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Desarrollar la próxima generación de algoritmos y materiales cuánticos

Desarrollar la próxima generación de algoritmos y materiales cuánticos

Desarrollar la próxima generación de algoritmos y materiales cuánticos

La simulación de circuitos cuánticos puede revelar el impacto del ruido en dispositivos cuánticos de escala intermedia. Crédito: Donald Jorgensen | Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico

Se espera que las computadoras cuánticas revolucionen la forma en que los investigadores resuelven problemas informáticos difíciles. Estas computadoras están diseñadas para enfrentar grandes desafíos en áreas de investigación fundamental, como la química cuántica. En su etapa actual de desarrollo, la computación cuántica aún es muy sensible al ruido y las perturbaciones ambientales. Esto hace que la computación cuántica sea «ruidosa» porque los bits cuánticos, o qubits, pierden información a medida que se desincronizan, un proceso llamado decoherencia.


Para superar las limitaciones de las computadoras cuánticas actuales, los investigadores del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL) están desarrollando simulaciones que brindan información sobre cómo funcionan las computadoras cuánticas.

«Cuando tratamos de observar directamente el comportamiento de los sistemas cuánticos, como los qubits, sus estados cuánticos colapsan», dijo el científico informático del PNNL, Ang Li. Li también es investigadora del Quantum Science Center y del Co-Design Center for Quantum Advantage, dos de los cinco centros nacionales de investigación de ciencias de la información cuántica del Departamento de Energía. «Para sortear este problema, utilizamos simulaciones para estudiar los qubits y su interacción con el medio ambiente».

Li y sus colaboradores en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge y Microsoft usan alto rendimiento informática para desarrollar simuladores que imiten dispositivos cuánticos reales para ejecutar circuitos cuánticos complejos. Recientemente, combinaron dos tipos diferentes de simulaciones para crear el Simulador Cuántico del Noroeste (NWQ-Sim) para probar algoritmos cuánticos.

«Probar algoritmos cuánticos en dispositivos cuánticos es lento y costoso. Además, algunos algoritmos son demasiado avanzados para los dispositivos cuánticos actuales”, dijo Li. «Nuestros simuladores cuánticos pueden ayudarnos a mirar más allá de las limitaciones de los dispositivos existentes y probar algoritmos para sistemas más sofisticados. .»

Algoritmos para computadoras cuánticas

Nathan Wiebe, codesignado del PNNL de la Universidad de Toronto y profesor asociado de la Universidad de Washington, está adoptando otra estrategia al escribir código para computadoras cuánticas. Aunque a veces puede ser frustrante estar limitado por las capacidades de los dispositivos cuánticos actuales, Wiebe ve este desafío como una oportunidad.

Desarrollar la próxima generación de algoritmos y materiales cuánticos

Las computadoras cuánticas son particularmente hábiles para considerar una gran cantidad de posibles combinaciones simultáneamente, pero la inestabilidad de los qubits en los dispositivos modernos contribuye a los errores de cálculo. Crédito: Timothy Holanda | Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico

“Los circuitos cuánticos ruidosos producen errores en los cálculos”, dijo Wiebe. «Cuantos más qubits toma un cálculo, más propenso a errores es».

Wiebe y sus colaboradores en la Universidad de Washington desarrollado nuevos algoritmos para corregir estos errores en ciertos tipos de simulaciones.

«Este trabajo ofrece una forma más económica y rápida de realizar corrección de errores cuánticos. Esto nos acerca potencialmente a la demostración de un ejemplo computacionalmente útil de una simulación cuántica para la teoría del campo cuántico en hardware cuántico a corto plazo”, dijo Wiebe.

La materia oscura se encuentra con la computación cuántica

Mientras Wiebe busca amortiguar el ruido mediante la creación de algoritmos de corrección de errores, el físico Ben Loer y sus colegas observan el entorno para controlar las fuentes externas de ruido.

Loer usa su experiencia para alcanzar niveles ultrabajos de radiactividad natural, necesarios para buscar evidencia experimental de materia negra en el universo, para ayudar a prevenir la decoherencia de qubits.

“La radiación ambiental, como los rayos gamma y los rayos X, existe en todas partes”, dijo Loer. «Debido a que los qubits son tan sensibles, tuvimos la idea de que esta radiación podría interferir con sus estados cuánticos».

Desarrollar la próxima generación de algoritmos y materiales cuánticos

Crédito: Laboratorio Nacional de Brookhaven

Para probar esto, Loer, el líder del proyecto Brent VanDevender y su colega John Orrell se unieron a investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y del Laboratorio Lincoln del MIT. usó blindaje de plomo para proteger los qubits de la radiación. Diseñaron el escudo para su uso en un refrigerador de dilución.– una tecnología utilizada para producir la temperatura justo por encima del cero absoluto necesaria para operar qubits superconductores. ellos vieron eso qubit la decoherencia disminuyó cuando los qubits estaban protegidos.

Aunque este es el primer paso hacia la comprensión del efecto de la radiación en computación cuántica, Loer planea examinar cómo la radiación perturba los circuitos y sustratos dentro de un sistema cuántico. “Podemos simular y modelar estas interacciones cuánticas para ayudar a mejorar el diseño de dispositivos cuánticos”, dijo Loer.

Loer lleva su investigación sobre refrigeradores de dilución blindados con plomo al laboratorio subterráneo poco profundo de PNNL con la ayuda del químico de PNNL Marvin Warner.

«Si estamos desarrollando un dispositivo cuántico que no funciona como debería, debemos poder identificar el problema», dijo Warner. «Al proteger los qubits de la radiación externa, podemos comenzar a caracterizar otras posibles fuentes de ruido dentro del dispositivo».


Memoria de computadora cuántica tolerante a fallas de diamante


Cotizar: Desarrollando la próxima generación de algoritmos y materiales cuánticos (6 de junio de 2022) Obtenido el 6 de junio de 2022 de https://phys.org/news/2022-06-quantum-algorithms-materials.html

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