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¿Qué es la computación cuántica?

La computación cuántica tiene la promesa de resolver algunos de los mayores desafíos de nuestro planeta, en las áreas del medio ambiente, la agricultura, la salud, la energía, el clima, la ciencia de materiales, etc. Para algunos de estos problemas, la computación clásica tiene cada vez más dificultades a medida que aumenta el tamaño del sistema. Cuando se diseña para escalar, es probable que los sistemas cuánticos tengan capacidades que superen las de los superequipos más potentes de hoy en día.

En este artículo se explican los principios de la computación cuántica, cómo se compara con la computación clásica y cómo se usan los principios de la mecánica cuántica.

Sugerencia

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¿Por qué usar equipos cuánticos?

La idea de un equipo cuántico nació de la dificultad de simular sistemas cuánticos en un equipo clásico. En los años 80, Richard Feynman y Yuri Manin sugirieron independientemente que el hardware basado en fenómenos cuánticos podría ser más eficaz para la simulación de sistemas cuánticos que los equipos convencionales.

Hay muchas maneras de entender por qué la mecánica cuántica es difícil de simular. Lo más sencillo es ver que la cuestión, en un nivel cuántico, está en una multitud de configuraciones posibles (conocidas como "estados").

La computación cuántica crece exponencialmente

Considere un sistema de electrones donde hay $40$ ubicaciones posibles. Por lo tanto, el sistema puede estar en cualquiera de $las configuraciones de 2^{40}$ (ya que cada ubicación puede tener o no un electron). Para almacenar el estado cuántico de los electrones en una memoria de equipo convencional requeriría más de $130$ GB de memoria! Si permitimos que las partículas estén en cualquiera de $las 41$ posiciones, habría dos veces más configuraciones a $2^{41}$ que a su vez requerirían más $de 260$ GB de memoria para almacenar el estado cuántico.

A este juego de aumentar el número de ubicaciones no se puede jugar indefinidamente. Si queremos almacenar el estado de manera convencional, superaría rápidamente las capacidades de memoria de las máquinas más poderosas del mundo. Con unos cientos de electrones, la memoria necesaria para almacenar el sistema supera el número de partículas del universo; por lo tanto, no hay ninguna esperanza de que nuestros equipos convencionales simulen su dinámica cuántica.

Convertir una dificultad en oportunidad

La observación de este crecimiento exponencial nos llevó a formular una pregunta importante: ¿podemos convertir esta dificultad en una oportunidad? En concreto, si la dinámica cuántica es difícil de simular, ¿qué sucedería si se creara hardware que tuviera efectos cuánticos como operaciones fundamentales? ¿Podríamos simular sistemas cuánticos de interacción de partículas con una máquina que emplee exactamente las mismas leyes de física? ¿Y podríamos usar esos equipos para investigar otras tareas que están ausentes en las partículas cuánticas, pero que son cruciales para nosotros? Estas preguntas condujeron a la aparición de la computación cuántica.

En 1985, David Deutsch mostró que un equipo cuántico podría simular eficazmente el comportamiento de cualquier sistema físico. Este descubrimiento fue la primera indicación de que los equipos cuánticos se podrían usar para resolver problemas que son insolubles en los equipos clásicos.

En 1994, Peter Shor descubrió un algoritmo cuántico para factorizar enteros que opera exponencialmente más rápido que el algoritmo clásico más conocido. La resolución de factorizaciones permite vulnerar muchos de nuestros sistemas de cifrado de claves públicas que subyacen a la seguridad del comercio electrónico actual, incluidas la criptografía de curva elíptica y RSA. Este descubrimiento despertó un enorme interés por la computación cuántica y condujo al desarrollo de algoritmos cuánticos para muchos otros problemas.

A partir de entonces, se desarrollaron algoritmos de computación cuántica eficientes para muchas de las tareas difíciles clásicas: simular sistemas físicos en química, física y ciencia de los materiales, buscar en una base de datos desordenada, resolver sistemas de ecuaciones lineales y aprendizaje automático.

¿Qué es un cúbit?

Así como los bits son el objeto fundamental de la información en la computación clásica, los cúbits (bits cuánticos) son el objeto fundamental de la información en la computación cuántica.

