Dentro de la carrera de alto riesgo de la gran tecnología por la supremacía cuántica

OEl 4 de junio de 2019, Sergio Boixo reunió a sus colegas del equipo de investigación cuántica de Google para una reunión urgente. El grupo, dividido en dos sitios en el sur de California, había pasado la mayor parte de una década tratando de construir una computadora cuántica en funcionamiento, un dispositivo revolucionario que funciona de acuerdo con las leyes de la mecánica cuántica.

Durante meses, Google se había acercado a un hito conocido como supremacía cuántica, el punto en el que una computadora cuántica puede lograr algo más allá incluso de las mejores supercomputadoras clásicas del mundo. Pero había un problema.

Boixo, un español alto con barba canosa, había diseñado un experimento que debía ser prácticamente imposible de resolver para una computadora clásica, pero fácil para el chip cuántico Sycamore de Google. Las simulaciones se veían bien y, a fines de abril de 2019, Google parecía estar a punto de lograr la supremacía cuántica. Pero luego, el 31 de mayo, un equipo paralelo dentro de Google descubrió que la tarea era en realidad un millón de veces más fácil para una computadora clásica de lo que se pensaba. Su chip cuántico no iba a poder superar eso. "Estaba en pánico un poco", dice Boixo. "Pero todos fueron muy comprensivos".

Siete meses después, Boixo, elegantemente vestido con un pantalón chino y un suéter rosa, está sentado en un banco de picnic frente al laboratorio de Santa Bárbara de Google, bromeando con sus colegas sobre el breve revés. Anthony Megrant, un ingeniero de hardware cuántico que cayó al campo después de una temporada en el ejército de los EE. UU., Había regresado de la licencia de paternidad a principios de junio para encontrar el laboratorio nervioso. "Yo estaba como, ¿en serio? ¡Me he ido una semana! " él ríe.

El equipo volvió a la mesa de dibujo, y para el 7 de junio habían rediseñado la tarea, que programaron en el procesador cuántico Sycamore. El chip, no más grande que una miniatura, se encuentra en la parte inferior de un gran criostato que lo mantiene frío a una temperatura más fría que el espacio exterior. Hay cinco de estos dentro del edificio achaparrado y beige detrás de nosotros. Pasamos tablas de surf colgadas en la pared y un grupo de hombres jugando Super Smash Bros en una sala de reuniones que lleva el nombre del físico ganador del premio Nobel Richard Feynman, hasta los refrigeradores, suspendidos del techo como candelabros: discos de cobre chapados en oro y cableado intrincado estrecho hasta un punto dentro de botes anidados, cada uno pintado en uno de los colores corporativos de Google.

Bajo el microscopio, el chip Sycamore se parece a cualquier otro: desconcertantes patrones plateados sobre negro. Pero el 13 de junio logró lo que alguna vez se pensó imposible. Un chip Sycamore dentro del criostato verde realizó la tarea de Boixo, que le habría tomado a la supercomputadora de la Cumbre líder en el mundo aproximadamente 10,000 años, en tres minutos y 20 segundos. Cuando la noticia se filtró en septiembre de 2019, llegó a los titulares mundiales y generó una gran controversia dentro del campo en crecimiento. "Hay personas que literalmente piensan que lo que hicimos o los próximos pasos no son posibles", dice Megrant.

Jason Koxvold

OEl 6 de mayo de 1981, Richard Feynman dio una conferencia en Caltech, en Pasadena, sobre el desafío de simular la naturaleza. Feynman fue una voz líder en mecánica cuántica: el estudio de las cosas extrañas que comienzan a suceder en física cuando se llega a una escala realmente pequeña. En el nivel subatómico, la naturaleza deja de obedecer las leyes con las que estamos familiarizados. Los electrones y los fotones a veces se comportan como ondas, y a veces como partículas. Hasta que se midan, incluso pueden parecer estar en ambos estados simultáneamente, o en dos lugares a la vez, un fenómeno conocido como superposición cuántica. La naturaleza tiene la incertidumbre en su núcleo.

Feynman fue el primero en darse cuenta de las implicaciones. Si desea simular con precisión la física, la química o cualquier otra cosa, tanto compleja como minúscula, necesita una simulación que pueda adherirse a las mismas leyes basadas en la probabilidad de la mecánica cuántica.

