¿Qué es una QPU (unidad de procesamiento cuántico)?

Como contienen la parte cuántica de los ordenadores cuánticos, las QPU se pueden utilizar para ayudar a resolver problemas desafiantes a los que se enfrenta la humanidad con el potencial de afectar el cambio climático, el desarrollo farmacéutico y la inteligencia artificial (IA).

Del mismo modo que una unidad central de procesamiento (CPU) puede considerarse "el cerebro del ordenador" en la computación clásica, la unidad de procesamiento cuántico funciona como "el cerebro" de los sistemas de computación cuántica. Al igual que una CPU es más que un simple chip e incluye otros componentes, una QPU contiene qubits computacionales físicos, así como la electrónica de control y el hardware de computación clásico utilizado para mantener instrucciones en la memoria, amplificar y gestionar señales de entrada y output y separar señales de ruido. 

La QPU es el componente central de cualquier ordenador cuántico, y el chip cuántico es el componente central de una QPU. En IBM, el chip cuántico es un semiconductor multicapa grabado con componentes superconductores. Estos componentes son los qubits físicos utilizados para realizar cálculos cuánticos. Estos chips se dividen a su vez en múltiples capas que presentan las qubits, resonadores de lectura y múltiples capas de cableado para las entradas y los outputs. 

Las QPU contienen un chip cuántico de tamaño similar al de un chip informático medio, también conocido como plano de datos cuántico, compuesto por qubits físicos dispuestos en varias configuraciones y las estructuras para mantenerlos en su lugar. El chip se mantiene a temperaturas frías cercanas al cero absoluto en un refrigerador de dilución.

Las QPU también incluyen electrónica de control y hardware informático clásico necesario para la entrada y el output. Algunos de estos componentes se encuentran dentro de los refrigeradores de dilución, mientras que otros componentes se encuentran en un bastidor a temperatura ambiente junto al refrigerador de dilución.

Las QPU son únicas entre las unidades de procesador de ordenador. A diferencia de las CPU, los procesadores cuánticos se benefician de la física cuántica para almacenar y procesar los datos de forma diferente. Las CPU clásicas utilizan bits binarios para almacenar datos como 0 o 1.

Los qubits pueden almacenar información binaria en ceros y unos, pero también pueden contener una superposición, lo que significa que almacenan una combinación especial de 0 y 1. Las QPU también se benefician de varios otros principios cuánticos clave que les permiten procesar la información de maneras que los ordenadores clásicos luchan por replicar.

Las QPU, que representan un avance generacional en la informática, están diseñadas para procesar algoritmos cuánticos mejor que incluso los superordenadores más potentes. Optimizadas para cálculos cuánticos a gran escala, las QPU no pretenden sustituir a las CPU. En cambio, las QPU se están integrando en sistemas de computación de alto rendimiento (HPC) junto con CPU y unidades de procesamiento gráfico (GPU). 

En un superordenador cuántico, cada tipo de procesador funciona de manera diferente y se utiliza para procesar diferentes tipos de cálculos con el ecosistema:

• CPU: las unidades centrales de procesamiento (CPU) procesan las entradas de forma secuencial, realizan tareas de forma lineal y son las más adecuadas para operaciones de control de alto nivel, como la gestión de datos en diferentes componentes del sistema.

• GPU: las unidades de procesamiento gráfico (GPU) destacan en el procesamiento paralelo de grandes cantidades de operaciones simultáneamente. Las GPU pueden utilizarse potencialmente en sistemas cuánticos para descargar parte de la carga de trabajo de procesamiento de las QPUs.

• NPU: unidades de procesamiento neuronal (NPU) imitan la función del cerebro humano y se utilizan normalmente para tareas complejas que implican los tipos específicos de cálculos utilizados en machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA).

• QPU: las unidades de procesamiento cuántico (QPU) procesan la información utilizando qubits en lugar de bits binarios y están diseñadas para realizar algoritmos quantum complejos. Las QPU se utilizan mejor para ciertos tipos de problemas muy complicados, y muchos de los prometedores algoritmos cuánticos actuales proporcionan soluciones probabilísticas en lugar de respuestas precisas.

Considerados solo teóricos en el siglo XX, los recientes avances en tecnología cuántica han llevado a un aumento en el desarrollo de QPU. Hoy, IBM está empujando los límites de la informática para desarrollar QPU viables capaces de lograr ventaja cuántica: la capacidad de superar a todos los métodos clásicos de supercomputación para resolver un problema determinado. Los desarrolladores de IBM están liderando el grupo, ya que entregan QPU y hardware cuántico con servicios cuánticos (la capacidad de proporcionar outputs fiables y precisos a los circuitos cuánticos más allá del alcance de las simulaciones clásicas de fuerza bruta). 