Un cúbit es la unidad básica de información en la computación cuántica. Los cúbits desempeñan en la computación cuántica un papel similar al que desempeñan los bits en la computación clásica, pero se comportan de manera muy diferente. Los bits clásicos son binarios y solo pueden contener una posición de $0$ o $1$, pero los cúbits pueden contener una superposición de todos los estados posibles. Esto significa que un cúbit puede estar en un estado de $0$, $1$ o cualquier superposición cuántica de los dos. Hay superposiciones posibles infinitas de $0$ y $1$, y cada una de ellas es un estado de cúbit válido.

En la computación cuántica, la información se codifica en la superposición de los estados $0$ y $1$. Por ejemplo, con $8$ bits, podríamos codificar $256$ valores diferentes, pero tenemos que elegir uno de ellos para codificarlo. Con $8$ cúbits, podríamos codificar los $256$ valores al mismo tiempo. Este comportamiento se debe a que un cúbit puede estar en una superposición de todos los estados posibles.

Para obtener más información, consulte El cúbit en la computación cuántica.

Creación de un equipo cuántico

Un equipo cuántico es un equipo que aprovecha los fenómenos mecánicos cuánticos. Los ordenadores cuánticos usan estados cuánticos de la materia para almacenar y calcular información. &Pueden citar; program" interferencia cuántica para hacer cosas más rápido o mejor que los equipos clásicos.

A la hora de crear un equipo cuántico, es necesario pensar en cómo crear los cúbits y cómo almacenarlos. También debemos pensar en cómo manipularlos y cómo leer los resultados de nuestros cálculos.

La mayoría de las tecnologías de cúbits usadas son cúbits de iones atrapados, cúbits superconductores y cúbits topológicos. En algunos métodos de almacenamiento de cúbits, la unidad que hospeda los cúbits se mantiene a una temperatura cercana al cero absoluto para maximizar su coherencia y reducir la interferencia. Otros tipos de alojamiento de cúbits usan una cámara de vacío para ayudar a minimizar las vibraciones y estabilizar los cúbits. Se pueden enviar señales a los cúbits con diversos métodos, como las microondas, el láser y el voltaje.

Los cinco criterios de un equipo cuántico

Un buen equipo cuántico debe tener estas cinco características:

  1. Escalable: puede tener muchos cúbits.
  2. Inicializable: puede establecer los cúbits en un estado específico (normalmente el $estado 0$ ).
  3. Resistente: puede mantener los cúbits en estado de superposición durante mucho tiempo.
  4. Universal: un equipo cuántico no necesita realizar todas las operaciones posibles, solo un conjunto de operaciones denominadas conjunto universal. Un conjunto de operaciones cuánticas universales es aquel que cualquier otra operación se puede descomponer en una secuencia de ellas.
  5. Confiable: puede medir los cúbits con precisión.

Estos cinco criterios se conocen a menudo como "criterios de Di Vincenzo" para el cálculo cuántico.

La creación de dispositivos que cumplan estos cinco criterios es uno de los desafíos de ingeniería más exigentes a los que se ha enfrentado el hombre. Microsoft está asociado con algunos de los mejores fabricantes de equipos cuánticos del mundo para proporcionarle acceso a las soluciones de computación cuántica más recientes a través de Azure Quantum. Para más información, consulte la lista completa de proveedores de Azure Quantum.

¿Para qué se puede usar la computación cuántica y Azure Quantum?

Un equipo cuántico no es un superequipo que pueda hacer todo más rápido. De hecho, uno de los objetivos de la investigación de la computación cuántica es estudiar qué problemas puede resolver un equipo cuántico más rápido que un equipo clásico y cuánto puede ser la aceleración.

Los ordenadores cuánticos funcionan excepcionalmente bien con problemas que requieren el cálculo de un gran número de combinaciones posibles. Estos tipos de problemas se pueden encontrar en muchas áreas, como simulación cuántica, criptografía, aprendizaje automático cuántico y problemas de búsqueda.

Para obtener la información más reciente de la investigación sobre la computación cuántica de Microsoft, consulte la página Computación cuántica de Microsoft Research.

Estimación de recursos

Los equipos cuánticos disponibles actualmente permiten experimentación e investigación interesantes, pero no pueden acelerar los cálculos necesarios para resolver problemas reales. Aunque la industria espera avances de hardware, los innovadores de software cuántico están ansiosos por avanzar y prepararse para un futuro cuántico. La creación de algoritmos hoy que finalmente se ejecutarán en los equipos cuánticos escalados con tolerancia a errores del mañana es una tarea intimidante. Estos innovadores se enfrentan a preguntas como qué recursos de hardware se requieren? ¿Cuántos cúbits físicos y lógicos se necesitan y de qué tipo? ¿Cuánto dura el tiempo de ejecución?

