¿Qué es la supercomputación cuántica?

Una supercomputadora centrada en la cuántica es una conexión de próxima generación de una computadora cuántica con una supercomputadora clásica que utiliza algoritmos de mitigación y corrección de errores para producir resultados en tiempos de ejecución prácticos.

En la era de la computación cuántica, se prevé que la supercomputación centrada en la cuántica ayude a los investigadores a lograr grandes avances en los campos de las ciencias de los materiales, machine learning, IA generativa, la física de alta energía y más, potencialmente por delante de los sistemas totalmente cuánticos a gran escala.

Una supercomputadora centrada en la cuántica totalmente realizada utiliza middleware avanzado para integrar circuitos cuánticos con recursos clásicos informáticos. Las supercomputadoras centradas en la cuántica y basadas en la arquitectura IBM Quantum System Two, los componentes básicos de la supercomputación centrada en la cuántica, combinan la tecnología cuántica con las supercomputadoras tradicionales para complementar y mejorar el rendimiento de ambos elementos. 

En 1994, el matemático del MIT Peter Shor descubrió un algoritmo que puede dividir grandes números en factores primos exponencialmente más rápido que los mejores algoritmos clásicos, mediante el uso de una computadora quantum hipotética. Dos años después, Lov Grover descubrió un algoritmo cuántico que puede buscar en una base de datos más rápido que un algoritmo de búsqueda clásico. Estos descubrimientos aceleraron enormemente el interés en la computación cuántica. 

Shor y Grover demostraron, al menos en teoría, que una computadora cuántica útil puede procesar ciertas cargas de trabajo complejas más rápido que los métodos clásicos, cientos de miles de años más rápido. Incluso las supercomputadoras más avanzadas del mundo, como las que se utilizan en centros de datos de alto perfil y universidades, simplemente no son capaces de procesar grandes flujos de trabajo cuántico con la suficiente rapidez. 

Ya no son teóricos: los procesadores cuánticos como IBM QUANTUM Heron han demostrado la viabilidad de la computación cuántica. Sin embargo, las computadoras cuánticas actuales están limitadas por obstáculos, como la cantidad de cúbits con los que pueden procesar y los errores innatos del hardware cuántico.

La supercomputación cuántica combina las fortalezas de la computación cuántica y clásica, mediante el uso de las propiedades únicas de los cúbits para realizar cálculos que de otro modo serían inviables para los sistemas clásicos. Este enfoque tiene como objetivo superar las limitaciones de la computación clásica de alto rendimiento mediante la introducción de computadoras cuánticas en los flujos de trabajo existentes, mejorando así la eficiencia computacional y la capacidad de ambos tipos de sistemas.

Las siguientes son algunas de las principales diferencias entre la HPC y la supercomputación centrada en la cuántica:

HPC tradicional:

• Basada en la arquitectura informática clásica
• Limitada por el procesamiento binario y la escalabilidad lineal

Supercomputación centrada en la cuántica:

• Incluye computadoras cuánticas para usar recursos cuánticos y clásicos en cargas de trabajo paralelizadas
• Optimizada para orquestar el trabajo en los clústeres informáticos de las computadoras cuánticas y HPC en el mismo centro de datos o en la nube
• Ofrece aceleraciones potencialmente exponenciales y una potencia de procesamiento mayor que la que la computación cuántica o clásica puede proporcionar para ciertos problemas

A medida que la computación cuántica experimental sigue avanzando rápidamente, predecimos que la supercomputación centrada en la cuántica será un puente fundamental para lograr la supremacía cuántica, el hito por el cual los investigadores miden si una máquina cuántica puede superar al hardware clásico que simula un sistema cuántico o cualquier otro método clásico para resolver un problema práctico. Sin embargo, no se espera que la computación cuántica reemplace completamente a la computación clásica. En cambio, las supercomputadoras centradas en la cuántica combinan computadoras cuánticas y computadoras clásicas, y cada tipo de sistema trabaja en conjunto para ejecutar cálculos más allá de lo que es posible en cualquiera de ellos por separado.

