La teoría dice que existen problemas y labores que Solo podrán ser resueltos por ordenadores cuánticos, siendo inalcanzables por los equipos clásicos. Ni siquiera el mejor superordenador podría dar con la respuesta. No obstante, en la práctica, se ha creado una interesante de ‘carrera’ entre Ambos géneros de tecnología por obtener sus propios límites e inclusive sobrepasar los del ‘rival’. La última ‘batalla’ la acaban de escribir dos físicos de la escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) y de la Universidad de Columbia, quienes han introducido un nuevo enfoque para simular un algoritmo cuántico utilizando un ordenador tradicional. Los resultados se acaban de publicar en la gaceta ‘Nature Quantum Information’. Los creadores, Giuseppe Carleo y Matija Medvidovic, han encontrado una manera de elaborar un algoritmo complejo de computación cuántica en computadoras tradicionales en lugar de en computadoras cuánticas. Expresado de otro modo, que un ordenador clásico imita una de las tareas que, en teoría, Solo podría hacer un ordenador cuántico. El ‘software cuántico’ específico que han recreado se conoce Del mismo modo que algoritmo de optimización aproximada cuántica (QAOA) y se utiliza para resolver incidentes de optimización clásicos en matemáticas; es fundamentalmente una forma de elegir la mejor solución a un problema entre un grupo de posibles soluciones. «Hay mucho interés en comprender qué incidentes pueden resolverse de manera eficiente con una computadora cuántica, y QAOA es uno de los candidatos más destacados», dice Carleo. En última instancia, QAOA está destinado a ayudar en el sendero cara la famosa ‘aceleración cuántica’, el incremento previsto en la velocidad de procesamiento que podemos alcanzar con las computadoras cuánticas en sitio de las usuales. El parte recoge que es comprensible que el aproximamiento cuántico tenga potentes defensores, incluido Google, que lleva tiempo con la mira puesta en esta clase de tecnología y en obtener un ordenador cuántico funcional. «Pero la barrera de la ‘aceleración cuántica’ es casi rígida y está siendo remodelada continuamente por nuevas investigaciones, De la misma forma gracias al progreso en el crecimiento de algoritmos clásicos más eficientes», afirma Carleo. En su estudio, los autores abordan una pregunta clave abierta en el campo: ¿pueden los algoritmos que se ejecutan en ordenadores cuánticos actuales y de corto plazo ofrecer una ventaja significativa acerca de los algoritmos clásicos para labores de interés práctico? «Si vamos a responder a esa pregunta, primero tenemos que comprender los límites de la computación clásica en la simulación de sistemas cuánticos», indica Carleo. Esto es especialmente especial Porque la generación actual de procesadores cuánticos opera en un régimen en el que cometen equivocaciones al ejecutar ‘software’ cuántico y, por consiguiente, Solo pueden ejecutar algoritmos de complejidad limitada. Usando computadoras convencionales, Ambos estudiosos desarrollaron un tratamiento que puede simular aproximadamente el comportamiento de una clase esencial de algoritmos conocidos Al igual que algoritmos cuánticos variacionales, que son formas de calcular el estado de energía más bajo o ‘estado fundamental’ de un sistema cuántico. QAOA es un ejemplo esencial de esta familia de algoritmos cuánticos, que los estudiosos Creen que están entre los candidatos más prometedores para la ‘ventaja cuántica’ (También famosa Tal como ‘supremacía cuántica’) en las computadoras cuánticas en el corto plazo. El enfoque se basa en la idea de que las herramientas modernas de aprendizaje automático; por servirnos de un ejemplo, los que se emplean para aprender juegos complejos Como Go, También se pueden usar para aprender y emular el funcionamiento interno de una computadora cuántica. La herramienta clave para estas simulaciones son Neural Network Quantum States, una red neuronal artificial que Carleo desarrolló en 2016 con Matthias Troyer, y que en seguida se utilizó por 1era vez para simular QAOA. Los resultados se consideran competencia de la computación cuántica y establecen un nuevo punto de referencia para el desenvolvimiento futuro del hardware cuántico. “Nuestro trabajo muestra que el QAOA que se puede ejecutar en ordenadores cuánticos actuales No obstante, en el corto plazo, se puede simular, con buena precisión, Además en una computadora clásica -indice Carleo-. No obstante, esto no significa que todos los algoritmos cuánticos útiles que se pueden elaborar en procesadores cuánticos a corto plazo puedan emularse de manera clásica. En verdad, Aguardamos que nuestro enfoque sirva Del mismo modo que guía para diseñar nuevos algoritmos cuánticos que sean útiles y difíciles de simular para computadoras clásicas».