Izquierda: interpretación artística del
procesador Sycamore montado en el criostato. (Versión de resolución completa; Forest Stearns, Google AI Quantum
Artist in Residence) Derecha: Fotografía del procesador
Sycamore. (Versión de resolución completa; Erik Lucero, investigador
científico y líder en producción de hardware cuántico)
Physicists ha estado hablando sobre el poder
de la computación cuántica durante más de 30 años, pero
las preguntas siempre han sido: ¿alguna vez hará algo útil? y vale la pena
invertir?
Para tales esfuerzos a gran escala,
es una buena práctica de ingeniería formular objetivos decisivos a corto plazo
que demuestren si los diseños van en la dirección correcta. Entonces,
ideamos un experimento como un hito importante para ayudar a responder estas
preguntas. Este experimento, conocido como supremacía cuántica.
El experimento proporcionó
instrucciones a nuestro equipo para superar los numerosos desafíos técnicos
inherentes a la ingeniería de sistemas cuánticos para hacer una computadora que
sea tanto programable como potente. Para probar el rendimiento total del
sistema, seleccionamos un punto de referencia computacional sensible que falla
si solo un solo componente de la computadora no es lo suficientemente bueno.
Hoy publicamos los resultados de este experimento de supremacía cuántica en el artículo de Nature, "Supremacía cuántica usando un procesador superconductor programable”. Desarrollamos un nuevo procesador de 54 qubits, llamado "Sycamore", que consta de puertas lógicas cuánticas rápidas y de alta fidelidad, para realizar las pruebas de referencia.
Hoy publicamos los resultados de este experimento de supremacía cuántica en el artículo de Nature, "Supremacía cuántica usando un procesador superconductor programable”. Desarrollamos un nuevo procesador de 54 qubits, llamado "Sycamore", que consta de puertas lógicas cuánticas rápidas y de alta fidelidad, para realizar las pruebas de referencia.
Nuestra máquina realizó el cálculo
objetivo en 200 segundos, y a partir de las mediciones en nuestro experimento,
determinamos que tomaría la supercomputadora más rápida del mundo 10,000 años
para producir una salida similar.
El experimento
Para tener una idea de cómo
funciona este punto de referencia, imagine entusiastas neófitos de computación
cuántica que visitan nuestro laboratorio para ejecutar un algoritmo cuántico en
nuestro nuevo procesador. Pueden componer algoritmos a partir de un
pequeño diccionario de operaciones de puertas elementales. Dado que cada
puerta tiene una probabilidad de error, nuestros invitados querrían limitarse a
una secuencia modesta con aproximadamente mil puertas en total. Suponiendo
que estos programadores no tengan experiencia previa, podrían crear lo que
esencialmente parece una secuencia aleatoria de puertas, lo que se podría
considerar como el programa "hola mundo" para una computadora
cuántica. Debido a que no hay una estructura en circuitos aleatorios que
los algoritmos clásicos puedan explotar, emular tales circuitos cuánticos
generalmente requiere una enorme cantidad de esfuerzo clásico de
supercomputadora.
Cada ejecución de un circuito cuántico aleatorio en una computadora cuántica produce una cadena de bits, por ejemplo 0000101. Debido a la interferencia cuántica, algunas cadenas de bits son mucho más probables que otras cuando repetimos el experimento muchas veces. Sin embargo, encontrar las cadenas de bits más probables para un circuito cuántico aleatorio en una computadora clásica se vuelve exponencialmente más difícil a medida que aumenta el número de qubits (ancho) y el número de ciclos de compuerta (profundidad).
Proceso para demostrar la
supremacía cuántica.
En el experimento, primero
ejecutamos circuitos simplificados aleatorios de 12 a 53 qubits, manteniendo
constante la profundidad del circuito. Verificamos el rendimiento de la
computadora cuántica usando simulaciones clásicas y las comparamos con un
modelo teórico. Una vez que verificamos que el sistema funcionaba,
ejecutamos circuitos duros aleatorios con 53 qubits y una profundidad
creciente, hasta llegar al punto donde la simulación clásica se volvió
inviable.
