Conceptos de computación cuántica híbrida

Toda la computación cuántica es híbrida en algún sentido. Los primeros sistemas cuánticos usaron procesos clásicos para enviar instrucciones al equipo cuántico y recibir y procesar los datos resultantes. Las arquitecturas híbridas más avanzadas aportan una integración más estrecha y enriquecida entre el cálculo clásico y cuántico, acelerando el tiempo de ejecución y abriendo la puerta a una nueva generación de algoritmos. Por ejemplo, la computación clásica suele ser más rápida y eficaz que la computación cuántica para determinadas tareas, como el procesamiento y el análisis de datos. Sin embargo, la computación cuántica funciona mejor para determinados tipos de problemas de optimización y simulación.

Registros clásicos y cuánticos

En la computación cuántica, aunque los procesadores clásicos y cuánticos están estrechamente integrados, siguen siendo entidades físicas independientes y los programas de computación cuántica híbrida pueden aprovechar cada una de sus capacidades.

Un registro clásico usa la arquitectura familiar basada en chip de silicio y es más adecuado para operaciones como enviar instrucciones al procesador cuántico, capturar resultados de medición y usar esos resultados para determinar el siguiente conjunto de instrucciones.

Un registro cuántico es un sistema formado por varios cúbits. Los equipos cuánticos se destacan al realizar cálculos complejos manipulando sus cúbits dentro de un registro cuántico.

Medición del circuito medio

La medición del circuito medio es el proceso de realizar mediciones de estado cuántico en varios puntos durante la ejecución del programa, en lugar de solo al final. Estas medidas se usan para obtener información sobre los estados intermedios del sistema y se usan en el código clásico para tomar decisiones en tiempo real sobre el flujo del programa. Las medidas del circuito medio también actúan como correcciones de errores "comprobaciones de integridad" comprobando el estado del circuito en un determinado punto antes de continuar y están estrechamente relacionados con la reutilización de cúbits.

Reutilización de cúbits

Los equipos cuánticos actuales pueden admitir un número creciente de cúbits. Sin embargo, todavía estamos lejos de poder admitir los millones de cúbits necesarios para ejecutar cálculos totalmente tolerantes a errores. Para obtener más información sobre la escala de los equipos cuánticos necesarios, consulte La introducción a la estimación de recursos. Además, es conveniente usar tan pocos cúbits como sea posible.

La reutilización de cúbits es la práctica de diseñar circuitos para usar el mismo cúbit varias veces en un cálculo cuántico para minimizar el total de cúbits necesarios para ejecutar el programa. Por ejemplo, después de realizar una medición del circuito medio y procesar el resultado, ese cúbit se puede restablecer y reutilizar para otro cálculo en lugar de asignar un nuevo cúbit. Hay varias técnicas para volver a usar cúbits en la computación cuántica, como la teletransportación cuántica, la corrección de errores cuánticos y la computación cuántica basada en medidas.

Mitigación de errores

Para que el hardware cuántico actual sea más sólido frente a errores y ruido, se pueden usar cúbits lógicos . Los cúbits lógicos se crean con varios cúbits físicos para codificar y proteger la información cuántica. Sin embargo, dado que se deben usar varios cúbits para crear un cúbit lógico, se reduce el número total de cúbits que se pueden usar para los cálculos. A medida que aumenta la capacidad de hardware para admitir más cúbits físicos, por lo que las funcionalidades de tolerancia a errores.

Además de usar cúbits lógicos, los errores en los cálculos cuánticos se pueden mitigar mediante técnicas como varias medidas, el diseño de algoritmos que reducen el número de operaciones necesarias o el ajuste de parámetros en puertas cuánticas para reducir el impacto del ruido.

Corrección de errores y tolerancia a errores

La corrección de errores y la tolerancia a errores son aspectos críticos de la computación cuántica, ya que los cúbits son más propensos a errores que los bits clásicos debido a la naturaleza delicada de los estados cuánticos y se necesitan sistemas altamente tolerantes a errores para lograr las ventajas completas de la computación cuántica híbrida distribuida. En la computación clásica, los errores se pueden corregir agregando redundancia al cálculo y usando códigos de corrección de errores. Sin embargo, las técnicas tradicionales de corrección de errores no son directamente aplicables a la computación cuántica, ya que dependen de poder repetir el cálculo varias veces, lo que no es posible en la computación cuántica debido al teorema de no clonación.

Los códigos de floquet son una nueva clase de códigos de corrección de errores que responden dinámicamente al ruido y a los errores, en lugar de códigos de corrección tradicionales que protegen contra errores estáticos. Para obtener más información, consulte Corrección de errores con códigos floquet.

Algoritmos híbridos

• Variational Quantum Eigensolver (VQE) - un algoritmo cuántico para la química cuántica, simulaciones cuánticas y problemas de optimización y se usa para encontrar el estado de tierra de un sistema físico determinado. El equipo clásico se usa para definir circuitos cuánticos con determinados parámetros. Una vez medido el estado cuántico, el equipo clásico evalúa cómo mejorar los parámetros y, a continuación, vuelve a enviar los circuitos. Los VQE suelen ser programas de larga duración que pueden beneficiarse de la integración más estrecha de la computación cuántica híbrida.
• Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) - también un algoritmo cuántico variante, se usa para buscar soluciones aproximadas a problemas de optimización combinatoria: problemas en los que el número de soluciones posibles crece extremadamente grande con el tamaño del problema. Es un campo activo de investigación para identificar su aplicabilidad para aplicaciones como el control del tráfico aéreo, las rutas de envío o entrega, o las optimizaciones financieras.
• Estimación de fase iterativa: es otro método para realizar la estimación de fase cuántica, que calcula la fase de un operador unitario y se usa en muchos otros algoritmos cuánticos. Ambos métodos usan una serie de puertas de rotación para determinar la fase, pero la estimación de fase iterativa utiliza el registro clásico para almacenar información y cálculos sobre las medidas de puerta. Esto reduce el número de cúbits necesarios y minimiza el ruido y los errores.

Para obtener más información sobre los algoritmos cuánticos, visite el zoológico de algoritmos cuánticos.