Eso es un problema para las computadoras clásicas. Funcionan utilizando bits, pequeños interruptores que pueden estar en la posición de encendido, representada por un "1", o en la posición de apagado, representada por un "0". Cada sitio web que visita, el videojuego que juega y el video de YouTube que ve están representados en última instancia por una combinación de estos y ceros. Pero los bits son en blanco y negro, ya sea o no, no son muy buenos para codificar la incertidumbre, y eso significa que algunos problemas aparentemente simples pueden volverse exponencialmente más difíciles de manejar para las computadoras normales.

"Digamos que queremos enviarlo desde el Reino Unido a 14 ciudades en los EE. UU., Y encontrar el camino óptimo: mi computadora portátil puede hacerlo en un segundo", explica William "Whurley" Hurley, fundador de Strangeworks, una compañía que tiene como objetivo Hacer que la computación cuántica sea más accesible. "Pero si llegara a 22 ciudades, usando el mismo algoritmo y la misma computadora portátil, tomaría 2,000 años".

Este es el problema icónico del vendedor ambulante, el tipo de situación en la que una computadora cuántica podría resultar invaluable. Un dispositivo clásico que intenta trazar la mejor ruta tiene que verificar cada orden posible en el que puede visitar las ciudades, por lo que por cada parada que agrega al viaje, la cantidad de globos de poder informáticos: 11 ciudades tienen 20 millones de rutas entre ellas, 12 ciudades tienen 240 millones de rutas, 15 ciudades tienen más de 650 mil millones. Modelar interacciones complejas entre moléculas, como Feynman quería, crea el mismo problema: con cada variable que agregas, el desafío se hace más grande.

Durante décadas, los fabricantes de chips han estado lidiando con este problema al empacar cada vez más bits en los procesadores, al hacer que los interruptores físicos que los controlan sean más pequeños. Hemos pasado de tubos de vacío en máquinas del tamaño de una habitación a miles de millones de transistores microscópicos de silicio. Sin embargo, el ritmo de cambio predicho por la Ley de Moore, una duplicación del número de transistores en un microchip cada dos años, se está desacelerando. En 2012, los investigadores australianos crearon un transistor que consistía en un solo átomo, cambiando entre dos estados para significar 1s y 0s. Después de eso, no quedaba ningún lugar para que las computadoras fueran sino al reino cuántico.

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En 1985, el físico con sede en Oxford David Deutsch fue un paso más allá que Feynman. Se dio cuenta de que una computadora construida con componentes cuánticos podría ser mucho más poderosa que un simple simulador de física. En lugar de bits, que solo pueden ser 1 o 0, estos componentes, que eventualmente se conocerían como bits cuánticos, o "qubits", pueden ser 1, 0 o en un estado de superposición donde ambos son 1 y 0 en el Mismo tiempo. Puedes pensar en los qubits como un globo terráqueo, con 1 en el Polo Norte, 0 en el Polo Sur y superposición en cualquier otro punto del planeta. O imagine una moneda: si las caras son 1 y las colas son 0, entonces la superposición es una moneda giratoria, cargada de futuros potenciales no realizados.

Deutsch descubrió que una computadora construida con qubits en lugar de bits podría utilizar la incertidumbre de la mecánica cuántica en su beneficio. En lugar de probar cada ruta de un laberinto a su vez, podría recorrer cada ruta en paralelo, al mismo tiempo. Además de simular la naturaleza de manera más eficiente, sería capaz de mantener la incertidumbre en su memoria y abordar cosas como el problema del vendedor ambulante miles de veces más rápido que una máquina clásica.

Esta es la razón por la que algunos creen que las computadoras cuánticas podrían ir mucho más allá de los límites de las computadoras clásicas para crear nuevos materiales potentes, potenciar la lucha contra el cambio climático y cambiar completamente la criptografía.

Pero para hacer cálculos, debe poder medir cosas y transmitir los resultados de lo que encuentre a la siguiente etapa de la ecuación. Medir algo en superposición lo saca de ese estado: el fotón ya no parece estar en dos lugares a la vez. El gato de Schrödinger está vivo o muerto. Debes poder mover esa moneda que gira sin alterar su giro. Eso solo es posible gracias a otra característica extraña de la mecánica cuántica llamada entrelazamiento.