Estimación del tiempo de cálculo
clásico equivalente suponiendo núcleos de CPU de 1M para circuitos de
supremacía cuántica en función de la cantidad de qubits y la cantidad de ciclos
para el algoritmo de Schrödinger-Feynman . La estrella muestra el
tiempo de cálculo estimado para los circuitos experimentales más grandes.
Este resultado es el primer desafío
experimental contra la tesis extendida de Church-Turing , que establece que las
computadoras clásicas pueden implementar eficientemente cualquier modelo de
computación "razonable". Con el primer cálculo cuántico que no
se puede emular razonablemente en una computadora clásica, hemos abierto un
nuevo ámbito de la computación para explorar.
El procesador de sicómoro
El experimento de supremacía
cuántica se ejecutó en un procesador de 54 qubits totalmente programable
llamado "sicómoro". Se compone de una cuadrícula bidimensional donde
cada qubit está conectado a otros cuatro qubits. Como consecuencia, el
chip tiene conectividad suficiente para que los estados qubit interactúen
rápidamente en todo el procesador, haciendo que el estado general sea imposible
de emular de manera eficiente con una computadora clásica.
El éxito del experimento de supremacía cuántica se debió a nuestras puertas mejoradas de dos qubits con paralelismo mejorado que logran un rendimiento récord de manera confiable, incluso cuando se operan muchas puertas simultáneamente. Logramos este rendimiento utilizando un nuevo tipo de perilla de control que puede desactivar las interacciones entre qubits vecinos. Esto reduce en gran medida los errores en un sistema qubit de múltiples conexiones. Obtuvimos mayores ganancias de rendimiento al optimizar el diseño del chip para reducir la diafonía y al desarrollar nuevas calibraciones de control que eviten defectos de qubit.
Diseñamos el circuito en una cuadrícula cuadrada bidimensional, con cada qubit conectado a otros cuatro qubits. Esta arquitectura también es compatible con versiones anteriorespara la implementación de la corrección cuántica de errores. Vemos nuestro procesador Sycamore de 54 qubits como el primero de una serie de procesadores cuánticos cada vez más potentes.
Mapa de calor que muestra errores de Pauli individuales (e1; cruces) y
dos qubit (e2; barras) para todos los qubits que operan
simultáneamente. El diseño que se muestra sigue la distribución de los
qubits en el procesador. (Cortesía de la revista Nature ).
Prueba de la física cuántica
Para garantizar la futura utilidad
de las computadoras cuánticas, también necesitamos verificar que no haya
obstáculos fundamentales provenientes de la mecánica cuántica. La física
tiene una larga historia de prueba de los límites de la teoría a través de
experimentos, ya que a menudo surgen nuevos fenómenos cuando uno comienza a
explorar nuevos regímenes caracterizados por parámetros físicos muy
diferentes. Experimentos anteriores mostraron que la mecánica
cuántica funciona como se esperaba hasta un espacio de estado dimensión de aproximadamente 1000. Aquí, ampliamos
esta prueba a un tamaño de 10 billones y descubrimos que todo sigue funcionando
como se esperaba. También probamos la teoría cuántica fundamental midiendo
los errores de las puertas de dos qubits y descubriendo que esto predice con
precisión los resultados de la evaluación comparativa de los circuitos de
supremacía cuántica completos. Esto muestra que no hay física inesperada
que pueda degradar el rendimiento de nuestra computadora cuántica. Nuestro
experimento, por lo tanto, proporciona evidencia de que las computadoras cuánticas
más complejas deberían funcionar de acuerdo con la teoría, y nos hace sentir
seguros de continuar nuestros esfuerzos para escalar.
