En la computación cuántica , la supremacía cuántica o la ventaja cuántica es el objetivo de demostrar que un dispositivo cuántico programable puede resolver un problema que ninguna computadora clásica puede resolver en una cantidad de tiempo factible (independientemente de la utilidad del problema). [1] [2] [3] Conceptualmente, la supremacía cuántica implica tanto la tarea de ingeniería de construir una poderosa computadora cuántica como la tarea teórica de la complejidad computacional de encontrar un problema que pueda ser resuelto por esa computadora cuántica y que tenga una aceleración superpolinomial sobre el algoritmo clásico más conocido o posible para esa tarea. [4] [5] El término fue acuñado porJohn Preskill en 2012, [1] [6] pero el concepto de una ventaja computacional cuántica, específicamente para simular sistemas cuánticos, se remonta a las propuestas de Yuri Manin (1980) [7] y Richard Feynman (1981) de la tecnología cuántica. informática. [8] Ejemplos de propuestas para demostrar la supremacía cuántica incluyen la propuesta de muestreo de bosones de Aaronson y Arkhipov, [9] los problemas de bucles de clúster frustrados especializados de D-Wave , [10] y el muestreo de la salida de circuitos cuánticos aleatorios . [11]
Una propiedad notable de la supremacía cuántica es que puede lograrse de manera factible mediante computadoras cuánticas a corto plazo, [6] ya que no requiere una computadora cuántica para realizar ninguna tarea útil [12] o utilizar una corrección de errores cuánticos de alta calidad , [13 ] ambos son objetivos a largo plazo. [2] En consecuencia, los investigadores ven la supremacía cuántica como un objetivo principalmente científico, con relativamente poca influencia inmediata sobre la futura viabilidad comercial de la computación cuántica. [2] Debido a que este objetivo, construir una computadora cuántica que pueda realizar una tarea que ninguna otra computadora existente puede realizar de manera factible, puede volverse más difícil si las computadoras clásicas o los algoritmos de simulación mejoran, la supremacía cuántica puede lograrse temporal o repetidamente, haciendo afirmaciones de lograr la cuántica supremacía bajo un escrutinio significativo. [14] [15]
Fondo
Supremacía cuántica en el siglo XX
En 1936, Alan Turing publicó su artículo, "Sobre números computables", [16] en respuesta a los problemas de Hilbert de 1900 . El artículo de Turing describió lo que él llamó una "máquina de computación universal", que más tarde se conoció como una máquina de Turing . En 1980, Paul Benioff utilizó el artículo de Turing para proponer la viabilidad teórica de la Computación Cuántica. Su artículo, "La computadora como un sistema físico: un modelo microscópico cuántico mecánico hamiltoniano de computadoras representado por las máquinas de Turing", [17] fue el primero en demostrar que es posible mostrar la naturaleza reversible de la computación cuántica siempre que el la energía disipada es arbitrariamente pequeña. En 1981, Richard Feynman demostró que la mecánica cuántica no se podía simular en dispositivos clásicos. [18] Durante una conferencia, pronunció la famosa cita: “La naturaleza no es clásica, maldita sea, y si quieres hacer una simulación de la naturaleza, será mejor que la hagas de mecánica cuántica y, caramba, es un problema maravilloso. porque no parece tan fácil ". [18] Poco después de esto, David Deutsch produjo una descripción de una máquina cuántica de Turing y diseñó un algoritmo creado para ejecutarse en una computadora cuántica. [19]
En 1994, se logró un mayor progreso hacia la supremacía cuántica cuando Peter Shor formuló el algoritmo de Shor , racionalizando un método para factorizar números enteros en tiempo polinomial. [20] Más tarde, en 1995, Christopher Monroe y David Wineland publicaron su papel, “Demostración de una puerta cuántica lógica fundamental”, [21] siendo la primera demostración de una puerta lógica cuántica , específicamente los dos bits " controlada-NOT " . En 1996, Lov Grover puso en movimiento su interés en la fabricación de una computadora cuántica después de publicar su algoritmo, el algoritmo de Grover , en su artículo, "Un algoritmo mecánico cuántico rápido para la búsqueda de bases de datos". [22] En 1998, Jonathan A. Jones y Michele Mosca publicaron “Implementación de un algoritmo cuántico para resolver el problema de Deutsch en una computadora cuántica de resonancia magnética nuclear”, [23] marcando la primera demostración de un algoritmo cuántico.