Por razones que los físicos aún no pueden explicar realmente después de casi un siglo de intentos, la mecánica cuántica permite que dos partículas se entrelacen, se enreden. Incluso si están separados por una gran distancia, cualquier cosa que le suceda a una partícula enredada le sucede instantáneamente a la otra, una observación que ha causado dolor de cabeza a los estudiantes durante décadas, pero eso significa que la información cuántica puede, al menos en teoría, ser transferido de un lugar a otro, sin que se derrumbe la superposición subyacente.

Para 1992, había un puñado de entusiastas vigilando el potencial de la computación cuántica, pero podría haber permanecido en el mundo de la teoría si no fuera por Giuseppe Castagnoli, jefe de TI en Elsag Bailey, un fabricante de sistemas de control industrial que es ahora parte de ABB.

"Convenció a su empresa de que en lugar de patrocinar una exposición de arte, patrocinaría una serie de conferencias", recuerda Artur Ekert, profesor de física cuántica en la Universidad de Oxford y uno de los primeros asistentes a los talleres anuales de Castagnoli en Villa. Gualino, un hotel en la ladera con vista a Turín, de 1993 a 1998. Aquí, los jóvenes académicos que ahora se encuentran entre las personas más influyentes en la computación cuántica se codearon e intercambiaron ideas.

En 1994, Ekert dio una charla en la Conferencia Internacional de Física Atómica en Boulder, Colorado, basada en algunas de las ideas que había absorbido en Villa Gualino. Por primera vez, desglosó la computación cuántica en sus bloques de construcción básicos, dibujando paralelos con dispositivos clásicos y describiendo los tipos de interruptores y puertas lógicas que serían necesarias para construir una máquina cuántica.

La charla de Ekert fue el arma inicial en la carrera cuántica. "Esta reunión comenzó toda la avalancha", dice. “De repente, los informáticos estaban hablando de algoritmos; Los físicos atómicos vieron que podían desempeñar un papel. Más tarde comenzó a extenderse a otros campos, comenzó a acelerarse y se convirtió en la industria que ve hoy. "

Sin embargo, antes de que pudiera convertirse en una industria, los científicos tuvieron que descubrir cómo construir realmente un qubit. En la década de 1990, esto todavía era una construcción completamente teórica. Para que la computación cuántica funcionara, los científicos necesitaban encontrar o crear algo que fuera lo suficientemente pequeño como para cumplir con las leyes de la mecánica cuántica, pero también lo suficientemente grande como para ser controlado de manera confiable. Es una búsqueda que ha llevado nuestra comprensión de la física y la ciencia de los materiales al límite.

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Fo los últimos diez años, algunas de las compañías más grandes del mundo - Google, Amazon, Microsoft, IBM - han estado compitiendo para ser las primeras en crear una computadora cuántica funcional y prácticamente útil.

Google creó su Laboratorio de Inteligencia Artificial Cuántica en 2013. Inicialmente, el laboratorio, dirigido por Hartmut Neven, cofundador del proyecto Google Glass, se asoció con la NASA y los primeros pioneros cuánticos D-Wave. Pero en 2014, cambió de rumbo y firmó una asociación con un equipo de investigación dirigido por John Martinis en la Universidad de California, Santa Bárbara, que estaba haciendo un buen progreso hacia el desarrollo de un tipo de qubit conocido como qubit superconductor.

Los qubits superconductores se basan en una estructura única llamada unión de Josephson, un pequeño anillo de metal especialmente construido que tiene una propiedad útil llamada no linealidad. Esto permite que se restrinja a solo dos estados de energía o una superposición de ambos, independientemente de la cantidad de energía que le pongas. Esencialmente, se comporta como un interruptor.

Existen diferentes enfoques para la computación cuántica: los qubits se han suspendido en rayos láser, atrapados en diamantes e inferidos de la alineación magnética agregada de miles de millones de partículas en una máquina que funciona como un escáner de resonancia magnética. Algunas rutas ofrecen una suave pendiente de inicio antes de acelerar en dificultad, mientras que otras, como los qubits superconductores, tienen una curva de aprendizaje inicial empinada, pero prometen ser más fáciles de escalar a los miles o millones de qubits que eventualmente necesitaremos. Resolver problemas del mundo real.