Aplicaciones
La computadora cuántica Sycamore es totalmente programable y puede ejecutar algoritmos cuánticos de propósito general. Desde que obtuvimos resultados de supremacía cuántica la primavera pasada, nuestro equipo ya ha estado trabajando en aplicaciones a corto plazo, incluida la simulación de física cuántica y la química cuántica, así como nuevas aplicaciones en el aprendizaje automático generativo, entre otras áreas.
La computadora cuántica Sycamore es totalmente programable y puede ejecutar algoritmos cuánticos de propósito general. Desde que obtuvimos resultados de supremacía cuántica la primavera pasada, nuestro equipo ya ha estado trabajando en aplicaciones a corto plazo, incluida la simulación de física cuántica y la química cuántica, así como nuevas aplicaciones en el aprendizaje automático generativo, entre otras áreas.
Ahora también tenemos el primer
algoritmo cuántico ampliamente útil para aplicaciones informáticas:
aleatoriedad cuántica certificable. La aleatoriedad es un recurso
importante en ciencias de la computación, y la aleatoriedad cuántica es el
estándar de oro, especialmente si los números pueden ser autoverificados
(certificados) para provenir de una computadora cuántica. La prueba de
este algoritmo está en curso, y en los próximos meses planeamos implementarlo
en un prototipo que pueda proporcionar números aleatorios certificables.
¿Que sigue?
Nuestro equipo tiene dos objetivos
principales en el futuro, ambos para encontrar aplicaciones valiosas en la
computación cuántica. Primero, en el futuro haremos que nuestros
procesadores de clase suprema estén disponibles para colaboradores e
investigadores académicos, así como para compañías que estén interesadas en
desarrollar algoritmos y buscar aplicaciones para los procesadores NISQ actuales. Los investigadores
creativos son el recurso más importante para la innovación: ahora que tenemos
un nuevo recurso computacional, esperamos que más investigadores entren al
campo motivados al tratar de inventar algo útil.
En segundo lugar, estamos invirtiendo en nuestro equipo y tecnología para construir una computadora cuántica tolerante a fallas lo más rápido posible. Tal dispositivo promete una serie de aplicaciones valiosas. Por ejemplo, podemos imaginar la computación cuántica ayudando a diseñar nuevos materiales: baterías livianas para automóviles y aviones, nuevos catalizadores que puedan producir fertilizantes de manera más eficiente (un proceso que hoy produce más del 2% de las emisiones de carbono del mundo) y medicamentos más efectivos. Lograr las capacidades computacionales necesarias aún requerirá años de arduo trabajo científico y de ingeniería. Pero ahora vemos un camino claro, y estamos ansiosos por seguir adelante.
En segundo lugar, estamos invirtiendo en nuestro equipo y tecnología para construir una computadora cuántica tolerante a fallas lo más rápido posible. Tal dispositivo promete una serie de aplicaciones valiosas. Por ejemplo, podemos imaginar la computación cuántica ayudando a diseñar nuevos materiales: baterías livianas para automóviles y aviones, nuevos catalizadores que puedan producir fertilizantes de manera más eficiente (un proceso que hoy produce más del 2% de las emisiones de carbono del mundo) y medicamentos más efectivos. Lograr las capacidades computacionales necesarias aún requerirá años de arduo trabajo científico y de ingeniería. Pero ahora vemos un camino claro, y estamos ansiosos por seguir adelante.
Expresiones de gratitud
Nos gustaría agradecer a nuestros
colaboradores y colaboradores: La Universidad de California Santa Bárbara, el
Centro de Investigación Ames de la NASA, el Laboratorio Nacional Oak Ridge, el
Forschungszentrum Jülich y muchos otros que ayudaron en el camino.
Publicado por John Martinis, científico en jefe
Quantum Hardware y Sergio Boixo, científico en jefe Quantum Computing Theory,
Google AI Quantum
Miércoles 23 de octubre de 2019
Fuente de la compilación: Google Al Blog
(Las últimas noticias de Google Al) 23. noviembre.2019