A nivel mundial, múltiples instalaciones de supercomputadoras ya han comenzado a incorporar hardware de computación cuántica, incluidas la alemana Jupiter, la japonesa Fugaku y la polaca PSNC. Como parte de la hoja de ruta de IBM Quantum, IBM espera construir supercomputadoras centradas en la cuántica con miles de cúbits lógicos para 2033.

A diferencia de las computadoras tradicionales, las computadoras cuánticas utilizan las cualidades fundamentales de la física cuántica para resolver potencialmente problemas complejos. Los cuatro principios clave de las computadoras cuánticas son los siguientes:

• Superposición: es el estado en el que una partícula o sistema cuántico puede representar no solo una posibilidad, sino una combinación de múltiples posibilidades.
• Entrelazamiento: es el proceso en el que múltiples partículas cuánticas se correlacionan más fuertemente de lo que permite la probabilidad normal.
• 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.
• Interferencia: es el fenómeno en el que los estados cuánticos entrelazados pueden interactuar y producir probabilidades más y menos probables.

Mientras que las computadoras clásicas se basan en bits binarios (ceros y unos) para almacenar y procesar datos, las computadoras cuánticas pueden codificar aún más datos a la vez utilizando bits cuánticos (cúbits) en superposición. 

Un cúbit puede comportarse como un bit tradicional y almacenar un valor de cero o uno, pero su potencia proviene de su capacidad para almacenar superposiciones: una combinación ponderada de cero y uno al mismo tiempo. Cuando se combinan, un conjunto de cúbits en superposición puede almacenar más información que el mismo número de bits. Sin embargo, cada cúbit solo puede generar un bit de información al final del cálculo. Los algoritmos cuánticos funcionan almacenando y manipulando información de una manera inaccesible para las computadoras clásicas, que pueden proporcionar aceleraciones para ciertos problemas.

El control de los cúbits requiere un hardware delicado que sea sensible a las interferencias y que deba mantenerse a temperaturas extremadamente frías. Los investigadores de la cuántica utilizan refrigeración criogénica para mantener los cúbits a temperaturas más frías que el vacío del espacio. 

Actualmente, el hardware cuántico es costoso, grande y propenso a errores. Si bien los investigadores trabajan a diario para abordar los desafíos de construir computadoras cuánticas más grandes, no se espera que la computación cuántica reemplace por completo a la computación tradicional en el corto plazo, o potencialmente nunca. Esto se debe a que la computación cuántica es la más adecuada para ciertos problemas complejos.

En cuestión de minutos, una computadora cuántica puede resolver potencialmente un problema de simulación que llevaría cientos de miles de años a una supercomputadora tradicional. Esta aceleración del rendimiento, conocida como ventaja cuántica, solo se ha demostrado teóricamente. Sin embargo, las computadoras cuánticas de IBM ya han demostrado la utilidad cuántica, la capacidad de resolver problemas a una escala que supera la simulación clásica por fuerza bruta. 

La computación cuántica se basa en los principios de la mecánica cuántica, que describen cómo las partículas subatómicas se comportan de manera diferente a la física de macronivel. Pero debido a que la mecánica cuántica proporciona las leyes fundamentales para todo nuestro universo, a nivel subatómico, cada sistema es un sistema cuántico.

Por esta razón, podemos decir que, si bien las computadoras convencionales también se construyen sobre sistemas cuánticos, no aprovechan al máximo las propiedades de la mecánica cuántica durante sus cálculos. Las computadoras cuánticas aprovechan mejor la mecánica cuántica para realizar ciertos cálculos que incluso las computadoras de alto rendimiento no pueden. 

Los modelos de cálculo clásicos utilizan cadenas de dígitos binarios (bits) para reducir toda la información a un código binario compuesto por ceros y unos. Mediante un conjunto de puertas lógicas simples, como AND, OR, NO y NAND, podemos procesar esa información para realizar cálculos avanzados. Sin embargo, cada puerta lógica solo puede actuar sobre uno o dos bits a la vez. Determinamos que el "estado" de una computadora clásica se basa en los estados de todos sus bits. Las computadoras clásicas utilizan transistores y semiconductores para almacenar y procesar información binaria. 

