tanto puedensolo ejecute algoritmos de complejidad limitada.

Usando computadoras convencionales, los dos investigadores desarrollaron un método que puede simular aproximadamente el comportamiento de una clase especial de algoritmos conocidos como algoritmos cuánticos variacionales, que son formas de calcular el estado de energía más bajo, o "estado fundamental" de un sistema cuántico. QAOA es un ejemplo importante de tal familia de algoritmos cuánticos, que los investigadores creen que se encuentran entre los candidatos más prometedores para la "ventaja cuántica" en las computadoras cuánticas a corto plazo.

El enfoque se basa en la idea de que las herramientas modernas de aprendizaje automático, por ejemplo, las que se utilizan para aprender juegos complejos como Go, también se pueden utilizar para aprender y emular el funcionamiento interno de una computadora cuántica. La herramienta clave para estas simulaciones sonNeural Network Quantum States, una red neuronal artificial que Carleo desarrolló en 2016 con Matthias Troyer, y que ahora se utilizó por primera vez para simular QAOA. Los resultados se consideran la provincia de la computación cuántica y establecen un nuevo punto de referencia para el desarrollo futuro.de hardware cuántico.

"Nuestro trabajo muestra que el QAOA que puede ejecutar en computadoras cuánticas actuales y a corto plazo se puede simular, con buena precisión, también en una computadora clásica", dice Carleo. "Sin embargo, esto no significa que todos los algoritmos cuánticos útiles quese puede ejecutar en procesadores cuánticos a corto plazo y se puede emular de forma clásica. De hecho, esperamos que nuestro enfoque sirva como guía para diseñar nuevos algoritmos cuánticos que sean útiles y difíciles de simular para las computadoras clásicas ".


Fuente de la historia :

Materiales proporcionado por Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne . Original escrito por Nik Papageorgiou. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.


Referencia de la revista :

  1. Matija Medvidović, Giuseppe Carleo. simulación variacional clásica del algoritmo de optimización aproximada cuántica . npj Quantum Information , 2021; 7 1 DOI: 10.1038 / s41534-021-00440-z

cite esta página :

Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. "Ejecución de software cuántico en una computadora clásica". ScienceDaily. ScienceDaily, 3 de agosto de 2021. .
Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. 2021, 3 de agosto. Ejecución de software cuántico en una computadora clásica. ScienceDaily . Consultado el 3 de agosto de 2021 en www.science-things.com/releases/2021/08/210803121404.htm
Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. "Ejecución de software cuántico en una computadora clásica". ScienceDaily. Www.science-things.com/releases/2021/08/210803121404.htm consultado el 3 de agosto de 2021.

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