La computación cuántica es una tecnología emergente que aprovecha el poder de la mecánica cuántica para resolver problemas demasiado complejos incluso para los superordenadores más potentes. Tareas como la factorización de grandes números primos, que podrían llevar a un ordenador clásico cientos de miles de años, teóricamente pueden realizarse en cuestión de minutos con un ordenador cuántico suficientemente potente. 

Los ordenadores cuánticos procesan la información de forma diferente a los ordenadores clásicos. A diferencia de los ordenadores clásicos, que deben calcular cada paso de un cálculo complicado con las reglas de la lógica, los circuitos cuánticos creados a partir de cúbits pueden procesar muchas entradas de conjunto de datos simultáneamente con operaciones cuánticas, lo que proporciona una nueva forma de abordar ciertos problemas y mejorar potencialmente la eficiencia en muchos órdenes de magnitud. 

Computación clásica: 

• Utilizada por ordenadores y dispositivos comunes y polivalentes.
• Almacena información en bits con un número discreto de estados posibles, 0 o 1.
• Procesa los datos de forma lógica y secuencial.

Computación cuántica:

• Utilizada por el hardware cuántico especializado y experimental basado en la mecánica cuántica.
• Almacena la información en cúbits como 0, 1 o una superposición de 0 y 1.
• Procesa datos con lógica cuántica en instancias paralelas, basándose en el entrelazamiento y la interferencia

Los procesadores cuánticos no ejecutan ecuaciones matemáticas como los ordenadores clásicos. A diferencia de los ordenadores clásicos, que deben calcular cada paso de un cálculo complicado con las reglas de la lógica, los circuitos cuánticos hechos de qubits procesan muchas entradas de conjunto de datos simultáneamente con operaciones cuánticas, lo que proporciona una nueva forma de abordar ciertos problemas y mejorar potencialmente la eficiencia en muchos órdenes de magnitud.

Mientras que los ordenadores tradicionales utilizan transistores para almacenar y procesar datos en código binario, las QPU utilizan qubits. Las QPU de IBM utilizan qubits superconductores de estado sólido para codificar datos como 0, 1 o una superposición de 0 y 1. A medida que aumenta el número de qubits, todas las combinaciones posibles de todos los valores de los qubits también pueden mantenerse en una superposición. Dentro de estas posiciones, ciertos qubits pueden enredarse, en cuyo caso sus valores pasan a depender de otros, y ya no se puede considerar que se comporten de forma independiente. La medición de un qubit entrelazado proporciona instantáneamente información sobre el estado del otro. El entrelazamiento es una herramienta valiosa para ejecutar algoritmos cuánticos.

Al final de un cálculo cuántico, la QPU y el hardware de soporte convierten los datos en binarios, y se medirá un 0 o un 1 en cada qubit con una probabilidad correspondiente a su contribución a la superposición. 

Las tecnologías cuánticas pueden utilizar partículas reales conocidas como qubits moleculares o hardware que imita el comportamiento de las partículas (como los qubits superconductores) para realizar cálculos de formas que los bits binarios no pueden, gracias a cuatro principios clave que solo se encuentran en los sistemas cuánticos. 

1. Superposición: la superposición es el estado en el que una partícula o sistema cuántico puede representar no solo un valor, sino una combinación de múltiples valores posibles. 
2. Entrelazamiento: el entrelazamiento es el proceso en el que múltiples partículas cuánticas se correlacionan más fuertemente de lo que permite la probabilidad regular.
3. Decoherencia: La decoherencia es el proceso por el cual las partículas y los sistemas cuánticos pueden decaer, colapsar o cambiar, convirtiéndose en estados únicos medibles por la física clásica.  
4. Interferencia: La interferencia es el fenómeno en el que los estados cuánticos entrelazados pueden interactuar y producir probabilidades mayores y menores.

En general, los qubits se crean manipulando y midiendo partículas cuánticas (los bloques de construcción más pequeños conocidos del universo físico, como fotones, electrones, iones atrapados y átomos) o mediante sistemas de ingeniería que imitan estas partículas.

• Qubits superconductores: fabricados a partir de materiales superconductores que funcionan a bajas temperaturas, estos qubits son los preferidos por su velocidad en la realización de cálculos y su control preciso. 