Progreso en el siglo XXI
En la década de 2000 se logró un gran progreso hacia la supremacía cuántica a partir de la primera computadora de resonancia magnética nuclear de 5 qubit (2000), la demostración del teorema de Shor (2001) y la implementación del algoritmo de Deutsch en una computadora cuántica agrupada (2007). [24] En 2011, D-Wave Systems de Burnaby en Columbia Británica se convirtió en la primera empresa en vender una computadora cuántica comercialmente. [25] En 2012, el físico Nanyang Xu logró un hito al utilizar un algoritmo mejorado de factorización adiabática para factorizar 143. Sin embargo, los métodos utilizados por Xu se encontraron con objeciones. [26] Poco después de este logro, Google compró su primera computadora cuántica. [27]
Google había anunciado planes para demostrar la supremacía cuántica antes de finales de 2017 con una serie de 49 qubits superconductores . [28] A principios de enero de 2018, Intel anunció un programa de hardware similar. [29] En octubre de 2017, IBM demostró la simulación de 56 qubits en una supercomputadora clásica , aumentando así la potencia computacional necesaria para establecer la supremacía cuántica. [30] En noviembre de 2018, Google anunció una asociación con la NASA que "analizaría los resultados de los circuitos cuánticos ejecutados en los procesadores cuánticos de Google y ... proporcionaría comparaciones con la simulación clásica para apoyar a Google en la validación de su hardware y establecer una línea de base para la tecnología cuántica". supremacía." [31] El trabajo teórico publicado en 2018 sugiere que la supremacía cuántica debería ser posible con una "red bidimensional de 7x7 qubits y alrededor de 40 ciclos de reloj" si las tasas de error pueden reducirse lo suficiente. [32] El 18 de junio de 2019, Quanta Magazine sugirió que la supremacía cuántica podría ocurrir en 2019, de acuerdo con la ley de Neven . [33] El 20 de septiembre de 2019, el Financial Times informó que "Google afirma haber alcanzado la supremacía cuántica con una matriz de 54 qubits de los cuales 53 eran funcionales, que se utilizaron para realizar una serie de operaciones en 200 segundos que tomarían una supercomputadora de unos 10.000 años en completarse ". [34] [35] El 23 de octubre, Google confirmó oficialmente las afirmaciones. [36] [37] [38] IBM respondió sugiriendo que algunas de las afirmaciones son excesivas y sugirió que podría tomar 2.5 días en lugar de 10,000 años, enumerando técnicas que una supercomputadora clásica puede usar para maximizar la velocidad de cálculo. La respuesta de IBM es relevante ya que la supercomputadora más poderosa en ese momento, la Summit , fue hecha por IBM. [39] [14] [40]
En diciembre de 2020, un grupo con sede en USTC alcanzó la supremacía cuántica al implementar un tipo de muestreo de bosones en 76 fotones con su computadora cuántica fotónica Jiuzhang . [41] [42] [43] El artículo establece que para generar el número de muestras que genera la computadora cuántica en 20 segundos, una supercomputadora clásica requeriría 600 millones de años de computación. [3]
Complejidad computacional
Los argumentos de complejidad se refieren a cómo la cantidad de algún recurso necesario para resolver un problema (generalmente tiempo o memoria ) escala con el tamaño de la entrada. En esta configuración, un problema consiste en una instancia de problema ingresada (una cadena binaria) y una solución devuelta (cadena de salida correspondiente), mientras que los recursos se refieren a operaciones elementales designadas, uso de memoria o comunicación. Una colección de operaciones locales permite que la computadora genere la cadena de salida. Un modelo de circuito y sus operaciones correspondientes son útiles para describir problemas tanto clásicos como cuánticos; el modelo de circuito clásico consta de operaciones básicas como puertas Y , puertas O y puertas NO, mientras que el modelo cuántico consta de circuitos clásicos y la aplicación de operaciones unitarias. A diferencia del conjunto finito de puertas clásicas, hay una cantidad infinita de puertas cuánticas debido a la naturaleza continua de las operaciones unitarias. Tanto en los casos clásicos como en los cuánticos, la complejidad aumenta a medida que aumenta el tamaño del problema. [44] Como una extensión de la teoría clásica de la complejidad computacional , la teoría de la complejidad cuántica considera lo que una computadora cuántica universal teórica podría lograr sin tener en cuenta la dificultad de construir una computadora cuántica física o lidiar con la decoherencia y el ruido. [45] Dado que la información cuántica es una generalización de la información clásica, las computadoras cuánticas pueden simular cualquier algoritmo clásico . [45]