Pero los qubits superconductores son actualmente preferidos por la mayoría de los principales actores, incluidos Google e IBM, porque se combinan de manera más ordenada con la arquitectura basada en silicio dentro de casi todas las computadoras clásicas del planeta. "Este enfoque, los qubits superconductores, siempre se ha considerado como el análogo más cercano al circuito integrado clásico que alimenta nuestras vidas", dice Boixo. “Una vez que superamos ciertas deficiencias que vienen con este paquete, podemos escalar al igual que la informática clásica. Vamos a obtener todos esos beneficios y solo tenemos que superar los aspectos negativos. "

En el laboratorio, Megrant explica cómo puede usar un pulso de microondas para cambiar el estado de energía de cada qubit entre 0 y 1, y cómo, al pasar una corriente a través del sistema, los investigadores pueden modificar los umbrales para cada estado y el acoplamiento fortalezas entre qubits para lograr enredos. Pero esto funciona solo a temperaturas increíblemente bajas, que es solo una de las razones por las que los qubits superconductores son tan difíciles de acertar.

Los Qubits de todos los tipos son increíblemente delicados: la más mínima interferencia puede eliminarlos de la superposición, por lo que deben mantenerse aislados del entorno tanto como sea posible. Pero también necesitan ser controlados. "Al mismo tiempo, está tratando de aislar realmente bien el funcionamiento interno de una computadora cuántica y, sin embargo, poder decirle qué hacer y obtener la respuesta", dice Chetan Nayak, gerente general de hardware cuántico en Microsoft .

Los criostatos de Google están diseñados para reducir gradualmente la temperatura. Cada nivel se vuelve cada vez más frío; La máquina completa tarda casi dos días en reducir el chip cuántico a 10 milikelvin, y casi una semana para volver a calentar a temperatura ambiente.

El chip Sycamore, al igual que su predecesor, Bristlecone, se fabricó en UCSB, donde se colocó como un Oreo para crear la frágil unión Josephson. Bajo el microscopio, delgadas líneas plateadas conducen al borde del chip. Finalmente, se conectan a una maraña de cables azules que transportan y amplifican la débil señal del qubit a uno de los bastidores de máquinas que rodean cada criostato.

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Se necesitan hasta dos semanas para conectar una de las máquinas: para aumentar la cantidad de qubits, Google necesitará encontrar una nueva solución de cableado que ocupe menos espacio, o encontrar una forma de controlar el qubit desde el interior del criostato. "Muchas cosas simplemente se romperán si intentas enfriarte a 10mK", dice Megrant. Tanto Microsoft como Google ahora están trabajando en la construcción de chips clásicos que pueden funcionar a temperaturas más bajas para controlar los qubits sin agregar interferencia.

Todo es parte de un delicado acto de equilibrio. Cada cómputo cuántico es una carrera frenética para realizar tantas operaciones como sea posible en la fracción de segundo antes de que un qubit "descifre" fuera de la superposición. "La vida útil de la información cuántica es muy corta", explica Jan Goetz de la startup finlandesa IQM, que está desarrollando tecnología para tratar de aumentar la velocidad del reloj de los chips cuánticos y mejorar su rendimiento en este sentido. "Cuanto más complejos sean los procesadores, más se reducirá la vida útil".

Durante la última década, hemos visto una carrera en aumento en el número de qubits reclamados por diferentes compañías. En 2016, Google simuló una molécula de hidrógeno con una computadora cuántica de nueve qubits. En 2017, Intel alcanzó 17 qubits e IBM construyó un chip de 50 qubit que podría mantener su estado cuántico durante 90 microsegundos. En 2018, Google presentó Bristlecone, su procesador de 72 qubits, y en 2019 IBM lanzó su primera computadora cuántica comercial: la IBM Q System One de 20 qubits.

D-Wave, una empresa con sede en Canadá, siempre ha sido un caso atípico. Ha estado vendiendo computadoras cuánticas comerciales desde fines de la década de 1990, y afirma tener varios miles de "qubits de recocido" en sus dispositivos, pero estos se basan en un enfoque teórico diferente que solo es útil en ciertos tipos de problemas.

En cualquier caso, está quedando claro que el número de qubits no es tan importante como lo que Heike Riel, jefe de investigación cuántica de IBM, llama "volumen cuántico", una medida más práctica de la potencia de un cuanto dispositivo. "El número de qubits es, por supuesto, importante, pero no lo es todo", dice ella. El volumen cuántico le indica cuánta computación útil puede hacer en fracciones de segundo antes de que sus qubits se caigan de la superposición.

Gran parte del trabajo de Google durante la última década ha sido mejorar lentamente el tiempo de coherencia (cuánto duran los qubits) y el tiempo de la puerta (la velocidad de sus diversas puertas lógicas: los bloques de construcción de algoritmos).

