Investigadores de la Universidad de Arizona demostraron una ventaja cuántica.Universidad de Arizona
Investigadores de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Arizona y la Escuela de Ciencias Ópticas James C. Wyant han demostrado mediante experimentos que los recursos cuánticos no son solo un sueño del futuro lejano, sino que pueden mejorar la tecnología actual.
La computación cuántica y la detección cuántica pueden ser mucho más poderosas que los productos similares clásicos. Una computadora cuántica completamente realizada no solo puede resolver las ecuaciones que las computadoras clásicas tardan miles de años en resolver en unos pocos segundos, sino que también puede tener un impacto inconmensurable en campos que van desde la obtención de imágenes biomédicas hasta la conducción autónoma.
Sin embargo, esta tecnología aún no está completamente madura.
De hecho, aunque las teorías sobre el impacto de gran alcance de la tecnología cuántica circulan ampliamente, pocos investigadores pueden usar la tecnología existente para demostrar que los métodos cuánticos tienen ventajas sobre los métodos clásicos.
En un artículo publicado en la revista el 1 de junio de 2021. Revisión física XInvestigadores de la Universidad de Arizona han demostrado mediante experimentos que la tecnología cuántica tiene ventajas sobre los sistemas informáticos clásicos.
“Mostrar superioridad cuántica es un objetivo a largo plazo perseguido por la comunidad, y pocos experimentos pueden probarlo”, dijo Zhang Zheshen, coautor del artículo, profesor asistente de ciencia e ingeniería de materiales e investigador principal de la Universidad de Arizona. . Quantum Information and Materials Group y uno de los autores del artículo. “Buscamos demostrar cómo podemos utilizar las tecnologías cuánticas existentes para beneficiar las aplicaciones del mundo real”.
Como (y cuando) funciona el Quantum
La computación cuántica y otros procesos cuánticos se basan en pequeñas y poderosas unidades de información llamadas qubits. Las computadoras clásicas que usamos hoy en día usan una unidad de información llamada bits. Los bits existen en forma de 0 o 1, pero los qubits pueden existir en dos estados al mismo tiempo. Esta dualidad los hace a la vez poderosos y frágiles. Los qubits sutiles pueden colapsar fácilmente sin previo aviso, lo que hace que un proceso llamado corrección de errores, resolver estos problemas cuando ocurren, sea muy importante.
El director del grupo de teoría de la información cuántica Zhuang Quntao (izquierda) y el director del grupo de materiales e información cuántica Zhang Zheshen son profesores asistentes en la Escuela de Ingeniería.Fuente de la imagen: Universidad de Arizona.
El campo cuántico se encuentra ahora en la era de lo que John Preskill, un famoso físico del Instituto de Tecnología de California, llamó “cuántica de mesoescala ruidosa” o NISQ. En la era NISQ, las computadoras cuánticas pueden realizar tareas que requieren solo entre 50 y algunos cientos de qubits, a pesar de la presencia de mucho ruido o interferencia. No solo eso, sino que el ruido abrumaba la practicidad y hacía que todo colapsara. En general, se acepta que se requieren de 10.000 a varios millones de qubits para realizar aplicaciones cuánticas prácticas.
Imagínese inventar un sistema para asegurarse de que cada comida que cocine sea perfecta y luego entregar este sistema a un grupo de niños que no tienen los ingredientes adecuados. Será genial en unos años, una vez que los niños crezcan y puedan comprar lo que necesitan. Pero hasta entonces, la utilidad del sistema es limitada. De manera similar, antes de que los investigadores avancen en el campo de la corrección de errores que puede reducir los niveles de ruido, la computación cuántica se limita a escalas pequeñas.
Ventaja de enredo
Los experimentos descritos en el artículo utilizan una mezcla de tecnologías clásicas y cuánticas. Específicamente, utiliza tres sensores para clasificar la amplitud y el ángulo promedio de la señal de RF.
Los sensores están equipados con otro recurso cuántico llamado entrelazamiento, que les permite compartir información entre sí y proporciona dos beneficios principales: primero, aumenta la sensibilidad del sensor y reduce los errores. En segundo lugar, debido a que están enredados entre sí, los sensores evalúan atributos globales en lugar de recopilar datos sobre partes específicas del sistema. Esto es útil para aplicaciones que solo requieren respuestas binarias; por ejemplo, en imágenes médicas, el investigador no necesita saber que todas las células de la muestra de tejido no son cancerosas, solo necesita saber si una célula es cancerosa. El mismo concepto se aplica a la detección de productos químicos peligrosos en el agua potable.
Los experimentos han demostrado que equipar los sensores con entrelazamiento cuántico les da una ventaja sobre los sensores tradicionales, reduciendo la posibilidad de error en una magnitud pequeña pero crítica.
“Esta idea de utilizar el entrelazamiento para mejorar los sensores no se limita a tipos específicos de sensores, por lo que se puede utilizar en una variedad de aplicaciones diferentes, siempre que tenga un dispositivo para sensores de entrelazamiento”, dijo Quntao, un co- autor del estudio. Zhuang es profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Electrónica e Informática e investigador principal del Grupo de Teoría de la Información Cuántica. “En teoría, puede considerar aplicaciones como LIDAR (detección de luz y rango) para automóviles autónomos”.
Zhuang y Zhang desarrollaron la teoría detrás del experimento y la describieron en un artículo de 2019. Revisión física X papel. Ellos fueron coautores de este nuevo artículo con Yi Xia, un estudiante de doctorado en la Escuela de Ciencias Ópticas James C. White, y Wei Li, un investigador postdoctoral en ciencia e ingeniería de materiales.
Clasificador de Qubit
En la era NISQ, las aplicaciones existentes utilizaban una mezcla de procesamiento cuántico y clásico, pero se basaban en conjuntos de datos clásicos preexistentes que tenían que transformarse y clasificarse en el dominio cuántico. Imagine tomar una serie de fotos de perros y gatos y luego cargar las fotos en un sistema que usa métodos cuánticos para etiquetar las fotos como “gatos” o “perros”.
El equipo está lidiando con el proceso de etiquetado desde una perspectiva diferente, primero utilizando sensores cuánticos para recopilar sus propios datos. Esto es más como usar una cámara cuántica dedicada, marcar la foto como “perro” o “gato” al tomar una foto.
“Muchos algoritmos considerarán los datos almacenados en el disco de la computadora y luego los convertirán en un sistema cuántico, lo que requiere tiempo y esfuerzo”, dijo Zhuang. “Nuestro sistema resuelve diferentes problemas mediante la evaluación de procesos físicos que ocurren en tiempo real”.
El equipo está entusiasmado con las futuras aplicaciones de su trabajo en la intersección de la detección cuántica y la tecnología. Computación cuánticaIncluso imaginan un día integrando todo su dispositivo experimental en un chip que puede sumergirse en materiales biológicos o muestras de agua para identificar enfermedades o sustancias químicas nocivas.
“Creemos que este es un nuevo paradigma para la computación cuántica, el aprendizaje de máquinas cuánticas y los sensores cuánticos, porque realmente construye un puente para conectar todos estos campos diferentes”, dijo Zhang.
Referencia: “Clasificación de datos mejorada cuánticamente con una red de sensores enredados variables” por Yi Xia, Wei Li, Quntao Zhuang y Zheshen Zhang, 1 de junio de 2021, Revisión física X.
DOI: 10.1103 / PhysRevX.11.021047