Las clases de complejidad cuántica son conjuntos de problemas que comparten un modelo computacional cuántico común, y cada modelo contiene restricciones de recursos específicas. Los modelos de circuitos son útiles para describir clases de complejidad cuántica. [46] La clase de complejidad cuántica más útil es BQP (tiempo polinomial cuántico de error acotado), la clase de problemas de decisión que pueden resolverse en tiempo polinomial mediante una computadora cuántica universal . [47] Aún quedan preguntas sobre BQP, como la conexión entre BQP y la jerarquía de tiempo polinomial, si BQP contiene o no problemas NP-completos , y los límites exactos inferior y superior de la clase BQP. Las respuestas a estas preguntas no solo revelarían la naturaleza de BQP, sino que también responderían preguntas difíciles de la teoría de la complejidad clásica. Una estrategia para comprender mejor BQP es definir clases relacionadas, ordenarlas en una jerarquía de clases convencional y luego buscar propiedades que se revelen por su relación con BQP. [48] Hay varias otras clases de complejidad cuántica, como QMA (Quantum Merlin Arthur) y QIP (tiempo polinomial interactivo cuántico). [46]
La dificultad de probar lo que no se puede hacer con la computación clásica es un problema común para demostrar definitivamente la supremacía cuántica. A diferencia de los problemas de decisión que requieren respuestas sí o no, los problemas de muestreo piden muestras de distribuciones de probabilidad . [49] Si existe un algoritmo clásico que pueda muestrear de manera eficiente la salida de un circuito cuántico arbitrario , la jerarquía polinomial colapsaría al tercer nivel, lo que generalmente se considera muy poco probable. [11] El muestreo de bosones es una propuesta más específica, cuya dureza clásica depende de la imposibilidad de calcular el permanente de una matriz grande con entradas complejas, que es un problema de # P-completo . [50] Los argumentos utilizados para llegar a esta conclusión también se han extendido al muestreo de IQP, [51] donde solo se necesita la conjetura de que las complejidades promedio y del peor de los casos del problema son las mismas. [49]
Experimentos propuestos
Las siguientes son propuestas para demostrar la supremacía computacional cuántica utilizando la tecnología actual, a menudo llamados dispositivos NISQ. [2] Tales propuestas incluyen (1) un problema computacional bien definido, (2) un algoritmo cuántico para resolver este problema, (3) un algoritmo clásico de comparación en el mejor de los casos para resolver el problema, y (4) una teoría de la complejidad argumento de que, bajo una suposición razonable, ningún algoritmo clásico puede funcionar significativamente mejor que los algoritmos actuales (por lo que el algoritmo cuántico aún proporciona una aceleración superpolinomial ). [4] [52]
Algoritmo de Shor para factorizar enteros
Este algoritmo encuentra la factorización prima de un entero de n bits entiempo [53] mientras que el algoritmo clásico más conocido requieretiempo y el mejor límite superior para la complejidad de este problema es . [54] También puede proporcionar una aceleración para cualquier problema que se reduzca a factorización de enteros , incluido el problema de pertenencia para grupos de matrices sobre campos de orden impar. [55]
Este algoritmo es importante tanto práctica como históricamente para la computación cuántica . Fue el primer algoritmo cuántico de tiempo polinómico propuesto para un problema del mundo real que se cree que es difícil para las computadoras clásicas. [53] Es decir, da una aceleración superpolinomial bajo la suposición razonable de que RSA , el protocolo de cifrado más común en la actualidad, es seguro. [56]
La factorización tiene algún beneficio sobre otras propuestas de supremacía porque la factorización se puede verificar rápidamente con una computadora clásica simplemente multiplicando números enteros, incluso para casos grandes donde los algoritmos de factorización son intratablemente lentos. Sin embargo, implementar el algoritmo de Shor para grandes números no es factible con la tecnología actual, [57] [58] por lo que no se persigue como una estrategia para demostrar la supremacía.
