Estás leyendo la publicación: ¿La computación cuántica es una causa fallida?
La computación cuántica pronto tendrá su momento de IA: este ha sido el tipo de optimismo tanto dentro como fuera de la comunidad en torno al tema. Pero ahora hay un estudio que argumenta que uno de los algoritmos principales ofrecidos como evidencia que muestra el potencial de la cuántica no proporciona una aceleración práctica en comparación con los sistemas clásicos.
“Los casos en los que los matemáticos tienen pruebas de que las computadoras cuánticas serían más rápidas que las clásicas están fuera de alcance ahora, o lo estarán al menos durante décadas”, dijo Xavier Waintal, uno de los autores del estudio. “Esto significa que nos quedan casos en los que no tenemos absolutamente ninguna razón para creer que tendremos una ventaja, pero tal vez si tenemos suerte, puede ser más rápido para algunos problemas”.
Fuera de rango porque las tecnologías actuales simplemente no permiten eso. Incluso la mejor computadora cuántica en este momento, digamos de 5, 10 o 20 qubits, utilizando técnicas avanzadas de mitigación de errores, no puede resolver problemas que los sistemas clásicos pueden resolver en milisegundos. Además de eso, proporciona la respuesta correcta solo el 15% de las veces.
¿Sobreoptimista?
El tipo de algoritmos que se supone que se ejecutan en las computadoras cuánticas son muy pocos y resuelven problemas muy específicos. También es muy difícil imaginar que habrá una industria solo para problemas específicos, considerando la dificultad de construir una computadora cuántica. Entonces, para que esto suceda, debemos encontrar al menos un amplio espectro de aplicaciones:tal vez no tan grande como lo que hacen las computadoras clásicas hoy.
“El algoritmo de Grover da exactamente eso”, dijo Waintal. “Los llamados problemas completos NP, que son un gran conjunto de problemas difíciles, se pueden resolver en principio con este algoritmo”. Por lo tanto, juega un papel importante, especialmente del lado de los matemáticos que escriben algoritmos cuánticos.
El algoritmo de Grover usa un concepto llamado ‘Oracle’, que es esencialmente una función. Toma un argumento ‘x’ y devuelve ‘1’ si X es una solución, y ‘0’ si X no es una solución. Una suposición muy importante que hace Grover es que solo puede llamar a esta función: “Es como tener algunas fotocopias de [some place] que solo puedes conectar a través de algún canal cuántico”.
Pero, como argumentan los investigadores en su artículo, si solo puede llamar a la función, no hay nada más que pueda hacer excepto llamar a la función para cada entrada ‘x’ hasta que encuentre esa X que da el valor de salida como ‘1’.
“Es una aceleración abstracta que considera al oráculo como una función de caja negra y cuenta el costo computacional únicamente en términos del número de llamadas al oráculo”, afirman.
Sin ventaja cuántica
Para probar si la cuántica es realmente útil, los investigadores construyeron un algoritmo clásico y lo compararon con un algoritmo inspirado en la cuántica, que básicamente imita el algoritmo de Grover para una computadora clásica, para un problema particularmente grande. Además, hicieron todo tipo de suposiciones de hardware al implementar el algoritmo cuántico. Las suposiciones incluyen tomar una computadora cuántica de hasta 70 qubits y ponerle un número, digamos, hacerla “diez veces más rápida” usando la mejor tecnología cuántica, e ignorar que es propensa a errores.
Descubrieron que incluso si de alguna manera logran “reducir la tasa de error en un factor de 10,000 (lo cual es una afirmación demasiado optimista)”, todavía están buscando un “tiempo de computación astronómico” antes de que se pueda ver la ventaja cuántica teórica propuesta. .
Por lo tanto, si bien tiene sentido que el algoritmo esté perfectamente bien desde una perspectiva teórica, su implementación real, que requeriría definir un problema en particular, “no tendrá ninguna ventaja cuántica real para ser vista”.
“Tal vez haya problemas en algún lugar donde realmente podamos ver una ventaja cuántica, pero aún no los conocemos”, enfatizó Waintal..
El documento esencialmente descarta la posibilidad de una computadora cuántica que pueda servir como una computadora de propósito general. “Pensándolo bien”, reflexiona, “mientras que la ciencia cuántica continuará para siempre, la computación cuántica no será necesariamente así”.
En medio de todo esto, en el fondo, los informes especulan que el tamaño del mercado de la computación cuántica alcanzará los USD 125 000 millones para 2030. Parece que gran parte de la ola cuántica está cabalgando sobre el caballo de estos números demasiado optimistas, no solo de la investigación de mercado. empresas, sino también de investigadores, independientemente de su aplicación práctica.
La cuestión práctica
El científico informático Scott Aaranson, en su blog, criticó la afirmación de los investigadores de que una computadora cuántica tolerante a fallas, que puede reducir el ruido y la decoherencia en estos sistemas, requeriría una sobrecarga enorme, lo que impulsaría una aceleración práctica de Grover en el futuro. . Según Aaranson, “Si el algoritmo de Grover puede generar alguna ventaja práctica a mediano plazo, será cualquiera ser porque hemos descubierto formas mucho más baratas de hacer tolerancia a fallas cuánticas, o porque hemos descubierto formas ‘NISQy’ de explotar la aceleración de Grover, que evitan la necesidad de una tolerancia total a fallas, por ejemplo, a través del recocido cuántico”.
En respuesta a las críticas, Waintal dijo que mientras muchas de las personas [critics] están interesados en declaraciones abstractas, su artículo pregunta si es práctico o no, y hasta ahora no ven ninguna ventana en cuanto a cómo funcionará en la práctica.
“Creo que estas personas no están interesadas en esta pregunta, o saben o están de acuerdo con nosotros, pero no quieren que se anuncie”, concluyó Waintal.
