Calculadora cuántica

Una computadora cuántica ( computadora cuántica en inglés, que a veces da como resultado una computadora cuántica o un sistema de computación cuántica ) utiliza las propiedades cuánticas del material , como la superposición y el entrelazamiento para realizar operaciones sobre los datos. A diferencia de una computadora convencional basada en transistores que trabajan con datos binarios (codificados en bits , igual a 0 o 1), la computadora cuántica trabaja en qubits cuyo estado cuántico puede tener un número infinito de valores.

Las pequeñas computadoras cuánticas se construyeron a partir de la década de 1990 . Hasta 2008, la mayor dificultad se refiere a la realización física del elemento básico: el qubit . El fenómeno de la decoherencia (pérdida de efectos cuánticos al pasar a la escala macroscópica) ralentiza el desarrollo de las computadoras cuánticas. El primer procesador cuántico se creó en 2009 en la Universidad de Yale  : consta de dos qubits, cada uno compuesto por mil millones de átomos de aluminio colocados sobre un soporte superconductor.

Este campo es apoyado económicamente por varias organizaciones, empresas o gobiernos debido a la importancia de la apuesta: al menos un algoritmo diseñado para usar un circuito cuántico, el algoritmo de Shor , haría posibles muchos cálculos combinatorios fuera del alcance de 'una computadora clásica en el estado actual del conocimiento. A menudo se plantea la posibilidad de romper los métodos criptográficos tradicionales.

Interés de las calculadoras cuánticas

La ley empírica de Moore estimó que el tamaño de los transistores se acercaría al del átomo para 2020 . Ya en 2015, Intel encontró dificultades inesperadas que hicieron que retrasara seis meses su serie Skylake grabada en 5 nanómetros, el primer retraso observado en la famosa ley. Por debajo de 8 nanómetros, se creía que los efectos cuánticos interrumpían el funcionamiento de los componentes electrónicos, aunque los circuitos facturados como 7 nanómetros se anuncian en los competidores de Intel en 2020.

La (eventual) construcción de grandes computadoras cuánticas (más de 300  qubits ) permitiría, según David Deutsch, que ciertos cálculos se hicieran más rápido que una computadora convencional más grande que el propio Universo observable .

Las calculadoras cuánticas requieren diferentes técnicas de programación, pero hacen un uso extensivo del álgebra lineal clásica para condicionar y procesar simultáneamente conjuntos de datos vinculados, además de una pequeña computadora clásica externa solo para las operaciones en cadena.

Ya sea que la realización de computadoras cuánticas de tamaño interesante sea posible o no a largo plazo, su primer futuro comercial probablemente no estaría en las aplicaciones públicas en general: la computación cuántica requiere pocas entradas y pocas salidas. Por tanto, se presta a priori sólo a cálculos cuya complejidad radica en la combinatoria . Estos problemas se encuentran en la programación y otros cálculos de investigación de operaciones , en bioinformática y, por supuesto, en criptografía . El bajo volumen de entrada-salida en comparación con el del procesamiento, sin embargo, hace que su uso a distancia a través de Internet sea plausible e incluso indicado . Algunos se ponen así a disposición de los investigadores a través de la empresa Amazon.

La combinación es el campo de aplicación de los mapas futuros de la computación cuántica. Por tanto, puede resultar muy difícil encontrar todos los factores primos de un número grande (por ejemplo, 1000 dígitos). Este problema de factorización es difícil para una computadora ordinaria debido a la explosión combinatoria . Un circuito de computación cuántica podría resolver este problema en tiempo polinomial, es decir, para la computadora cuántica, la dificultad aumentaría polinomialmente en lugar de aumentar exponencialmente.

Una posible analogía es representar una computadora cuántica como un procesador SIMD ( tarjeta gráfica , por ejemplo) cuyo número de tuberías sería multiplicado por el número N de qubits. La analogía termina ahí, una computadora cuántica puede proporcionar solo un bit de resultado a la vez (el estado cuántico es destruido por la observación), después de lo cual el cálculo debe iniciarse nuevamente para solicitar el siguiente bit. Por lo tanto, un resultado de tamaño solo toma tiempo en O (N log (N)), que es considerablemente más rápido que la combinatoria clásica ya que el valor de N se vuelve grande, incluso si es solo del orden de mil millones.

