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La estrategia de reducción de errores de IBM supera a las supercomputadoras clásicas

La estrategia de reducción de errores de IBM supera a las supercomputadoras clásicas

Vista interior del criostato que enfría el IBM Eagle, un procesador cuántico a gran escala que contiene 127 qubits. La escala de utilidad es un punto en el que las computadoras cuánticas pueden servir como una herramienta científica para explorar una nueva escala de problemas que los métodos tradicionales tal vez no puedan resolver. Crédito: Investigación de IBM

La computadora cuántica apenas ha superado a las supercomputadoras, lo que demuestra la utilidad de las molestas computadoras cuánticas.

Investigadores de IBM Quantum e instituciones colaboradoras han demostrado que una computadora cuántica de 127 qubits puede superar a las supercomputadoras clásicas en cálculos específicos. El estudio reveló una nueva estrategia para la reducción de errores y abrió nuevas posibilidades para Estadísticas cuantitativas en Física Contemporánea, ofrece mejoras potenciales a los algoritmos clásicos.

A pesar de las continuas mejoras en las computadoras cuánticas, todavía son ruidosas y propensas a errores, lo que genera resultados cuestionables o incorrectos. Los científicos predicen que realmente no superarán a las supercomputadoras “clásicas” actuales durante al menos cinco o 10 años, hasta que los investigadores puedan corregir los errores que plagan los bits cuánticos entrelazados, o qubits.

Sin embargo, un estudio reciente sugiere que incluso sin una corrección de errores robusta, hay formas de reducir los errores que podrían hacer que las computadoras cuánticas sean valiosas en el mundo actual.

Computación cuántica versus computación clásica

Investigadores de IBM Quantum en Nueva York, junto con colaboradores de Universidad de California, Berkeleyy el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, según la revista naturaleza Compararon una computadora cuántica de 127 qubits con la última supercomputadora. En al menos un cálculo específico, una computadora cuántica ha superado a una supercomputadora.

Los investigadores eligieron el cálculo no porque fuera particularmente difícil para las computadoras clásicas, sino porque es similar a los que los físicos realizan regularmente. Es importante destacar que la complejidad computacional se puede aumentar para probar si las computadoras cuánticas actuales, ruidosas y propensas a errores, pueden proporcionar resultados precisos para ciertos tipos de cálculos comunes.

La promesa de la computación cuántica

El hecho de que una computadora cuántica produjera la solución correcta y verificable a medida que los cálculos se volvían más complejos, mientras que un algoritmo de supercomputadora produjo una respuesta incorrecta, ofrece la esperanza de que los algoritmos de computación cuántica con mitigación de errores, en lugar de la corrección de errores más difícil, puedan manejar los últimos avances. . Problemas físicos, como la comprensión de las propiedades cuánticas de los superconductores y los nuevos materiales electrónicos.

“Estamos entrando en un sistema en el que una computadora cuántica puede hacer cosas que los algoritmos actuales en las computadoras clásicas no pueden hacer”, dijo Sajant Anand, estudiante de posgrado y coautor del estudio en la Universidad de California, Berkeley.

“Podemos empezar a pensar en las computadoras cuánticas como una herramienta para estudiar problemas que de otro modo no podríamos estudiar”, agregó Sarah Sheldon, directora sénior de teoría y capacidades cuánticas de IBM Quantum.

El potencial de los algoritmos cuánticos

Por el contrario, la victoria de la computadora cuántica sobre la computadora clásica podría inspirar nuevas ideas para mejorar los algoritmos cuánticos que se utilizan actualmente en las computadoras clásicas, dijo el coautor Michael Zalitel, profesor asistente de física de UC Berkeley y titular de la Cátedra Thomas y Allison Schneider de Física. .

