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

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

De la misma manera que una unidad central de procesamiento (CPU) puede considerarse "el cerebro de la computadora" 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 varios otros componentes, una QPU contiene cúbits computacionales físicos, así como la electrónica de control y el hardware informático clásico utilizado para mantener instrucciones en la memoria, amplificar y gestionar las señales de entrada y salida y separar las señales de ruido. 

La QPU es el componente central de cualquier computadora cuántica, 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 cúbits físicos utilizados para realizar cálculos cuánticos. Estos chips se dividen a su vez en múltiples capas con cúbits, resonadores de lectura y múltiples capas de cableado para entradas y resultados. 

Las QPU contienen un chip cuántico de tamaño similar al de un chip informático promedio, también conocido como plano de datos cuántico, compuesto por cúbits 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 la salida. 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 computadora. A diferencia de las CPU, los procesadores cuánticos usan la física cuántica para almacenar y procesar datos de manera diferente. Las CPU clásicas utilizan bits binarios para almacenar datos como 0 o 1.

Los cúbits 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 usan varios otros principios cuánticos clave que les permiten procesar información de formas que a las computadoras tradicionales les cuesta replicar.

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

En una supercomputadora cuántica, 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 de gráficos (GPU) se destacan en el procesamiento paralelo de grandes cantidades de operaciones simultáneamente. Las GPU se pueden utilizar potencialmente en sistemas cuánticos para descargar cierta cantidad de la carga de trabajo de procesamiento de las QPU.

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

• QPU: las unidades de procesamiento cuántico (QPU) procesan la información mediante el uso de cúbits en lugar de bits binarios y están diseñadas para realizar algoritmos cuánticos 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 avances recientes en las tecnologías quantum han llevado a un aumento en el desarrollo de QPU. Hoy en día, IBM está ampliando los límites de la informática para desarrollar QPU viables capaces de lograr una supremacía cuántica: la capacidad de superar todos los métodos clásicos de supercomputación para resolver un problema determinado. Los desarrolladores de IBM lideran el grupo, ya que ofrecen QPU y hardware cuántico con utilidad cuántica: la capacidad de proporcionar resultados confiables y precisos a circuitos cuánticos más allá del alcance de las simulaciones clásicas de fuerza bruta. 

La tecnología cuántica es una tecnología emergente que aprovecha el poder de la mecánica cuántica para resolver problemas demasiado complejos incluso para las supercomputadoras más potentes. Tareas como la factorización de grandes números primos, que podrían tardar cientos de miles de años en una computadora clásica, teóricamente pueden llevarse a cabo en cuestión de minutos con una computadora cuántica suficientemente potente. 

Las computadoras cuánticas procesan la información de manera diferente a las computadoras clásicas. A diferencia de las computadoras clásicas que deben calcular cada paso de un cálculo complicado con las reglas de la lógica, los circuitos cuánticos hechos de qubits pueden procesar muchas entradas de conjunto de datos simultáneamente con operaciones cuánticas, proporcionando una nueva forma de abordar ciertos problemas y potencialmente mejorar la eficiencia en muchos órdenes de magnitud. 

Computación clásica: 

• Utilizada por computadoras y dispositivos comunes y multiuso.
• 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 hardware cuántico especializado y experimental basado en mecánica cuántica.
• Almacena 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 realizan ecuaciones matemáticas del mismo modo que las computadoras clásicas. A diferencia de las computadoras clásicas que deben calcular cada paso de un cálculo complicado con las reglas de la lógica, los circuitos cuánticos hechos de cúbits procesan muchas entradas de conjunto de datos simultáneamente con operaciones, proporcionando una nueva forma de abordar ciertos problemas y mejorar potencialmente la eficiencia en muchos órdenes de magnitud.