Puede usar el estimador de recursos de Azure Quantum para ayudar a responder a estas preguntas. Como resultado, podrá mejorar los algoritmos y crear soluciones que aprovechen los equipos cuánticos escalados cuando estén disponibles.

Para empezar, consulte Ejecución de la primera estimación de recursos.

Simulación cuántica

La mecánica cuántica es la cita subyacente &; sistema&operativo quot; de nuestro universo. Describe cómo se comportan los bloques de creación fundamentales de la naturaleza. Los comportamientos de la naturaleza, como las reacciones químicas, las reacciones biológicas y las formaciones materiales, suelen implicar interacciones cuánticas de muchos cuerpos. Para simular sistemas mecánicos cuánticos intrínsecamente, como moléculas, la computación cuántica es prometedor, ya que los cúbits (bits cuánticos ) se pueden usar para representar los estados naturales en cuestión. Entre los ejemplos de sistemas cuánticos que se pueden modelar se incluyen la fototésis, la superconductividad y las formaciones moleculares complejas.

Azure Quantum Elements está diseñado específicamente para acelerar la detección científica. Reinvente la productividad de investigación y desarrollo con flujos de trabajo de simulación optimizados para el escalado en clústeres de informática de alto rendimiento (HPC) de Azure, computación acelerada por inteligencia artificial, razonamiento aumentado mediante inteligencia artificial, integración con herramientas cuánticas para empezar a experimentar con hardware cuántico existente y acceder en el futuro a la superequipo cuántica de Microsoft. Para más información, consulte Desbloqueo de la potencia de Azure para Molecular Dynamics.

Aceleraciones cuánticas

Uno de los objetivos de la investigación de la computación cuántica es estudiar qué problemas puede resolver un equipo cuántico más rápido que un equipo clásico y cuánto puede ser la aceleración. Dos ejemplos conocidos son el algoritmo de Grover y el algoritmo de Shor, que producen un polinomio y una aceleración exponencial, respectivamente, sobre sus homólogos clásicos.

El algoritmo de Shor ejecutado en un ordenador cuántico podría desmontar esquemas criptográficos clásicos, como el esquema Dest-Shamir-Adleman (RSA), muy utilizado en el comercio electrónico para la transmisión segura de datos. Este esquema se basa en la dificultad práctica de la factorización de números primos mediante algoritmos clásicos. La criptografía cuántica promete la seguridad de la información al aprovechar la física básica en lugar de las suposiciones de complejidad.

El algoritmo de Grover acelera la solución de las búsquedas de datos no estructurados, ejecutando la búsqueda en menos pasos que cualquier algoritmo clásico. De hecho, cualquier problema que le permita comprobar si un valor $determinado x$ es una solución válida (una &comilla; Sí o ningún problema") se puede formular en términos del problema de búsqueda. Estos son algunos ejemplos:

  • Problema de satisfiabilidad booleana: ¿El conjunto de valores $booleanos x$ una interpretación (una asignación de valores a variables) que satisface la fórmula booleana dada?
  • Problema del vendedor de viajes: ¿ $X$ describe el bucle más corto posible que conecta todas las ciudades?
  • Problema de búsqueda de base de datos: ¿La tabla de base de datos contiene un registro $x$?
  • Problema de factorización de enteros: ¿Es el número $fijo N$ divisible por el número $x$?

Para obtener un examen más detallado del algoritmo de Grover, consulte el tutorial Implementación del algoritmo de Grover en Q#.

¿Cómo resuelve los problemas la computación cuántica?

Los equipos cuánticos son dispositivos mecánicos cuánticos controlables que aprovechan las propiedades de la física cuántica para realizar cálculos. En algunas tareas de cálculo, la computación cuántica proporciona aceleraciones exponenciales. Estos aumentos de velocidad son posibles gracias a tres fenómenos de la mecánica cuántica: superposición, interferencia y entrelazamiento.

Superposición

Imagine que está haciendo ejercicio en su salón. Gira completamente a la izquierda y, a continuación, gira completamente a la derecha. Ahora, gire a la izquierda y a la derecha al mismo tiempo. No se puede (no sin dividirse en dos, al menos). Obviamente, no puede estar en ambos estados a la vez: no puede estar mirando a la izquierda y a la derecha al mismo tiempo.

