 |
| Las dos generaciones de procesadores Sycamore fabricados por Google Quantum AI. El más grande es el último. Crédito de la imagen: IA cuántica de Google |
Google tiene un conjunto de seis hitos que pretenden superar para tener una computadora cuántica comercialmente viable. La primera fue la ventaja cuántica: tener una máquina cuántica que pudiera hacer un cálculo más rápido que una supercomputadora. Esto se logró en 2019. Ahora, la empresa con sede en Mountain View ha logrado el segundo: reducir la tasa de error de los cálculos.
Abordaron esto haciendo sus procesadores cuánticos más grandes. En el centro de estos procesos, hay qubits (bits cuánticos), la maquinaria computacional que le da a las computadoras cuánticas una ventaja sobre las tradicionales. Pero tienen un inconveniente: la corrección de errores es mucho más difícil de hacer en el mundo cuántico que en el normal.
Una computadora normal almacenará copias de cualquier información que uno tenga en bits especiales de corrección de errores. Si ocurre un error en el original, puede cotejarse con la copia y corregirse si es necesario. Esto no puede suceder en el mundo cuántico. Los qubits están en superposición. No son solo un 0 o un 1 como los bits normales, sino que son una mezcla de estos dos estados.
Observar y tomar una medida de un estado cuántico colapsa la función de onda del estado. Esto significa que el estado ya no está en superposición, por lo que ahora será un 0 o un 1. Para evitar esto, los físicos teóricos han estado trabajando en el problema de la corrección de errores cuánticos. Un enfoque ve la creación de un qubit lógico que está hecho de muchos qubits físicos. La máquina solo tiene que usar algunos qubits físicos para corregir posibles errores en el qubit lógico.
“Nuestras computadoras cuánticas funcionan manipulando qubits de una manera orquestada que llamamos algoritmos cuánticos. El desafío es que los qubits son tan sensibles que incluso la luz dispersa puede causar errores de cálculo, y el problema empeora a medida que crecen las computadoras cuánticas”, escribió Sundar Pichai, director ejecutivo de Google y la empresa matriz Alphabet, en una publicación de blog.
Foto de un sistema cuántico completamente ensamblado en Google Quantum AI. Se muestra de manera destacada el refrigerador de dilución en el que se realizan los cálculos, el procesador cuántico y los amplificadores de limitación cuántica instalados en la etapa inferior del refrigerador, varios cables que se conectan de abajo hacia arriba y la electrónica de control de la computadora cuántica en la parte posterior.
 |
| Google Quantum AI completamente ensamblado. Crédito: IA cuántica de Google |
Cuantos más qubits físicos, mejor se espera que sea el qubit lógico. Pero no es un caso simple de aumentar los números indefinidamente. Más qubits también podrían hacer que dos de ellos obtengan el mismo error. Pero es posible corregir estos múltiples errores. Y esto es lo que encontró el equipo de Google. Una versión que usa 17 qubits físicos podría recuperar un error a la vez. Pero una versión con 49 qubits podría hacer más: tenía un mejor rendimiento general y podía lidiar con dos errores a la vez.
“Bajó un poco; necesitamos que baje mucho”, dijo Hartmut Neven, Director de Ingeniería del Laboratorio de Inteligencia Artificial Cuántica de Google, en una conferencia de prensa, según informó Nature.
Pichai explica cómo esta es la primera vez que se escala experimentalmente un qubit lógico.
El sexto hito para Google sería tener una computadora cuántica hecha de 1 millón de qubits físicos y 1000 lógicos, lo que significa que cada qubit lógico tiene 1000 qubits físicos que se pueden usar para corregir errores y más. Google espera lograrlo para finales de la década.
El trabajo fue publicado en Nature.