¿Por qué la computación cuántica depende de hardware clásico?
Los computadores cuánticos prometen resolver problemas que escapan a la capacidad de los supercomputadores más potentes imaginables. Sin embargo, a menudo se subestima la enorme cantidad de computación clásica necesaria para operar estas máquinas. A medida que aumenta el conteo de qubits, las innovaciones en esta infraestructura de soporte serán esenciales para cumplir con sus promesas.
Para prepararse ante la escala que busca la industria, muchas empresas están optimizando el hardware y software clásico requerido para respaldarlos. En abril, Nvidia anunció nuevo software basado en IA para acelerar tareas clásicas que habilitan a los computadores cuánticos. La empresa de software cuántico Q-CTRL, con sede en Sídney, ha desarrollado un algoritmo de calibración automática para computadores cuánticos y ahora aprovecha el sistema basado en agentes de Nvidia. Otras empresas, incluyendo IBM Quantum, Riverlane (con sede en Cambridge, Reino Unido) y Google Quantum AI, están desarrollando herramientas similares.
El papel de lo clásico en el entorno cuántico
Los chips de computadores digitales son maravillas de la ingeniería, operan sin errores desde el primer momento y son capaces de realizar billones de operaciones con precisión absoluta. Por el contrario, los bits cuánticos, o qubits, que forman el núcleo de un computador cuántico, son temperamentales e inestables, requiriendo calibración constante y complejos esquemas de corrección de errores para mantenerse operativos.
La calibración y la corrección de errores son problemas fundamentalmente clásicos, no cuánticos, y requieren hardware clásico dedicado para resolverse. A medida que los computadores cuánticos crecen, la escala de esos recursos deberá aumentar al mismo ritmo. Esto significa que, en el futuro previsible, los computadores cuánticos serán dispositivos híbridos con una dosis saludable de computación clásica operando en segundo plano.
"La forma más barata y rápida de ejecutar la mayoría de los programas es correrlos en un computador clásico, incluso si hay un computador cuántico disponible", señala Adam Zalcman, ingeniero de software cuántico en Google Quantum AI. "Esto es cierto para la mayor parte del procesamiento de información involucrado en la operación del propio computador cuántico... por lo tanto, espero que toda arquitectura de computador cuántico práctica y eficiente incorpore dispositivos clásicos rápidos".
¿Cómo se realiza la calibración del hardware cuántico?
Aunque el transistor ha consolidado su lugar como el componente fundamental de los chips clásicos, los qubits en el núcleo de un computador cuántico vienen en muchas formas: circuitos superconductores, iones atrapados, átomos neutros e incluso fotones individuales. Utilizarlos para el cómputo requiere un proceso de calibración minucioso para convertir el "metal desnudo" del hardware subyacente en un qubit que pueda controlarse para ejecutar circuitos cuánticos, explica Jay Guilmart, gerente de producto principal en Q-CTRL.
La calibración tiene dos etapas. La primera, conocida como "puesta en marcha" (bring up), determina la frecuencia en la que cada qubit resuena, cuánto tiempo mantiene su estado cuántico, su sensibilidad a los pulsos de control y la fuerza de sus interacciones con qubits vecinos. Todos estos factores determinan su propensión al error y su respuesta a las señales de control.
Realizado manualmente, el proceso todavía requiere personal con doctorado y puede tomar días o semanas, afirma Guilmart. Esta no es una solución escalable y, por lo tanto, existe un impulso creciente para automatizar el proceso. Esto es un desafío porque cada paso depende de los resultados del paso anterior. En lugar de depender de un script predefinido, Q-CTRL ha creado un software de calibración inteligente que examina el resultado de cada medición, diagnostica fallas y ajusta el enfoque antes de volver a intentarlo.
"Después de cada paso, analizamos los datos y decidimos si estamos listos para proceder al siguiente nivel, si debemos volver al paso anterior o si es necesario recrear esta etapa", añade Guilmart. La calibración tampoco es un proceso de una sola vez: los parámetros clave se desplazan con el tiempo, degradando gradualmente el rendimiento. El software de Q-CTRL realiza una "recalibración en tiempo de ejecución" para corregir las desviaciones, pero existe un límite sobre cuánta corrección en tiempo real es práctica.
"Si estoy ejecutando una recalibración, no estoy ejecutando un circuito", comenta. "Aunque mantengo un estado de sistema alto y fidelidades elevadas, si eso consume todo mi tiempo de actividad, resulta inútil".
Decodificación de errores en tiempo real
Incluso un computador cuántico bien calibrado sigue siendo propenso a fallas, razón por la cual las empresas están invirtiendo fuertemente en corrección de errores cuánticos (QEC). Esto implica típicamente codificar información cuántica a través de un gran número de qubits físicos en su estado compartido —un "qubit lógico"— para que los errores en qubits individuales puedan detectarse y compensarse sin destruir la información codificada.
Debido a que medir un qubit directamente colapsa su estado cuántico, los errores se detectan mediante "verificaciones de paridad" que consultan si pares de qubits comparten el mismo estado. Esto produce una serie de mediciones conocidas como "síndrome", que algoritmos clásicos llamados decodificadores analizan para localizar los errores. El proceso debe ocurrir extremadamente rápido. Mientras que muchos errores son estáticos, otros evolucionan rápidamente, lo que exige que el hardware clásico procese los datos de error y envíe correcciones en una ventana de tiempo de microsegundos.
Vía IEEE Spectrum.