“Al comenzar, estaba bastante seguro de que el método clásico funcionaría mejor que el método cuántico”, dijo. Por lo tanto, tuve sentimientos encontrados cuando la versión sin ruido de IBM funcionó mejor que el método clásico. Pero pensar en cómo funciona el sistema cuántico podría ayudarnos a descubrir la forma clásica correcta de abordar el problema. Mientras que la computadora cuántica hizo algo un el algoritmo clásico estándar no pudo hacerlo, creemos que es una inspiración para mejorar el algoritmo clásico para que una computadora clásica pueda funcionar como una computadora cuántica en el futuro”.

Aumente el ruido para suprimir el ruido

Una clave de la ventaja virtual de la computadora cuántica de IBM es la mitigación de errores cuánticos, una nueva técnica para lidiar con el ruido que acompaña a los cálculos cuánticos. Irónicamente, los investigadores de IBM aumentaron el ruido en su circuito cuántico para obtener respuestas más ruidosas y menos precisas, y luego extrapolaron para estimar qué respuesta habría tenido la computadora si no hubiera ruido. Esto depende de tener una buena comprensión del ruido que afecta a los circuitos cuánticos y de predecir cómo afecta a la salida.

El problema del ruido ocurre porque los qubits de IBM son circuitos superconductores sensibles que representan los ceros y unos para la aritmética binaria. Cuando los qubits se entrelazan para realizar un cálculo, las molestias inevitables, como el calor y la vibración, pueden alterar el entrelazamiento y provocar errores. Cuanto mayor sea el enredo, peores serán los efectos del ruido.

Además, los cálculos que operan en un conjunto de qubits pueden introducir errores aleatorios en otros qubits no involucrados. Cálculos adicionales luego multiplican estos errores. Los científicos esperan usar qubits adicionales para monitorear tales errores para que puedan corregirse, lo que se llama corrección tolerante de errores. Pero lograr la tolerancia a fallas es un gran desafío de ingeniería y si funcionará en la práctica para una mayor cantidad de qubits, dijo Zatell.

En cambio, los ingenieros de IBM idearon una estrategia de mitigación de errores que llaman extrapolación de ruido cero (ZNE), que utiliza métodos probabilísticos para aumentar de forma controlada el ruido en la máquina cuántica. Por recomendación de un antiguo pasante, los investigadores de IBM contactaron a Anand, al investigador postdoctoral Yantao Wu y a Zaletel para solicitar su ayuda en la evaluación Exactitud De los resultados obtenidos utilizando la estrategia de mitigación de errores. Zaletel desarrolla algoritmos de supercomputadoras para resolver cálculos difíciles que involucran sistemas cuánticos, como las interacciones electrónicas en nuevos materiales. Estos algoritmos, que utilizan la simulación de red de tensores, se pueden aplicar directamente para simular la interacción de qubits en una computadora cuántica.

supercomputadora coreana

Lanzada en 2017, Cori es un modelo de la línea Cray XC40 y contaba con un rendimiento impresionante de alrededor de 30 petaflops, asegurando su lugar como la quinta supercomputadora más dominante del mundo en ese momento. Equipado con 2388 nodos de procesador Intel Xeon “Haswell”, 9688 nodos Intel Xeon Phi “Knight’s Landing” y un dispositivo de estado sólido de núcleo Cray Data Warp Burst Buffer de 1,8 PB, su nombre es un tributo al famoso bioquímico Gerty Cori. En particular, Gertie Curie fue la primera mujer estadounidense en recibir el Premio Nobel de Ciencias, y fue la primera en recibir un Premio Nobel de Fisiología o Medicina. La supercomputadora Cori se apagó el 31 de mayo de 2023. Credit: Berkeley Lab

Cuántica vs. Clásica: Experimento

Durante varias semanas, Youngseok Kim y Andrew Eddins de IBM Quantum realizaron cálculos cuánticos cada vez más complejos en el procesador avanzado IBM Quantum Eagle, y luego Anand intentó los mismos cálculos utilizando los últimos métodos clásicos en la supercomputadora Cori y el grupo Lawrencium en Berkeley Lab y Anvil. supercomputadora en la Universidad de Purdue. . Cuando se introdujo Quantum Eagle en 2021, tenía la mayor cantidad de qubits de alta calidad de cualquier computadora cuántica, aparentemente más allá de la capacidad de simulación de las computadoras clásicas.