Sin embargo, si fuera una partícula cuántica, tendría una probabilidad determinada de estar mirando a la izquierda y una probabilidad determinada de estar mirando a la derecha debido a un fenómeno conocido como superposición (o también coherencia).

A diferencia de las partículas clásicas, si dos estados A y B son estados cuánticos válidos de una partícula cuántica, cualquier combinación lineal de los estados también es un estado cuántico válido: $\text{estado}=\alpha de cúbit A + \beta B$.$$$$ Esta combinación lineal de estados cuánticos $A$ y $B$ se denomina superposición. Aquí, $\alpha$ y $\beta$ son las amplitudes de probabilidad de $A$ y $B$, respectivamente, de modo que $|\alpha|^{{2} + |\beta|^{2}= 1$.

Solo los sistemas cuánticos, como iones o circuitos superconductores, pueden existir en los estados de superposición que hacen posible la eficacia de la computación cuántica. Una partícula cuántica, como un electron, tiene su propia propiedad "hacia la izquierda o hacia la derecha", es decir , el giro, denominado arriba o abajo, por lo que el estado cuántico de un electron es una superposición de &comillas; spin up" y " spin down".

Por lo general, y para poder relacionarlo mejor con la computación binaria clásica, si un sistema cuántico puede estar en dos estados cuánticos, estos estados se conocen como estado 0 y estado 1.

Cúbits y probabilidad

Los equipos clásicos almacenan y procesan información en bits, que pueden tener un estado de 1 o 0, pero nunca ambos. El equivalente en computación cuántica es el cúbit. Un cúbit es cualquier sistema cuántico que puede estar en una superposición de dos estados cuánticos, 0 y 1. Cada estado cuántico posible tiene una amplitud de probabilidad asociada. Solo después de medir un cúbit, su estado se contrae al estado 0 o al estado 1, en función de la probabilidad asociada; por lo tanto, se obtiene uno de los estados posibles con una probabilidad determinada.

La probabilidad de que un cúbit colapse en una u otra forma está determinada por la interferencia cuántica. La interferencia cuántica afecta al estado de un cúbit e influye en la probabilidad de un determinado resultado durante la medición. En este estado probabilístico es donde destacan las capacidades de la computación cuántica.

Por ejemplo, con dos bits en un equipo clásico, cada bit puede almacenar 1 o 0, por lo que juntos puede almacenar cuatro valores posibles: 00, 01, 10 y 11, pero solo uno de ellos a la vez. Sin embargo, con dos cúbits en superposición, cada cúbit puede ser 1 o 0 o ambos, por lo que se pueden representar los mismos cuatro valores simultáneamente. Con tres cúbits, se pueden representar ocho valores, con cuatro cúbits, puede representar 16 valores, etc.

Para obtener más información, consulte El cúbit en la computación cuántica.

Entrelazamiento

El fenómeno más interesante de la mecánica cuántica es la capacidad que dos o más sistemas cuánticos tienen de entrelazarse. El entrelazamiento es una correlación cuántica entre sistemas cuánticos. Cuando los cúbits se entrelazan, forman un sistema global de modo que el estado cuántico de los subsistemas individuales no se puede describir de forma independiente. Dos sistemas están entrelazados cuando el estado del sistema global no se puede escribir como una combinación del estado de los subsistemas, en particular, dos sistemas están entrelazados cuando el estado del sistema global no se puede escribir como el producto tensor de los estados de los subsistemas. Un estado del producto no contiene correlaciones.

Los sistemas cuánticos entrelazados mantienen esta correlación incluso cuando se separan a grandes distancias. Esto significa que cualquier operación o proceso que se aplique a un subsistema se correlaciona también con el otro subsistema. Dado que hay una correlación entre los cúbits entrelazados, al medir el estado de un cúbit se obtiene información sobre el estado del otro cúbit; esta propiedad concreta es muy útil en la computación cuántica.

Nota:

No todas las correlaciones entre las mediciones de dos bits cuánticos significan que los dos bits cuánticos estén entrelazados. Además de las correlaciones cuánticas, también existen correlaciones clásicas. La diferencia entre las correlaciones clásicas y cuánticas es sutil, pero es esencial para la velocidad proporcionada por los equipos cuánticos. Para obtener más información, vea Descripción de las correlaciones clásicas.

Si quiere obtener más información, consulte el tutorial Exploración del entrelazamiento cuántico con Q#.