Las computadoras cuánticas utilizan un tipo especial de hardware cuántico llamado unidad de procesamiento cuántico (QPU) para almacenar y procesar datos de manera diferente. Las computadoras clásicas usan transistores para almacenar bits de información, pero las computadoras cuánticas usan cúbits típicamente hechos de partículas cuánticas (aquellas que se comportan como los bloques de construcción más pequeños conocidos del universo físico). A diferencia de los bits tradicionales, los cúbits contienen más de dos estados de información. 

Mientras que una computadora digital puede estar en un solo estado, los cúbits de una computadora cuántica pueden estar en muchos estados lógicos a la vez durante un cálculo. Este fenómeno se conoce como superposición: una tercera posición que representa cero, uno y todas las posiciones intermedias basadas en una probabilidad. Al final del cálculo, cada cúbit asumirá el valor de cero o uno con una probabilidad correspondiente a su contribución a la superposición.

Diferentes tipos de cúbits son mejores para diferentes casos de uso y sistemas. IBM utiliza cúbits superconductores favorecidos por la velocidad y el control preciso. Los cúbits hechos de fotones (partículas de luz individuales) se utilizan comúnmente en la comunicación cuántica y la criptografía cuántica. Otros tipos de cúbits incluyen iones atrapados, átomos neutros y electrones individuales retenidos por pequeños semiconductores conocidos como puntos cuánticos.  

En el corazón de una supercomputadora centrada en la cuántica se encuentra la unidad de procesamiento cuántica (QPU). La QPU de IBM incluye el hardware que toma circuitos de entrada y salida, así como un chip semiconductor multicapa grabado con circuitos superconductores. Son estos circuitos los que contienen los cúbits utilizados para realizar cálculos y las puertas que realizan operaciones en ellos. Los circuitos se dividen en una capa con los cúbits, una capa con resonadores para lectura y múltiples capas de cableado para entrada y salida. La QPU también incluye las interconexiones, los amplificadores y los componentes de filtrado de señales.

El tipo de cúbit físico utilizado por IBM está hecho de un condensador superconductor conectado a componentes llamados uniones Josephson que se comportan como inductores no lineales sin pérdidas. Debido a la naturaleza superconductora del sistema, la corriente que fluye a través de las uniones de Josephson solo puede asumir valores específicos. Las uniones Josephson también espacian esos valores específicos para que solo dos de ellos sean accesibles.

Luego, el cúbit se codifica en los dos valores más bajos de la corriente, que luego se convierten en cero y uno (o como una superposición de cero y uno). Los programadores cambian los estados de los cúbits y los acoplan con instrucciones cuánticas, comúnmente conocidas como puertas. Se trata de una serie de formas de onda de microondas especialmente diseñadas. 

Para mantener los cúbits funcionando a la temperatura requerida, algunos de los componentes de la QPU deben conservarse dentro de un refrigerador de dilución, que los mantiene fríos con helio líquido. Otros componentes de QPU requieren hardware informático clásico a temperatura ambiente. Luego, la QPU se conecta a la infraestructura de tiempo de ejecución, que también realiza la mitigación de errores y el procesamiento de resultados. Esta es una computadora cuántica.

La integración de los sistemas cuánticos y clásicos se logra a través de soluciones de middleware y nube híbrida que facilitan la interacción perfecta entre los dos. Este enfoque híbrido ayuda a garantizar que las unidades de procesamiento cuánticas se puedan utilizar de manera efectiva dentro de computadoras cuánticas conectadas a infraestructuras existentes, maximizando su impacto sin necesidad de una revisión completa de las infraestructuras actuales.

A pesar de los avances recientes, controlar los cúbits es un gran desafío. El ruido externo y la diafonía entre las señales de control destruyen las frágiles propiedades cuánticas de los cúbits, y controlar estas fuentes de ruido ha sido clave para promover el desarrollo de supercomputadoras cuánticas útiles. 

