Google anuncia la "supremacía cuántica": presenta Sycamore, el procesador de 70 qubits que deja en ridículo a los supercomputadores actuales
Qué significa la computación cuántica? Qué significa Phase transition? Qué es Random Circuit Sampling?
Google ha anunciado que ha alcanzado la "supremacía cuántica", lo que significa que ha creado un sistema informático basado en qubits, que puede realizar una tarea prácticamente imposible de resolver para cualquier computador clásico.
El "hardware cuántico" previo de Google, llamado Sycamore, estaba compuesto por 53 qubits, bits cuánticos que pueden estar en dos estados al mismo tiempo (Un bit normal puede tener sólo 1). Sycamore se utilizó para resolver un problema de muestreo de circuitos aleatorios, un problema exponencialmente difícil de resolver (Más abajo explicamos en detalle).
A. Morvan
Aquí puedes leer el pre-print del paper
¿Qué significa la supremacía cuántica para nosotros?
La supremacía cuántica podría tener un impacto significativo en una amplia gama de industrias, incluyendo:
- Criptografía: Los sistemas cuánticos podrían usarse para romper los sistemas de seguridad actuales, lo que podría tener un impacto significativo en la industria financiera.
- Salud: Los sistemas cuánticos podrían usarse para desarrollar nuevos tratamientos para enfermedades, como el cáncer.
- Materiales: Los sistemas cuánticos podrían usarse para desarrollar nuevos materiales con propiedades mejoradas, como materiales más ligeros y más fuertes.
- Transporte: Los sistemas cuánticos podrían usarse para desarrollar nuevos sistemas de transporte, como coches autónomos y aviones más eficientes.
El logro de Google es un paso importante hacia el desarrollo de la computación cuántica, y es probable que tenga un impacto significativo en nuestra vida diaria en los próximos años.
¿Cuáles son los próximos pasos?
El logro de Google es un hito importante, pero no es el final del camino. Los investigadores aún necesitan desarrollar sistemas cuánticos más grandes y más poderosos. También necesitan desarrollar nuevos algoritmos cuánticos que sean más eficientes que los algoritmos clásicos.
El desarrollo de la computación cuántica es un proceso lento y gradual, pero tiene el potencial de revolucionar nuestra forma de vida.
Publicación de Google respecto al hito anterior
Qué significa la computación cuántica? Qué significa Phase transition? Qué es Random Circuit Sampling?
Muestreo de circuitos aleatorios y transición de fase
El muestreo de circuitos aleatorios (Random Circuit Sampling, RCS) es un problema de computación cuántica que implica encontrar el estado de un sistema cuántico después de que se le haya aplicado un circuito aleatorio. Este problema es difícil de resolver para sistemas grandes, pero tiene aplicaciones en áreas como la criptografía y la inteligencia artificial.
Una transición de fase (Phase transition) es un punto en el que las propiedades de un sistema cambian dramáticamente. En el caso del RCS, la transición de fase ocurre cuando el tamaño del circuito aumenta más allá de cierto punto. Por debajo de la transición de fase, el estado del sistema es fácil de muestrear, pero por encima de la transición de fase, el estado del sistema se vuelve mucho más difícil de muestrear.
La transición de fase en el RCS ha sido estudiada por muchos investigadores, pero aún no se comprende completamente. Sin embargo, se ha demostrado que la transición de fase es un fenómeno universal que ocurre en una amplia variedad de sistemas cuánticos.
La transición de fase en el RCS tiene implicaciones importantes para el diseño de algoritmos cuánticos. Por ejemplo, los algoritmos que se basan en el RCS pueden ser mucho más eficientes debajo de la transición de fase que por encima de la transición de fase.
La investigación de la transición de fase en el RCS es un área activa de investigación en la computación cuántica. Con un mayor entendimiento de la transición de fase, es posible desarrollar nuevos algoritmos cuánticos que sean más eficientes y más poderosos que los algoritmos clásicos.
Aplicaciones
El RCS tiene una serie de aplicaciones potenciales, que incluyen:
- Cálculo cuántico: el RCS se puede utilizar para calcular la función de partición de un sistema cuántico, lo que puede ser útil para resolver problemas en química, física y materiales.
- Criptografía: el RCS se puede utilizar para romper sistemas de criptografía cuántica, como el protocolo de Shor.
- Inteligencia artificial: el RCS se puede utilizar para entrenar modelos de aprendizaje automático, como redes neurales.