Criptografía

Así el criptoanálisis sería mucho más rápido que con un ordenador convencional, porque aumenta linealmente (en N ) con el tamaño N de la clave, y no exponencialmente (en 2 N , por ejemplo) como ocurre con los métodos de fuerza bruta , secuenciales o incluso masivos. paralelizado con CUDA , incluso computadoras muy especializadas. De hecho, para romper un cifrado basado en el uso de números primos, los ordenadores actuales, incluso los paralelizados, deben resolver este problema en un tiempo de cálculo que aumenta exponencialmente con la longitud de la clave. Este carácter exponencial se desvanece cuando se pasa de la base binaria (sistema actual con los bits) a una base de tamaño arbitrario y alto gracias al qubit.

Las grandes capacidades de factorización permitirían así que una computadora cuántica rompiese muchos sistemas criptográficos actualmente en uso, en particular la mayoría de los métodos de cifrado asimétrico: RSA , ElGamal o Diffie-Hellman . Estos algoritmos se utilizan para proteger páginas web, mensajes de correo electrónico y muchos otros tipos de datos. Tener éxito en romper estas protecciones sería una gran ventaja para la organización o el país que tendría éxito, y una reedición de la hazaña lograda para romper los códigos Enigma .

La única forma de hacer seguro un algoritmo como RSA es aumentar el tamaño de la clave de acuerdo con la evolución de las tecnologías que permiten romper claves cada vez más largas, al mismo tiempo que ralentiza la codificación de los mensajes en las redes de los usuarios. Esta clave debe ser más grande que el más grande de los circuitos de computación cuántica existentes. Sin embargo, el tamaño de los recursos informáticos disponibles para la Agencia de Seguridad Nacional, por ejemplo, obviamente nunca se hará público. La consecuencia es que los países u organizaciones que deseen protegerse verán incrementarse en varios órdenes de magnitud el costo y la demora de sus comunicaciones, sin siquiera saber si sirve para algo, y a costa de una reorganización mayor de las comunicaciones. su costo y su conveniencia.

Los medios de cifrado cuántico ya existen en el mercado. No requieren una computadora cuántica, simplemente una implementación más compleja que un cifrado estándar, pero hacen que cualquier interceptación de mensajes sea inmediatamente detectable al alterar su estado cuántico.

Criptografía cuántica

Si las transmisiones cuánticas se generalizaran en el futuro, podrían proporcionar una privacidad total. De hecho, no podemos hacer una copia exacta del estado entrelazado de un qubit: esta regla se conoce con el nombre de teorema de no clonación . Si un nodo intermedio intenta copiar una solicitud cuántica, necesariamente la interrumpirá. El remitente de la solicitud podrá detectar la posible existencia de esta perturbación. Sin embargo, esta cuestión también plantea la cuestión de la viabilidad de los repetidores.

Inteligencia artificial

Resolver tareas como la visión por computadora con el reconocimiento de formas complejas de objetos dio otro paso adelante en 2016-2017. Los académicos de California entrenaron una computadora D-Wave 2X (procesador de 1,152 qubit) para aprender a reconocer árboles de cientos de imágenes satelitales de California, finalmente con un 90% de resultados correctos, o un poco más preciso que con una computadora convencional.

Simulación de física cuántica y física de partículas

Los circuitos cuánticos ya se están utilizando para simulaciones de mecánica cuántica y física de partículas, una función para la que Richard Feynman los había imaginado originalmente. Son muy útiles allí, porque los cálculos cuánticos se vuelven complejos tan pronto como salimos de unos pocos casos triviales.

Pronóstico financiero

Las calculadoras cuánticas están diseñadas para estudiar la naturaleza estocástica de los mercados financieros y construir nuevos modelos de pronóstico. Estas nuevas herramientas permitirían evaluar la distribución de resultados en un gran número de escenarios generados aleatoriamente.

Pronóstico del tiempo

Hartmut Neven de Google señala que las computadoras cuánticas podrían ayudar a construir mejores modelos climáticos. El Servicio Meteorológico Nacional del Reino Unido ya ha comenzado a invertir en estas nuevas tecnologías.

Otros algoritmos

Otro algoritmo, con una ganancia menos espectacular, se descubrió más tarde: la búsqueda rápida de bases de datos cuánticas (en inglés: búsqueda de bases de datos cuánticas ) mediante el algoritmo Grover . En lugar de revisar todos los elementos de una lista para encontrar el que mejor se ajusta a un criterio (por ejemplo: buscar una persona en el directorio para encontrar su número de teléfono), este algoritmo utiliza propiedades de superposición para que la investigación se lleve a cabo en de manera integral. Los resultados deben estar en , N es el número de registros (y O representa la comparación asintótica ), o mejor que una base de datos clásica no optimizada, sujeto a tener un registro cuántico de tamaño suficiente para los cálculos.

