Conceitos de computação quântica híbrida

Toda computação quântica é híbrida em algum sentido. Os primeiros sistemas quânticos usavam processos clássicos para enviar instruções ao computador quântico e receber e processar os dados resultantes. As arquiteturas híbridas mais avançadas trazem uma integração mais estreita e rica entre a computação clássica e quântica, acelerando o tempo de execução e abrindo as portas para uma nova geração de algoritmos. Por exemplo, a computação clássica costuma ser mais rápida e eficiente do que a computação quântica para determinadas tarefas, como processamento e análise de dados. No entanto, a computação quântica tem melhor desempenho para certos tipos de problemas de otimização e simulação.

Registradores clássicos e quânticos

Na computação quântica, embora os processadores clássicos e quânticos estejam totalmente integrados, eles ainda são entidades físicas separadas, e os programas de computação quântica híbrida podem aproveitar cada um de seus recursos.

Um registrador clássico usa a arquitetura familiar baseada em chip de silício e é mais adequado para operações como enviar instruções para o processador quântico, capturar resultados de medição e usar esses resultados para determinar o próximo conjunto de instruções.

Um registrador quântico é um sistema composto por vários qubits. Os computadores quânticos se destacam na realização de cálculos complexos, manipulando seus qubits em um registro quântico.

Medição de circuito intermediário

A medição de circuito intermediário é o processo de realizar medições de estado quântico em vários pontos durante a execução do programa, e não apenas no final. Essas medições são usadas para obter informações sobre os estados intermediários do sistema e são usadas pelo código clássico para tomar decisões em tempo real sobre o fluxo do programa. As medições no meio do circuito também atuam como "verificações de sanidade" de correção de erros, verificando o estado do circuito em um determinado ponto antes de prosseguir, e estão intimamente relacionadas à reutilização de qubits.

Reutilização de qubit

Os computadores quânticos de hoje são capazes de suportar um número crescente de qubits. No entanto, ainda estamos longe de ser capazes de suportar os milhões de qubits necessários para executar cálculos totalmente tolerantes a falhas. Para obter mais informações sobre a escala de computadores quânticos necessários, consulte a Introdução à estimativa de recursos. Além disso, é desejável usar o menor número possível de qubits.

A reutilização de qubits é a prática de projetar circuitos para usar o mesmo qubit várias vezes em uma computação quântica para minimizar o total de qubits necessários para executar seu programa. Por exemplo, depois de realizar uma medição de circuito intermediário e processar o resultado, esse qubit pode ser redefinido e reutilizado para outro cálculo em vez de alocar um novo qubit. Existem várias técnicas para reutilizar qubits na computação quântica, como teletransporte quântico, correção de erros quânticos e computação quântica baseada em medição.

Mitigação de erros

Para tornar o hardware quântico atual mais robusto contra erros e ruídos, qubits lógicos podem ser usados. Os qubits lógicos são criados usando vários qubits físicos para codificar e proteger informações quânticas. No entanto, como vários qubits devem ser usados para criar um qubit lógico, o número geral de qubits que podem ser usados para cálculos é reduzido. À medida que a capacidade do hardware de dar suporte a mais qubits físicos aumenta, também aumentam os recursos de tolerância a falhas.

Além de usar qubits lógicos, os erros nos cálculos quânticos podem ser mitigados usando técnicas como medições múltiplas, projetando algoritmos que reduzem o número de operações necessárias ou ajustando parâmetros em portas quânticas para reduzir o impacto do ruído.

Correção de erros e tolerância a falhas

A correção de erros e a tolerância a falhas são aspectos críticos da computação quântica, pois os qubits são mais propensos a erros do que os bits clássicos devido à natureza delicada dos estados quânticos, e sistemas altamente tolerantes a falhas são necessários para obter todos os benefícios da computação quântica híbrida distribuída. Na computação clássica, os erros podem ser corrigidos adicionando redundância à computação e usando códigos de correção de erros. No entanto, as técnicas tradicionais de correção de erros não são diretamente aplicáveis à computação quântica, pois dependem da capacidade de repetir a computação várias vezes, o que não é possível na computação quântica devido ao teorema da não clonagem.

Os códigos Floquet são uma nova classe de códigos de correção de erros que respondem a ruídos e erros dinamicamente, em vez dos códigos de correção tradicionais que protegem contra erros estáticos. Para obter mais informações, consulte Correção de erros com códigos Floquet.

Algoritmos híbridos

• Variational Quantum Eigensolver (VQE) - um algoritmo quântico para química quântica, simulações quânticas e problemas de otimização e é usado para encontrar o estado fundamental de um determinado sistema físico. O computador clássico é usado para definir circuitos quânticos com certos parâmetros. Depois que o estado quântico é medido, o computador clássico avalia como melhorar os parâmetros e, em seguida, reenvia os circuitos. Os VQEs geralmente são programas de longa duração que podem se beneficiar da integração mais estreita da computação quântica híbrida.
• Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) - também um algoritmo quântico variacional, é usado para encontrar soluções aproximadas para problemas de otimização combinatória - problemas em que o número de soluções possíveis cresce extremamente com o tamanho do problema. É um campo ativo de pesquisa para identificar sua aplicabilidade para aplicações como controle de tráfego aéreo, rotas de embarque ou entrega ou otimizações financeiras.
• Estimativa de fase iterativa - é outro método de realizar a estimativa de fase quântica, que estima a fase de um operador unitário e é usado em muitos outros algoritmos quânticos. Ambos os métodos usam uma série de portas de rotação para determinar a fase, no entanto, a estimativa de fase iterativa utiliza o registro clássico para armazenar informações e cálculos sobre medições de portas. Isso reduz o número de qubits necessários e minimiza o ruído e os erros.

Para obter mais informações sobre algoritmos quânticos, visite o Quantum Algorithm Zoo.