Las computadoras cuánticas prometen una potencia computacional exponencial al procesar muchas posibilidades simultáneamente. Pero las máquinas que tenemos hoy todavía están lejos de este ideal. Por un lado, sus bits, llamados qubits, son propensos a errores frecuentes y, como resultado, las computadoras cuánticas son limitadas por ahora. Para superar los errores, las máquinas necesitan aprovechar los llamados estados mágicos, y los científicos de Google Research creen que su chip cuántico podría ayudar a llegar allí. En un nuevo estudio publicado hoy en Science, los investigadores muestran cómo proporcionar estados mágicos de forma más económica utilizando una técnica inspirada en la jardinería llamada cultivo.
Las computadoras tradicionales construyen cada cálculo a partir de unas pocas puertas lógicas simples, como AND, OR y NOT. Por el contrario, “las computadoras cuánticas tienen su propia analogía de estas operaciones llamadas puertas de Clifford”, explica Emma Rosenfeld, investigadora de Google Quantum AI y autora principal del estudio. Las puertas Clifford, sin embargo, pueden imitarse mediante una computadora normal. “Pero hay una puerta en particular que desbloquea el poder de la computadora cuántica”, dice Rosenfeld. “Los físicos la llaman puerta no Clifford, más a menudo puerta T”. Esta puerta adicional se produce mediante un estado mágico.
Un quibit en estado mágico se prepara en una combinación muy específica de los estados 0 y 1 (ocupar una mezcla de estados es una especialidad de las computadoras cuánticas). Introducido en un cálculo, se utiliza para realizar la puerta adicional, y cualquier defecto en el estado se convierte en un defecto en la puerta. “Tiene que hacerse con mucha, mucha precisión”, dice Rosenfeld.
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La receta estándar para generar estados mágicos se llama destilación y crea menos estados cuánticos y más precisos a partir de muchos estados imperfectos. “Puedes gastar hasta el 95 por ciento de tu computadora cuántica simplemente generando estos estados mágicos de alta fidelidad”, dice Rosenfeld. Para evitar este cuello de botella, en 2024 sus colegas de Google Research propusieron una técnica alternativa llamada cultivo, que funciona en un solo estado.
Utilizando el chip Willow de Google, el equipo de Rosenfeld codificó un estado mágico aproximado en unos pocos qubits y luego lo midió. Medir un estado cuántico normalmente lo colapsa, obligándolo a adoptar una de dos respuestas posibles. Entonces, en lugar de hacer la pregunta: “¿Eres 0 o 1?” que colapsa el estado cuántico en cualquiera de esas dos opciones, el equipo preguntó: “¿Es usted el estado mágico correcto: sí o no?”
Los estados que pasan esta prueba se distribuyen en más qubits para una mayor protección, de ahí el nombre de jardinería: el estado comienza siendo pequeño, se controla y luego crece. Sin cultivo, aproximadamente cuatro intentos de cada 1.000 produjeron un estado defectuoso. Con ello, los errores se redujeron aproximadamente 40 veces. El experimento utilizó 54 qubits físicos de los 105 de Willow.
“El experimento de Google muestra que el cultivo funciona en la práctica”, dice Kenneth Brown, director del Centro Cuántico Duke de la Universidad de Duke, que no participó en el estudio. Señala, sin embargo, que la técnica se basa en un paso de garantía de calidad que rechaza los estados de baja calidad, descartando el 92 por ciento de los intentos.
El resultado aún está lejos de lo que exigen las aplicaciones prácticas. Por ejemplo, usar una computadora cuántica para romper el cifrado RSA-2048 actual empleado en la seguridad de sitios web, la banca y las tarjetas de identificación electrónicas requeriría estados mágicos que fallarían solo una vez cada 10 mil millones de intentos. Para simular moléculas, un uso que, según Rosenfeld, es más alcanzable, necesitaríamos estados con sólo un error entre un millón y uno entre 100 millones. En este momento el equipo comete aproximadamente un error cada 10.000 intentos. Aún así, el nuevo trabajo representa un paso en la dirección correcta, afirma.
“Estamos más motivados que nunca para llegar a estas aplicaciones científicas a corto plazo”, dice Rosenfeld.
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