El chip Sycamore de 54 qubits de Google tiene menos qubits que su predecesor, pero estos están organizados en una cuadrícula que permite un cálculo más rápido. La tarea que Boixo estableció para el chip consistía en simular la salida de una serie aleatoria de puertas de lógica cuántica, algo que sería increíblemente difícil para una computadora clásica, pero relativamente sencillo para un chip cuántico.

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Durante los primeros meses de 2019, el equipo aumentó gradualmente la dificultad del experimento, agregando más y más qubits a la operación. Al principio todo se veía bien. Pero en marzo de 2019, vieron una caída alarmante en el rendimiento con su chip cuántico, casi al mismo nivel de complejidad que las supercomputadoras comienzan a luchar para simular qubits. El problema de operar al margen de nuestro conocimiento de la física es que cuando se encuentra con un problema, no sabe si se debe a un error de fabricación, ruido e interferencia, o porque usted Hemos topado con una barrera fundamental: alguna ley no descubierta del universo. "Tal vez la mecánica cuántica se detiene en 30 qubits", bromea Megrant.

No es así, el problema resultó ser un error de calibración, pero algunos investigadores creen que podría haber otros impedimentos para el progreso. Incluso con toda la tecnología que emplea Google para proteger sus qubits de interferencias, la tasa de error sigue siendo asombrosamente alta. Los Qubits cambian rutinariamente al estado incorrecto o se descodifican antes de lo que se supone que deben hacer.

Es posible corregir esos errores, pero para hacerlo, necesita más qubits, y luego más qubits para corregir esos qubits. Con las tasas de error actuales, necesitaría miles o millones de qubits para ejecutar algoritmos que podrían ser útiles en el mundo real. Es por eso que John Preskill, el físico que acuñó el término "supremacía cuántica", ha llamado a esto la era del "ruido cuántico de escala intermedia" (NISQ), en reconocimiento del hecho de que todavía estamos muy lejos de los dispositivos prácticos. Es también por eso que Microsoft está convencido de que los qubits superconductores son un callejón sin salida. "No vemos una línea de visión allí para las computadoras cuánticas a escala comercial que puedan resolver los problemas irresolubles de hoy", dice Nayak.

En cambio, en el extenso campus del gigante del software (tan grande que la forma más rápida de ir de reunión en reunión es Uber) en el suburbio de Redmond en Seattle, los investigadores están probando un criostato que se parece mucho a Google. s, pero si las cosas van según lo planeado, alojarán un tipo muy diferente de procesador cuántico.

Si el ascenso de Google a la montaña cuántica es empinado, el de Microsoft es potencialmente imposible. En lugar de qubits superconductores, están tratando de aprovechar un tipo diferente de qubit conocido como "qubit topológico". El único problema es que podría no existir realmente.

"Tal vez estamos en una maratón en lugar de un sprint", dice Krysta Svore, gerente general de software cuántico en el laboratorio de investigación cuántica de Microsoft en Redmond. Los qubits topológicos se basan en una partícula teórica llamada Majorana, que codifica el estado del qubit en varios lugares a la vez. Si se pueden crear, los qubits topológicos podrían ofrecer una alternativa más robusta a los qubits superconductores que es más difícil de eliminar de la superposición. Como resultado, necesitarías diez veces menos qubits.

Nayak lo explica usando una analogía de Harry Potter. "El villano principal de la historia, Voldemort, divide su alma en siete piezas llamadas Horrocruxes, y extiende esos Horrocruxes para que no pueda ser asesinado", dice. "Lo que estamos haciendo con nuestro qubit topológico es extender nuestro qubit a más de seis Majoranas. Esos son nuestros Horrocruxes. Al hacer algo a uno u otro de ellos localmente, en realidad no puedes matar a Voldemort. Nuestro qubit todavía va a estar allí. "

Pero los científicos aún no están completamente seguros de que las partículas de Majorana sean reales. Se teoriza desde la década de 1930, pero la evidencia experimental no es hermética. Aún así, cuando hablo con Nayak y Svore en enero de 2020, están seguros. "No buscamos esto en la oscuridad y esperamos encontrarlo", dice Nayak. "Nos guían las simulaciones".