De hecho, simular los 127 qubits entrelazados en una computadora convencional requeriría una enorme cantidad de memoria. El estado cuántico debe ser representado por 2 elevado a 127 números discretos. Este es 1 seguido de 38 ceros; Una computadora típica puede almacenar alrededor de 100 mil millones de números, 27 órdenes de magnitud más pequeños. Para simplificar el problema, Anand, Wu y Zaletel utilizaron técnicas de aproximación que les permitieron resolver el problema en una computadora clásica en un tiempo razonable y a un costo razonable. Estos métodos son algo similares a la compresión de imágenes jpeg, en la que se deshace de la información menos importante y conserva solo lo que se necesita para lograr respuestas precisas dentro de los límites de la memoria disponible.

yunque gigante

Anvil es una poderosa supercomputadora que proporciona capacidades informáticas avanzadas para respaldar una amplia gama de investigaciones computacionales y de uso intensivo de datos en la Universidad de Purdue. Crédito: Universidad Purdue

Anand confirmó la precisión de los resultados de la computadora cuántica para cálculos menos complejos, pero a medida que aumentaba la profundidad de los cálculos, los resultados de la computadora cuántica diferían de los de una computadora clásica. Para algunos parámetros específicos, Anand pudo simplificar el problema y calcular soluciones exactas que validan los cálculos cuánticos en los cálculos informáticos clásicos. A las mayores profundidades consideradas, no se disponía de soluciones exactas, pero los resultados cuantitativos y clásicos diferían.

Los investigadores advierten que aunque no pueden probar las respuestas definitivas de una computadora cuántica a los cálculos más difíciles, los éxitos de Eagle en ejecuciones anteriores les han dado la confianza de que lo eran.

El éxito de la computadora cuántica no fue un accidente exacto. “En realidad funcionó para toda una familia de circuitos a los que se ha aplicado”, dijo Zaletel.

Competencia amistosa y perspectivas de futuro

Si bien Zaletel es cauteloso al predecir si esta técnica de mitigación de errores funcionará con más qubits o cálculos con mayor profundidad, los resultados son, no obstante, inspiradores.

“De alguna manera condujo a una sensación de competencia amistosa”, dijo. “Tengo la sensación de que deberíamos poder simular lo que están haciendo en una computadora clásica. Pero debemos pensar en ello de una manera más inteligente y mejor: la máquina cuántica en un sistema donde dice que necesitamos un enfoque diferente”. ”

Un enfoque es emular la tecnología ZNE desarrollada por IBM.

“Ahora, nos preguntamos si podemos tomar el mismo concepto de mitigación de errores y aplicarlo a las simulaciones de redes de tensores clásicas para ver si podemos obtener mejores resultados clásicos”, dijo Anand. “Este trabajo nos brinda la posibilidad de usar una computadora cuántica como una herramienta de validación para una computadora clásica, que invierte el guión de lo que normalmente se hace”.

Referencia: “Evidencia de la utilidad de la computación cuántica antes de la tolerancia a fallas” por Youngseok Kim, Andrew Eddins, Sajant Anand, Ken Xuan Wei, Ewout van den Berg, Sami Rosenblatt, Hasan Nayfeh, Yantao Wu, Michael Zaletel, Kristan Temme y Abhinav Kandala, Disponible aquí, 14 de junio de 2023, naturaleza.
DOI: 10.1038/s41586-023-06096-3

El trabajo de Anand y Zalitel fue apoyado por el Departamento de Energía de EE. UU. en virtud de un Premio de Empleo Temprano (DE-SC0022716). El trabajo de Wu fue apoyado por una beca RIKEN iTHEMS. Curie es parte del Centro Nacional de Computación Científica para la Investigación de la Energía (NERSC), la principal instalación de computación científica de la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía de EE. UU.

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