• Qubits de iones atrapados: los iones atrapados también se pueden utilizar como qubits y se caracterizan por tiempos de coherencia largos y mediciones de alta fidelidad. Los iones son átomos con carga eléctrica.

• Puntos cuánticos: los puntos cuánticos son pequeños semiconductores que capturan un solo electrón y lo utilizan como cúbit, lo que ofrece grandes posibilidades de escalabilidad y compatibilidad con la tecnología de semiconductores existente. 

• Fotones: los fotones son partículas de luz individuales que se utilizan para enviar información cuántica a largas distancias a través de cables de fibra óptica y se emplean actualmente en comunicación cuántica y criptografía cuántica. 

• Átomos neutros: los átomos neutros comunes cargados con láser son idóneos para escalar y realizar operaciones.

Ciertos tipos de qubits son más adecuados para ciertas tareas, aunque todos los qubits conocidos siguen siendo muy sensibles. Las QPU utilizadas en ordenadores cuánticos funcionales requieren un importante hardware y software de soporte para mantener una calibración adecuada y gestionar el ruido externo. Las soluciones de software como la pila de software Qiskit de IBM cuentan con herramientas que se utilizan para orquestar hardware cuántico y clásico y realizar la gestión de errores cuánticos necesaria para ayudar a eliminar las lecturas imprecisas mediante la automatización.

Mientras que el chip dentro de una QPU tiene aproximadamente el mismo tamaño que los chips de una CPU o GPU típica, los sistemas de computación cuántica pueden ser tan grandes como un sedán de cuatro puertas. Este volumen adicional proviene principalmente de sistemas criogénicos y refrigeradores que deben enfriar los qubits a temperaturas más frías que el espacio exterior para mantener la coherencia. También incluye otros componentes clásicos utilizados para enviar y aplicar instrucciones y devolver outputs, que pueden almacenar a temperatura ambiente.  

Los ordenadores cuánticos impulsados por QPU destacan en la resolución de ciertos problemas complejos, con el potencial de acelerar el procesamiento de conjuntos de datos a gran escala. Desde el desarrollo de nuevos fármacos y la realización de machine learning de una nueva manera hasta la optimización de la cadena de suministro y la realización de modelos de series temporales en datos climáticos complejos, la computación cuántica podría ser la clave de los avances en muchos sectores críticos.

Las QPU también se utilizarán en la supercomputación cuántica para resolver los problemas más complicados y desafiantes a los que se enfrenta la humanidad hoy en día en los siguientes campos: 

• Productos farmacéuticos: los ordenadores cuánticos capaces de simular el comportamiento molecular y las reacciones bioquímicas pueden acelerar enormemente la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos y tratamientos médicos que salvan vidas. 

• Química: por las mismas razones por las que los ordenadores cuánticos pueden afectar a la investigación médica, también podrían proporcionar soluciones no descubiertas para mitigar los subproductos químicos peligrosos o destructivos. La computación cuántica podría conducir a catalizadores mejorados que permitan alternativas petroquímicas o mejores procesos para la descomposición del carbono necesaria para combatir las emisiones que amenazan el clima. 

• Inteligencia artificial y machine learning: así como el interés y la inversión en IA y campos relacionados como el aprendizaje automático aumentan, los investigadores están llevando los modelos de IA a nuevos extremos, poniendo a prueba los límites de nuestro hardware existente y exigiendo un consumo de energía tremendo. Hay indicios de que algunos algoritmos cuánticos podrían ser capaces de analizar conjuntos de datos de una forma nueva, lo que permitiría acelerar algunos problemas de machine learning.

• Ciencia de materiales: muchos problemas de ciencia de materiales son cuánticos de forma innata, y las aceleraciones cuánticas en este campo tienen el potencial de beneficiar áreas que van desde nuestra comprensión fundamental de la materia hasta problemas industriales en almacenamiento de energía, energía solar  y más.

• Optimización: la optimización eficiente de los recursos ofrece valor a cualquier sector; sin embargo, a medida que la logística se vuelve cada vez más complicada, la optimización se vuelve aún más difícil. Los ordenadores cuánticos no exploran cada solución en paralelo, al menos no de la forma que resulta útil para la optimización. Pero eso no significa que no puedan ofrecer nuevas soluciones que sean mejores que los modelos existentes. Están surgiendo nuevas investigaciones que demuestran cómo y dónde la cuántica podría aportar valor para la optimización, y en qué plazos. De hecho, ya sabemos que algunos algoritmos de aproximación cuántica se ejecutan de manera eficiente (en tiempo polinomial) y dan una solución óptima en un 80 %.