Yonathan Cohen de Quantum Machines hablando en la conferencia AQC25
Máquinas cuánticas
Un ingrediente vital para hacer que las computadoras cuánticas sean realmente útiles podrían ser las computadoras convencionales. Ese fue el mensaje de una reunión de investigadores de este mes, que explicó que las computadoras clásicas son vitales para controlar las computadoras cuánticas, decodificar los resultados de sus cálculos e incluso desarrollar nuevas técnicas para fabricar computadoras cuánticas en el futuro.
Las computadoras cuánticas están hechas de qubits, objetos cuánticos que pueden presentarse en forma de átomos extremadamente fríos o pequeños circuitos superconductores. Cuantos más qubits tenga una computadora cuántica, más potente será desde el punto de vista computacional.
Pero los qubits son frágiles, por lo que deben calibrarse, monitorearse y controlarse cuidadosamente. De lo contrario, pueden introducir errores en los cálculos ejecutados en una computadora cuántica o hacer que estos dispositivos sean ineficientes. Para controlar los qubits, los investigadores recurren a tecnologías informáticas clásicas, que debatieron en la conferencia AQC25 en Boston, Massachusetts, el 14 de noviembre.
Organizada por Quantum Machines, que fabrica controladores para varios tipos diferentes de qubits, la conferencia AQC25 reunió a más de 150 investigadores, desde profesores de computación cuántica hasta directores ejecutivos de nuevas empresas de inteligencia artificial. A lo largo de varias docenas de presentaciones, profundizaron en el papel de la computación convencional como tecnología habilitadora (y a veces como factor limitante) para el futuro de la computación cuántica.
Según Shane Caldwell, científico de Nvidia, la expectativa es que una computadora cuántica tolerante a fallas para problemas útiles sólo será posible si está respaldada por una infraestructura informática clásica a petaescala, la escala a la que operan actualmente las supercomputadoras tradicionales más poderosas del mundo. Si bien Nvidia no fabrica su propio hardware de computación cuántica, la empresa lanzó recientemente un sistema para conectar procesadores de computación cuántica (QPU) con GPU tradicionales: los componentes informáticos especializados que se utilizan comúnmente en el aprendizaje automático y la computación científica de alto rendimiento.
Incluso cuando una computadora cuántica funciona de manera eficiente, su resultado se presenta en forma de un conjunto de propiedades cuánticas de sus qubits. Estos deben descodificarse en formatos más tradicionales para que sean útiles, lo que también requiere dispositivos informáticos clásicos.
Pooya Ronagh, de la startup 1Qbit con sede en Vancouver, habló sobre esta decodificación y cómo significa que la velocidad de los ordenadores cuánticos tolerantes a fallos estará determinada por la velocidad de funcionamiento de sus componentes clásicos, como controladores y decodificadores. En otras palabras, si una máquina costosa hecha de hardware cuántico altamente especializado tiene que funcionar durante unos días o unas horas para resolver un problema computacional podría depender de sus partes no cuánticas.
En otra presentación, Benjamin Lienhard, del Instituto Walther-Meissner para la Investigación de Bajas Temperaturas en Alemania, discutió cómo el uso de algoritmos tradicionales de aprendizaje automático podría hacer que la lectura de los estados cuánticos de los qubits superconductores sea más eficiente. De manera similar, Mark Saffman, de la Universidad de Wisconsin-Madison, informó sobre el uso de redes neuronales clásicas para mejorar la lectura de qubits fabricados a partir de átomos extremadamente fríos. Independientemente del tipo de qubit que estudien, los investigadores coincidieron en que los dispositivos no cuánticos ayudarán a que esos qubits sean útiles.
Blake Johnson, de IBM, presentó los detalles del decodificador informático clásico que su equipo está desarrollando como parte de los planes para construir una supercomputadora cuántica para 2029. Esa supercomputadora utilizará un esquema de corrección de errores no tradicional, y la decodificación eficiente es uno de sus mayores desafíos.
“A medida que pasa el tiempo, vamos viendo que los más clásicos [computing] Cuanto más nos acerquemos a las QPU, más podremos exprimir el rendimiento integrado del sistema hasta nuevos límites”, dijo Yonathan Cohen de Quantum Machines.
Las computadoras tradicionales incluso desempeñan un papel en la evaluación del comportamiento de las futuras computadoras cuánticas y de cómo se construirán. Por ejemplo, Izhar Medalsy, de una nueva empresa llamada Quantum Elements, dijo que las versiones virtuales de computadoras cuánticas impulsadas por IA (o “gemelos digitales”) de la compañía pueden informar el diseño de hardware real.
La Quantum Scaling Alliance, codirigida por el premio Nobel de 2025 John Martinis, también estuvo representada en la conferencia. Ejemplifica la importancia del trabajo conjunto cuántico y clásico. La alianza conecta a constructores de qubits, empresas de informática tradicional como Hewlett Packard Enterprise y expertos en simulaciones de materiales como la empresa de software Synopsys.
La opinión consensuada en la conferencia fue clara: el futuro de la computación cuántica se acerca rápidamente, pero eso se debe en parte a los expertos que han pasado sus carreras trabajando firmemente en el mundo clásico.
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