Junto con las mejoras de hardware, los investigadores han demostrado la capacidad de lidiar con algo de ruido mediante el uso de algoritmos de mitigación de errores que analizan cómo el ruido del sistema cambia los resultados del programa. Los investigadores utilizan esta información para crear un modelo de ruido y, a continuación, emplean la computación clásica para aplicar ingeniería inversa a un resultado sin ruido basado en las predicciones del modelo. La mitigación de errores cuánticos es parte del camino continuo que llevará el hardware cuántico de hoy a las computadoras cuánticas tolerantes a fallas del mañana.

En el siguiente video, los investigadores de IBM Quantum, Andrew Eddins y Youngseok Kim, explican el papel crucial que desempeñará la mitigación de errores para lograr una computación cuántica útil a corto plazo.

A diferencia de la mitigación de errores, donde el posprocesamiento arregla el ruido después de un cálculo, la corrección de errores cuánticos puede eliminar el ruido en tiempo real durante el procesamiento, sin necesidad de crear primero un modelo de ruido específico. Aunque es eficaz hasta cierto punto, la mitigación de errores tiene una escala limitada. A medida que los circuitos cuánticos aumentan en complejidad, la corrección de errores sigue siendo eficaz en sistemas a gran escala.

La corrección de errores cuánticos requiere recursos, como más cúbits y más puertas en un circuito. La computación con más cúbits requiere muchos más cúbits para la corrección de errores. Un mejor hardware y mejores códigos de corrección de errores están acercando la corrección de errores a la realidad. A principios de este año, IBM publicó un nuevo tipo de memoria de corrección de errores que posiblemente se pueda implementar en computadoras cuánticas a corto plazo.

El tejido de circuitos es una técnica que descompone un problema de computación cuántica en múltiples problemas y luego los ejecuta en paralelo en diferentes procesadores cuánticos. Las computadoras cuánticas y clásicas combinan con precisión los resultados de los circuitos individuales para llegar a un resultado concluyente. El tejido de circuitos permite a los investigadores cuánticos ejecutar circuitos cuánticos de manera mucho más eficiente al incorporar la computación clásica con el procesamiento cuántico. 

Las concepciones comunes de las "computadoras cuánticas" a menudo prevén una sola QPU, que utiliza millones de cúbits físicos, para ejecutar programas de forma independiente. “En cambio”, escribe el vicepresidente de Quantum y miembro de IBM, Jay Gambetta, “imaginamos computadoras que incorporan múltiples QPU, ejecutando circuitos cuánticos en paralelo con computadoras clásicas distribuidas”. Otra técnica se basa en la computación clásica para la mayor parte del cálculo, reservando solo la mayor parte cuántica para el procesador cuántico.

Alcanzar escalas lo suficientemente grandes como para resolver problemas con computadoras cuánticas requiere corrección de errores más QPU más grandes o múltiples QPU conectadas. Además de Qiskit, el software de computación cuántica de conjunto completo de IBM para ejecutar cargas de trabajo, IBM también está desarrollando el middleware para gestionar el tejido preciso de circuitos y el aprovisionamiento dinámico de recursos.

Las computadoras cuánticas 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 hasta la optimización de la cadena de suministro, pasando por la ciencia de los materiales y los desafíos del cambio climático, la computación cuántica podría ser la clave de los avances en varias industrias críticas.

• 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 podrían afectar la investigación médica, también podrían proporcionar soluciones no descubiertas para mitigar los subproductos químicos peligrosos o destructivos. La 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.

• Machine learning: a medida que aumenta el interés y la inversión en inteligencia artificial (IA) y los campos relacionados como machine learning, los investigadores están explorando si algunos algoritmos cuánticos podrían ver los conjuntos de datos de una nueva manera, proporcionando una aceleración para algunos problemas de machine learning.