Muestreo de bosones
Este paradigma de computación basado en el envío de fotones idénticos a través de una red óptica lineal puede resolver ciertos problemas de muestreo y búsqueda que, asumiendo algunas conjeturas teóricas de complejidad (que calcular la permanente de las matrices gaussianas es # P-Hard y que la jerarquía polinómica no lo hace). colapso) son intratables para las computadoras clásicas. [9] Sin embargo, se ha demostrado que el muestreo de bosones en un sistema con pérdidas y ruido lo suficientemente grandes se puede simular de manera eficiente. [59]
La implementación experimental más grande de muestreo de bosones hasta la fecha tenía 6 modos, por lo que podía manejar hasta 6 fotones a la vez. [60] El mejor algoritmo clásico propuesto para simular ejecuciones de muestreo de bosones en el tiempo.para un sistema con n fotones y m modos de salida. [61] [62] BosonSampling es una implementación de código abierto en R . El algoritmo conduce a una estimación de 50 fotones necesarios para demostrar la supremacía cuántica con muestreo de bosones. [61] [62]
Muestreo de la distribución de salida de circuitos cuánticos aleatorios
El algoritmo más conocido para simular un circuito cuántico aleatorio arbitrario requiere una cantidad de tiempo que escala exponencialmente con el número de qubits , lo que lleva a un grupo a estimar que alrededor de 50 qubits podrían ser suficientes para demostrar la supremacía cuántica. [32] Google había anunciado su intención de demostrar la supremacía cuántica para fines de 2017 mediante la construcción y ejecución de un chip de 49 qubit que podría muestrear distribuciones inaccesibles para cualquier computadora clásica actual en un período de tiempo razonable. [28] El simulador de circuito cuántico universal más grande que se ejecutaba en supercomputadoras clásicas en ese momento era capaz de simular 48 qubits. [63] Pero para tipos particulares de circuitos, son posibles simulaciones de circuitos cuánticos más grandes con 56 qubits. [64] Esto puede requerir aumentar el número de qubits para demostrar la supremacía cuántica. [30] El 23 de octubre de 2019, Google publicó los resultados de este experimento de supremacía cuántica en el artículo de Nature, "Supremacía cuántica usando un procesador superconductor programable" en el que desarrollaron un nuevo procesador de 53 qubit, llamado "Sycamore", es decir capaz de puertas lógicas cuánticas rápidas y de alta fidelidad , para realizar las pruebas de referencia. Google afirma que su máquina realizó el cálculo objetivo en 200 segundos, y estimó que su algoritmo clásico tomaría 10,000 años en la supercomputadora más rápida del mundo para resolver el mismo problema. [65] IBM disputó esta afirmación, diciendo que un algoritmo clásico mejorado debería poder resolver ese problema en dos días y medio en esa misma supercomputadora. [66] [67] [68]
Criticas
Susceptibilidad al error
Las computadoras cuánticas son mucho más susceptibles a errores que las computadoras clásicas debido a la decoherencia y al ruido . [69] El teorema del umbral establece que una computadora cuántica ruidosa puede usar códigos de corrección de errores cuánticos [70] [71] para simular una computadora cuántica silenciosa asumiendo que el error introducido en cada ciclo de computadora es menor que algún número. [72] Las simulaciones numéricas sugieren que ese número puede llegar al 3%. [73] Sin embargo, todavía no se sabe definitivamente cómo los recursos necesarios para la corrección de errores escalarán con el número de qubits . [74] Los escépticos señalan el comportamiento desconocido del ruido en los sistemas cuánticos ampliados como un obstáculo potencial para implementar con éxito la computación cuántica y demostrar la supremacía cuántica. [69] [75]
Críticas al nombre
Algunos investigadores han sugerido que el término 'supremacía cuántica' no debería usarse, argumentando que la palabra "supremacía" evoca comparaciones desagradables con la creencia racista de la supremacía blanca . Un controvertido [76] [77] comentario de Nature firmado por trece investigadores afirma que la frase alternativa "ventaja cuántica" debería utilizarse en su lugar. [78] [79] John Preskill , el profesor de física teórica en el Instituto de Tecnología de California que acuñó el término, ha aclarado desde entonces que el término se propuso para describir explícitamente el momento en que una computadora cuántica adquiere la capacidad de realizar una tarea que una computadora clásica nunca podría hacerlo. Explicó además que rechazó específicamente el término 'ventaja cuántica', ya que no encapsulaba completamente el significado de su nuevo término: la palabra 'ventaja' implicaría que una computadora con supremacía cuántica tendría una ligera ventaja sobre una computadora clásica mientras que la La palabra 'supremacía' transmite mejor una supremacía completa sobre cualquier computadora clásica. [6] En diciembre de 2020, Philip Ball de Nature escribió que el término "ventaja cuántica" ha "reemplazado en gran medida" el término "supremacía cuántica". [80]
Ver también
- Teorema de Gottesman-Knill
- Lista de procesadores cuánticos
- Procesador de sicomoro
- Jiuzhang (computadora cuántica)
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