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TLa noticia de las afirmaciones de Google sobre la supremacía cuántica se filtró un mes antes de lo previsto en septiembre de 2019, después de que periodistas del Tiempos financieros encontró un borrador del documento de Google, que se publicará en Naturaleza - Disponible para descargar en un servidor de acceso abierto.
Despertó unos días de pánico leve en Santa Bárbara, las primeras horas de las cuales pasaron frenéticamente tratando de quitar el archivo, y el resto preguntándose si alguien realmente lo había visto. Para cuando el artículo se publicó oficialmente en octubre, la exageración inicial había sido algo moderada. "Es un trampolín, pero vemos escalones todos los años", dice Robert Young, director del Centro de Tecnología Cuántica de la Universidad de Lancaster. "No creo que sea un evento umbral".

IBM preparó sus propios cálculos, demostrando que su supercomputadora clásica habría podido hacer la tarea en 2.5 días, no 10,000 años, todavía supremacía cuántica, pero no tan suprema (aunque el equipo de Google argumenta que para hacerlo tan rápido, usted & # 39; necesitaría conectar su supercomputadora a una estación de energía nuclear).

En lugar de la supremacía cuántica, Microsoft e IBM ahora prefieren hablar sobre la "ventaja cuántica", el punto en el que las computadoras cuánticas le permiten hacer cosas útiles que antes no podía hacer. "Estamos realmente enfocados en proporcionar valor y proporcionar una ventaja cuántica en lugar de mostrar supremacía en problemas que no son relevantes para la industria", dice Riel.

Para alcanzar la ventaja cuántica se requerirán más que unos pocos chips en refrigeradores en Santa Bárbara, Nueva York y Redmond. La computación cuántica necesitará infraestructura a su alrededor y, después de la supremacía, la carrera está en camino de lograr el dominio en los algoritmos y lenguajes de programación que utilizarán estos nuevos dispositivos.

En 1994, Peter Shor, otro ex alumno de Villa Gualino, publicó un conjunto de instrucciones para usar una computadora cuántica para factorizar grandes números, llamado algoritmo de Shor. El recurso computacional requerido para dividir dos números largos en sus factores más pequeños es la base de muchos sistemas de cifrado modernos, pero la computación cuántica podría romperlo. Otro algoritmo, publicado y nombrado por el científico informático indio-estadounidense Lov Grover en 1996, ofrece la tentadora perspectiva de buscar bases de datos grandes miles de veces más rápido. Puedes ver por qué Google está interesado.

Pero esos algoritmos fueron diseñados para ejecutarse en la computadora cuántica perfecta, un dispositivo que no existe y que nunca existirá. Para que las computadoras cuánticas sean útiles, será necesario mejorar el hardware para reducir las tasas de error, y los algoritmos deberán modificarse para tener en cuenta los errores que inevitablemente permanecerán. "La gran mayoría de los algoritmos que se están considerando hoy están muy por delante de donde están las métricas de rendimiento de los sistemas cuánticos reales", dice Young. "La teoría está muy por delante del experimento".

No obstante, Google, Microsoft, IBM y otros (incluido Rigetti, con sede en Berkeley) están trabajando en las capas que se ubicarán por encima de las computadoras cuánticas de la misma manera que los compiladores y los sistemas operativos lo protegen de los 1 y 0 que alimentan su computadora portátil. "En este momento, los programas que escribimos son casi código de máquina, muy cerca del hardware", dice Marissa Giustina de Google. "No tenemos ninguna de las herramientas de alto nivel donde puedes abstraer el hardware".

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En Microsoft, Svore, que tiene experiencia en informática, ha ayudado a desarrollar Q # (pronunciado Q-sharp) uno de los primeros lenguajes de programación diseñados específicamente para lidiar con las peculiaridades de las computadoras cuánticas de todo tipo. "Sabemos que las computadoras cuánticas se desarrollarán", dice Svore. "Pero ese mismo código va a perdurar".

Cirq de Google y Qiskit de IBM son marcos de código abierto que ayudarán a los investigadores a desarrollar algoritmos en la era NISQ. Las empresas también están avanzando con aplicaciones comerciales: IBM ya está trabajando con más de 100 empresas, incluidas ExxonMobil, Barclays y Samsung, en aplicaciones prácticas; Microsoft tiene Azure Quantum, que permite a sus clientes conectarse a la computadora cuántica de iones atrapados de IonQ y qubits superconductores desarrollados por QCI con sede en Connecticut.