Las computadoras cuánticas, tal como existen hoy en día, son herramientas científicas útiles para ejecutar programas específicos más allá de la capacidad de fuerza bruta de las simulaciones clásicas, al menos cuando se simulan ciertos sistemas cuánticos. Sin embargo, en el futuro previsible, la cuántica funcionará en conjunto con la supercomputación clásica moderna y futura para ser útil. En respuesta, los investigadores cuánticos se están preparando para un mundo en el que las supercomputadoras clásicas pueden usar circuitos cuánticos para ayudar a resolver problemas.

Los desafíos clave que enfrenta la supercomputación centrada en la cuántica incluyen la maduración del middleware que permite que las computadoras clásicas y cuánticas se comuniquen, así como los desafíos generales que enfrentan las propias computadoras cuánticas. Antes de lograr una ventaja cuántica, los desarrolladores han identificado los siguientes obstáculos clave que deben superar.

Una computadora cuántica a gran escala completamente realizada requiere millones de cúbits físicos. Sin embargo, las limitaciones prácticas de hardware hacen que escalar chips únicos a estos niveles sea un desafío prohibitivo. Como solución, IBM está desarrollando interconexiones de próxima generación capaces de trasladar información cuántica a través de múltiples chips. Esta solución proporciona una escalabilidad modular para alcanzar los cúbits necesarios para realizar la corrección de errores. IBM planea demostrar estas nuevas interconexiones, llamadas acopladores l y acopladores m, con chips de prueba de concepto llamados Flamingo y Crossbill, respectivamente. Estos acopladores son responsables de escalar los chips. IBM planea hacer una demostración de los acopladores C para fines de 2026 con un chip llamado Kookaburra. Estos son responsables de ayudar con la corrección de errores.

Si bien los procesadores cuánticos que dependen de cúbits utilizados en la computación cuántica tienen el potencial de superar enormemente a los procesadores basados en bits, los procesadores cuánticos actuales solo pueden admitir unos pocos cúbits potenciales. A medida que avanza la investigación, IBM planea introducir un sistema cuántico con 200 cúbits lógicos capaces de ejecutar 100 millones de puertas cuánticas para 2029, con un objetivo de 2000 cúbits lógicos capaces de ejecutar 1000 millones de puertas cuánticas para 2033.  

Aunque son potentes, los cúbits también son bastante propensos a errores, lo que requiere grandes sistemas de enfriamiento capaces de crear temperaturas más bajas que el espacio exterior. Los investigadores están desarrollando formas de escalar cúbits, electrónica, infraestructura y software para reducir el footprint, el costo y el uso de energía.

La coherencia de cúbits es breve, pero integral, para generar datos cuánticos precisos. La decoherencia, el proceso en el que los cúbits no funcionan correctamente y producen resultados inexactos, es un obstáculo importante para cualquier sistema cuántico. La corrección de errores cuánticos requiere que codifiquemos la información cuántica en más cúbits de los que necesitaríamos. En 2024, IBM anunció un nuevo código histórico de corrección de errores unas 10 veces más eficiente que los métodos anteriores. Si bien la corrección de errores no es un problema resuelto, este nuevo código marca un camino claro hacia la ejecución de circuitos cuánticos con mil millones de puertas lógicas o más. 

La supremacía cuántica requiere dos componentes. El primero son los circuitos cuánticos viables, y el segundo es un medio para demostrar que esos circuitos cuánticos son la mejor manera de resolver un problema cuántico sobre cualquier otro método de vanguardia. El descubrimiento del algoritmo cuántico es lo que llevará a las tecnologías cuánticas actuales de la utilidad cuántica a la ventaja cuántica. 

La clave del descubrimiento de algoritmos cuánticos reside en una pila de software cuántico altamente estable y de alto rendimiento para escribir, optimizar y ejecutar programas cuánticos. Qiskit de IBM es, con mucho, el software cuántico más utilizado en el mundo. Está basado en Python y compuesto por SDK de código abierto y herramientas y servicios de soporte, útiles para ejecuciones tanto en la flota de computadoras cuánticas superconductoras de IBM como en sistemas que utilizan tecnologías alternativas, como iones atrapados en campos magnéticos o recocido cuántico.