El siguiente paso de la computación cuántica: un nuevo algoritmo potencia la multitarea

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Las computadoras cuánticas difieren fundamentalmente de las clásicas. En lugar de utilizar bits (0 y 1), emplean “qubits“, que pueden existir en múltiples estados simultáneamente debido a fenómenos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento.

Para que una computadora cuántica simule procesos dinámicos o procese datos, entre otras tareas esenciales, debe traducir datos de entrada complejos en “datos cuánticos” que pueda comprender. Este proceso se conoce como compilación cuántica.

Básicamente, la compilación cuántica “programa” la computadora cuántica convirtiendo un objetivo particular en una secuencia ejecutable.

Del mismo modo que la aplicación GPS convierte su destino deseado en una secuencia de pasos procesables que puede seguir, la compilación cuántica traduce un objetivo de alto nivel en una secuencia precisa de operaciones cuánticas que la computadora cuántica puede ejecutar.

Tradicionalmente, los algoritmos de compilación cuántica optimizan un solo objetivo a la vez.

Si bien es eficaz, este enfoque tiene limitaciones.

Muchas aplicaciones complejas requieren una computadora cuántica para realizar múltiples tareas.

Por ejemplo, al simular procesos dinámicos cuánticos o preparar estados cuánticos para experimentos, los investigadores pueden necesitar gestionar múltiples operaciones a la vez para lograr resultados precisos.

En estas situaciones, manejar un objetivo a la vez se vuelve ineficiente.

Para abordar estos desafíos, el Dr. Le Bin Ho de la Universidad de Tohoku dirigió un equipo que desarrolló un algoritmo de compilación cuántica de múltiples objetivos.

“Al permitir que una computadora cuántica optimice múltiples objetivos a la vez, este algoritmo aumenta la flexibilidad y maximiza el rendimiento“, dice Le.

Esto conduce a mejoras en simulaciones de sistemas complejos o tareas que involucran múltiples variables en el aprendizaje automático cuántico, lo que lo hace ideal para aplicaciones en varias disciplinas científicas.

Además de las mejoras de rendimiento, este algoritmo de múltiples objetivos abre la puerta a nuevas aplicaciones que antes estaban limitadas por el enfoque de un solo objetivo.

Por ejemplo, en la ciencia de los materiales, los investigadores podrían usar este algoritmo para explorar simultáneamente múltiples propiedades de un material a nivel cuántico.

En física, el algoritmo puede ayudar a estudiar sistemas que evolucionan o requieren varias interacciones para comprenderse por completo.

Este desarrollo representa un avance significativo en la computación cuántica.

“El algoritmo de compilación cuántica de múltiples objetivos nos acerca al día en que las computadoras cuánticas puedan manejar de manera eficiente tareas complejas y multifacéticas, brindando soluciones a problemas más allá del alcance de las computadoras clásicas“, agrega Le.

De cara al futuro, Le tiene como objetivo estudiar cómo este algoritmo puede adaptarse a varios tipos de ruido e identificar formas de mejorar su rendimiento.

Fuente: IOPScience