Mientras que las computadoras tradicionales usan transistores para almacenar y procesar datos en código binario, las QPU usan cúbits. Las QPU de IBM utilizan cúbits superconductores de estado sólido para codificar datos como 0, 1 o una superposición de 0 y 1. A medida que aumenta el número de cúbits, todas las combinaciones posibles de todos los valores de los cúbits también pueden mantenerse en una superposición. Dentro de estas posiciones, ciertos cúbits podrían entrelazarse, en cuyo caso sus valores se vuelven dependientes de otros, y ya no se puede considerar que se comporten de forma independiente. La medición de un cúbit 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 1 en cada cúbit con una probabilidad correspondiente a su contribución a la superposición. 

Las tecnologías cuánticas pueden utilizar partículas reales conocidas como cúbits moleculares o hardware que imita el comportamiento de las partículas (como los cúbits superconductores) para realizar cálculos de formas que los bits binarios no pueden, habilitados por 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 dos partículas cuánticas se correlacionan más de lo que permite la probabilidad normal.
3. Decoherencia: la decoherencia es el proceso en el que 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 más y menos probabilidades.

En general, los cúbits 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 cúbits se ven favorecidos por su velocidad en la realización de cálculos y el control preciso. 

• Cúbits de iones atrapados: los iones atrapados también se pueden utilizar como cúbits y se caracterizan por tiempos de coherencia prolongados 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 través de largas distancias por medio de cables de fibra óptica y se utilizan en la comunicación cuántica y la criptografía cuántica. 

• Átomos neutros: los átomos neutros que se encuentran comúnmente cargados con láser son muy adecuados para escalar y realizar operaciones.

Ciertos tipos de cúbits son más adecuados para ciertas tareas, aunque todos los cúbits conocidos siguen siendo muy sensibles. Las QPU utilizadas en computadoras cuánticas funcionales requieren hardware y software de soporte significativos para mantener una calibración adecuada y manejar el ruido externo. Las soluciones de software, como Qiskit de IBM, apilan herramientas de características que se utilizan para orquestar hardware cuántico y clásico, y realizar el manejo de errores cuánticos necesario para ayudar a eliminar lecturas inexactas a través de la automatización.

Si bien 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 cúbits 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 salidas, que se pueden almacenar a temperatura ambiente.  

Las computadoras cuánticas impulsadas por QPU se 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 medicamentos y la realización de machine learning (ML) 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 para lograr avances en muchas industrias críticas.

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

• Productos farmacéuticos: las computadoras cuánticas capaces de simular el comportamiento molecular y las reacciones bioquímicas pueden acelerar enormemente la investigación y el desarrollo de nuevos medicamentos y tratamientos médicos que salvan vidas. 

• Química: por las mismas razones por las que las computadoras cuánticas pueden afectar la investigación médica, también podrían proporcionar soluciones no descubiertas para mitigar los subproductos químicos peligrosos o destructivos. La computación cuántica puede conducir a mejores catalizadores 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 machine learning aumentan, los investigadores están llevando modelos de IA a nuevos extremos, poniendo a prueba los límites de nuestro hardware existente y exigiendo un consumo de energía tremendo. Existe evidencia de que algunos algoritmos cuánticos podrían ver los conjuntos de datos de una nueva manera, proporcionando una aceleración para algunos problemas de machine learning.

• Ciencia de materiales: muchos problemas de ciencia de materiales son innatamente cuánticos, 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 industria; sin embargo, a medida que la logística se vuelve cada vez más complicada, la optimización se vuelve aún más difícil. Las computadoras cuánticas no exploran todas las soluciones en paralelo, al menos, no de la manera que es útil para la optimización. Pero eso no significa que no puedan proporcionar nuevas soluciones que sean mejores que los modelos existentes. Están surgiendo nuevas investigaciones que demuestran cómo y dónde la tecnología cuántica podría proporcionar valor para la optimización, y en qué plazo. De hecho, ya sabemos que algunos algoritmos de aproximación cuántica se ejecutan de manera eficiente, en tiempo polinomial, que dan una solución que es óptima en un 80 %.