Brevemente sobre los algoritmos cuánticos y sus familias
Uno de los objetivos del desarrollo de las tecnologías cuánticas es acelerar
Un punto de partida en el desarrollo de la computación cuánticaconsidera los años 90. Ya entonces existían los primeros algoritmos para computadoras cuánticas, por ejemplo, el algoritmo Deutsch, pero eran principalmente de interés académico. Algo más tarde, los científicos estadounidenses Peter Shor y Lov Grover desarrollaron dos algoritmos cuánticos esencialmente diferentes, pero muy valiosos desde un punto de vista práctico. El algoritmo de Shor convenció al mundo de que las tecnologías cuánticas tienen aplicaciones muy reales y que la computadora cuántica amenaza los métodos modernos de protección de la información criptográfica. Y la idea de Grover indicaba que con la ayuda de quanta, puede buscar a través de datos no estructurados más rápido que con la ayuda de las tecnologías clásicas (y, como se demostró más tarde, con la máxima aceleración disponible en esta tarea).
Ambos descubrimientos aún no han aportado resultados prácticos directos.resultados económicos. Sin embargo, con ellos comenzó la era del estudio de los cuantos como herramienta aplicada, y en ellos se basan otros algoritmos que son más aplicables en la realidad.
Por ejemplo, el algoritmo Zalka-Wiesner ayudarácrear nuevos medicamentos y nuevos materiales. Algoritmo de Ambainis: analice datos, como imágenes y textos. Otro de los inventos más destacados es el algoritmo Harrow-Hassidim-Lloyd, que resuelve un sistema de ecuaciones lineales en ordenadores cuánticos. Esto hará avanzar en gran medida el procesamiento de big data, el modelado de sistemas complejos y, en última instancia, puede ser otro paso hacia la creación de una inteligencia artificial sólida.
Surgen nuevas ideas para algoritmos cuánticosregularmente: la mayoría se enumeran en el sitio web de Quantum Algorithm Zoo, y los ejemplos de implementación se pueden ver en Github. Además de Estados Unidos y China, España es un gran contribuyente a esta tendencia: lidera el desarrollo de algoritmos financieros gracias al movimiento activo de la startup Multiverse Computing. Inglaterra tiene soluciones exitosas para el reconocimiento de voz y el modelado de procesos químicos. Pronto, India también se hará un nombre: allí se están lanzando numerosos cursos universitarios en áreas cuánticas.
Lo que todavía ralentiza el progreso cuántico
Entonces, un algoritmo cuántico.Comencemos con la palabra más comprensible "algoritmo", que significa una determinada secuencia de acciones, una receta para obtener un determinado resultado. La palabra "cuántica" en este caso aumenta nuestra capacidad de realizar ciertas operaciones lógicas que no están disponibles en el mundo clásico. Gracias a los fenómenos de la física cuántica (superposición y entrelazamiento), utilizando operaciones lógicas sobre los estados de los objetos cuánticos, es posible crear estados cuánticos complejos que clásicamente requerirían muchos números para describirlos. Por ejemplo, para describir el estado de 50 qubits, en general, se requieren hasta 2^50 números. Si utiliza correctamente esta propiedad de los sistemas cuánticos y calcula la secuencia de procesos lógicos. transformaciones y luego implementarlas en una computadora cuántica, puede encontrar la respuesta a la pregunta deseada en el caso en que una computadora clásica requeriría mucho tiempo y recursos de memoria.
Parecería que crea usted mismo diferentes algoritmos paradiferentes tareas, y en teoría ya hay docenas, si no cientos, de ellas. Pero cuando se trata de práctica y aceleración significativa (es decir, exponencial), el desarrollo de algoritmos cuánticos se topa con ciertas barreras. Y, por lo tanto, la aparición de nuevos algoritmos cuánticos que pueden conducir a cambios radicales es bastante rara: cada década solo hay entre 5 y 10 nuevos algoritmos cuánticos interesantes.
La principal dificultad está relacionada con el hecho de que, en la mente de matemáticos y teóricos, los algoritmos se ejecutan en una computadora ideal. Sin embargo, las computadoras cuánticas reales no son a prueba de errores.
Los obstáculos se reducen al hecho de que es muy difícil crear un sistema cuántico potente y libre de errores:
- Los objetos cuánticos son muy sensibles a la más mínimacambios ambientales: incluso una fuga mínima de información cuántica en el entorno durante la ejecución del algoritmo puede conducir a una distorsión de la respuesta final. Y ello a pesar de que las condiciones para el funcionamiento estable de los qubits en determinados casos deben mantenerse muy específicas: por ejemplo, la temperatura debe estar próxima al cero absoluto, es decir, corresponder a -273,15 °C.
- El ruido afecta el proceso de cálculo, debido aDebido a la exposición constante a errores, el número de operaciones que se pueden implementar en un algoritmo cuántico ahora está limitado a varias docenas, mientras que se requieren miles de operaciones para ganar en la resolución de problemas industriales.
- Hasta el momento, no ha sido posible crear el número requeridolibre de errores, es decir, qubits lógicos. Por ejemplo, para calcular los riesgos de una empresa que opera en el mercado de valores, se requiere un mínimo de 200 qubits lógicos, para descifrar la criptografía, alrededor de 6 mil, y para predecir el valor de los derivados financieros en tiempo real, 7,5 mil. tareas más complejas como la piratería rápida de la red, bitcoin o el modelado de nuevos materiales requieren de varias decenas a cientos de millones. Mientras que hoy en día, los dispositivos cuánticos no tienen más que unidades de qubits a prueba de errores.
Para hacer frente al ruido cuántico, los científicosofrecen diferentes métodos de corrección y realmente ayudan a reducir el nivel de errores en el sistema. Pero su efecto en los cálculos sólo puede reducirse significativamente después de un cierto tiempo. Los pronósticos varían: IonQ lo sitúa en 2025, y Google contando con el 2029.
¿Qué tan pronto los algoritmos cuánticos cambiarán nuestras vidas?
La computación cuántica aún no se ha generalizado, peroya están afectando los niveles de vida, o lo estarán pronto. Por ejemplo, la computadora cuántica D-Wave ha demostrado la capacidad de acelerar significativamente el trabajo del puerto marítimo de Los Ángeles (mientras se realizan investigaciones sobre datos de prueba), Daimler e IBM Quantum están a punto de crear baterías cuánticas para vehículos eléctricos, y RKC y el proyecto QBoard han desarrollado un algoritmo cuántico para la eliminación segura de residuos nucleares en interés de Rosatom.
Lo más rápido, dentro de 2 o 3 años, se manifestarán.Algoritmos variacionales para resolver problemas de optimización que son ampliamente aplicables en casi cualquier industria. Esta es una clase de informática híbrida: la parte cuántica es responsable de los cambios de estado y la parte clásica ayuda a estabilizar este proceso. Y, dado que los modelos híbridos son mucho más sencillos de implementar que los totalmente cuánticos, la potencia de los ordenadores cuánticos existentes es suficiente para ellos. RKC y el proyecto QBoard utilizan algoritmos cuánticos para resolver problemas de modelado químico en beneficio de la industria automotriz. Sin embargo, el desarrollo de algoritmos variacionales enfrenta toda una serie de desafíos. En el camino hacia su implementación, todo el campo de la computación cuántica se enfrentará a descubrimientos interesantes.
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