Peter Chapman, CEO de IonQ, que está tratando de construir un dispositivo cuántico basado en iones atrapados, dice que estos desarrollos permitirán a las personas comenzar a escribir el "¡Hola Mundo!" programas para quantum, que se refieren al mensaje en pantalla que es una de las primeras cosas que las personas aprenden a producir cuando se les enseña a codificar.

Los algoritmos cuánticos ya están teniendo un pequeño impacto incluso en ausencia de hardware cuántico confiable, porque puede simularlos en supercomputadoras clásicas, hasta cierto punto. Estos "algoritmos de optimización de inspiración cuántica", como los llama Svore, se han utilizado para la gestión del tráfico, el desarrollo de mejores baterías y para reducir la cantidad de tiempo que lleva analizar una resonancia magnética.

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Eventualmente, el usuario final de una computadora cuántica probablemente no se dará cuenta de que realmente está usando una. Los procesadores cuánticos de varios tipos diferentes (superconductores, iones atrapados, simulados) formarán parte de un arsenal de tecnologías que se seleccionan automáticamente. "Nuestra visión es que usted y yo tenemos un problema y simplemente usamos el software normal que usamos, y luego la nube tiene acceso a todos estos tipos de computadoras y decide en cuál ejecutar el problema", dice Riel.

Por ahora, los problemas que está abordando la computación cuántica son pequeños, problemas de prueba de concepto que podrían abordarse con la misma eficacia utilizando una computadora clásica: están inspirados en lo que estamos aprendiendo al tratar de construir hardware cuántico, pero ellos no & # 39; No lo utilizo todavía. Las computadoras cuánticas no son simplemente un mejor tipo de computadora; solo serán útiles para tipos específicos de problemas. Nunca tendrá un chip cuántico en su propio dispositivo; en su lugar, accederá a sus poderes, en el improbable caso de que alguna vez necesite usarlos personalmente, a través de la nube.

Es probable que las primeras aplicaciones prácticas de las computadoras cuánticas reales tengan un impacto relativamente bajo, como la verificación de números aleatorios. Después de eso vendrá de lo que habló Feynman: usar un dispositivo mecánico cuántico para simular la naturaleza. Eso abre posibilidades para ejecutar simulaciones de procesos químicos y biológicos, y probar cosas antes de probar nuevos medicamentos o materiales experimentalmente.

Con el tiempo, Boixo espera que las computadoras cuánticas puedan abordar algunas de las crisis existenciales que enfrenta nuestro planeta. "El cambio climático es un problema energético: la energía es un proceso físico químico", dice. "Quizás si creamos las herramientas que permiten que se realicen las simulaciones, podemos construir una nueva revolución industrial que esperamos sea un uso más eficiente de la energía".

Pero estamos muy lejos. "La computación cuántica, desde una perspectiva de impacto, en enero de 2020, es probablemente similar a Internet en enero de 1993", dice Hurley. "En 1993 había alrededor de 650 sitios web, nadie vio Uber o Airbnb ni nada de esto".
La ventaja cuántica podría estar a cinco años o cinco décadas. Existe el peligro de sobrevalorar los logros hasta el momento: aún es posible que exista una barrera fundamental que evite que se aumente la cantidad de qubits o que el ruido simplemente se vuelva insuperable por encima de cierto nivel.

Ekert, cuya charla en 1994 inició la carrera hacia la supremacía cuántica, cree que todavía necesitaremos un gran avance tecnológico similar al desarrollo del transistor, que transformó las computadoras convencionales desde la década de 1960 en adelante. No estamos en los días de los fabricantes de chips rivales que luchan por producir el mejor hardware posible; estamos en los días de chips de vacío y puertas mecánicas, y los investigadores se preguntan si lo que están tratando de hacer es posible.

En cierto sentido, Ekert realmente espera que no lo sea. "Sería un escenario aún más maravilloso si no podemos construir una computadora cuántica por razones verdaderamente fundamentales, si en realidad es imposible, debido a algunas leyes nuevas y verdaderamente fundamentales de la física", dice.

Una computadora cuántica práctica y con corrección de errores podría cambiar el mundo. Pero la batalla para construir uno podría revelar verdades fundamentales sobre el universo mismo. "Esto no es una competencia entre empresas", dice el investigador cuántico de Google Yu Chen. "Es nuestra tecnología contra la naturaleza".

Amit Katwala es editora de cultura de Mundo Informático. Él tuitea desde @amitkatwala

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