En 2009, Harrow, Hasidim y Lloyd ofrecen un algoritmo de resolución  (en) sistemas lineales con ganancia exponencial. Endiciembre de 2015Google anunció que implementó en una máquina el algoritmo de recocido cuántico simulado (in) de D-Wave propuesto en 1994 por Finilla, Gomez Sebenik y Doll. La implementación realizada es cien millones de veces más rápida que una implementación de recocido simulado estándar.  

En resumen, los circuitos de computación cuántica aportarían una ventaja a las computadoras clásicas en varios tipos de aplicaciones:

Histórico

Siguiendo el trabajo de Rolf Landauer sobre la reversibilidad lógica y física del proceso computacional, Charles Bennett por un lado, Edward Fredkin y Tommaso Toffoli por el otro, presentan de forma independiente modelos de computadoras que prueban la viabilidad práctica de tales cálculos. La reversibilidad lógica corresponde aquí a la posibilidad de deshacer una a una las operaciones lógicas realizadas aplicando la instrucción inversa, mientras que la reversibilidad física implica la ausencia de disipación de energía, por lo tanto la ausencia de una operación destinada a borrar una información ( principio de Landauer ).

Sin embargo, al ser reversibles las leyes fundamentales de la física (el reemplazo del tiempo por su opuesto no cambia sustancialmente la forma de las ecuaciones), la reconciliación entre la teoría cuántica y el proceso de cálculo es registrada por Paul Benioff en 1980 cuando describe una computadora . de conceptos cuánticos, en particular del operador hamiltoniano . En Rusia, Yuri Manin hizo una propuesta similar, pero luego no se transmitió en Occidente por falta de traducción.

En 1981, Rolf Landauer, Edward Fredkin y Tommaso Toffoli organizaron la primera Conferencia sobre Física Computacional en la Casa Endicott del MIT, que reunió a unos cuarenta físicos, informáticos, ingenieros y curiosos. Richard Feynman da un discurso centrado en la idea de simular exactamente la mecánica cuántica, una tarea imposible para las computadoras clásicas. Pronto le sigue David Albert .

Por su parte, David Deutsch , imaginó en 1979 una computadora basada en la mecánica cuántica, con el fin de probar la teoría de universos múltiples de Hugh Everett III . Sin embargo, su artículo no se publicó hasta 1985, antes de un segundo texto en el que Deutsch planteaba un problema para el que el paralelismo cuántico proporcionaría una resolución cierta y más rápida que una computadora convencional. En 1992, David Deutsch y Richard Jozsa escribieron el algoritmo epónimo en respuesta a este problema.

La idea de Feynman era: "En lugar de quejarnos de que la simulación de fenómenos cuánticos requiere enormes poderes de nuestras computadoras actuales, usemos la potencia de cálculo de los fenómenos cuánticos para superar a nuestras computadoras actuales".

Hasta mediados de la década de 1990, los físicos estaban divididos en cuanto a la posibilidad de una realización práctica, en parte debido al fenómeno de interacción del sistema cuántico con su entorno, que provoca la decoherencia y la pérdida de toda o parte de la información calculada.

Maíz :

2017

En 2017 , los avances en Google , Intel y varios otros grupos de investigación sugieren que la realización de computadoras cuánticas con altos qbits puede ser accesible dentro de 4 a 5 años. Esto es posible, en particular, gracias a la mayor disponibilidad de financiación de empresas como Google, IBM , Intel y Microsoft para la investigación y el desarrollo de las diversas tecnologías necesarias para crear una computadora cuántica en funcionamiento.

Según Harmut Neven , jefe de investigación de computación cuántica en Google, su equipo está a punto de construir un sistema de 49 cúbits antes de fin de año. El número de alrededor de 50 qubits corresponde al umbral, conocido como supremacía cuántica , más allá del cual ninguna supercomputadora convencional podría manejar el crecimiento exponencial de la memoria y el ancho de banda de comunicación requerido para simular su equivalente cuántico. En otras palabras, las supercomputadoras actualmente pueden dar los mismos resultados que las computadoras cuánticas de 5 a 20 qubits, pero a partir de 50 qubits se vuelve físicamente imposible.

Según Neven, los sistemas de 100.000 qubits revolucionarían las industrias de materiales, química y farmacéutica al hacer posibles modelos moleculares extremadamente precisos. Un sistema de un millón de qubits, cuyas aplicaciones informáticas generales aún son difíciles de entender, incluso sería concebible para 2027.

2018

2019

2020

Proyectos en curso

Hay muchos proyectos en marcha en todo el mundo para construir concretamente qubits viables y unirlos en un circuito. Esta investigación involucra física teórica avanzada. Los siguientes proyectos parecen avanzar a un ritmo interesante:

Varios proyectos parecen susceptibles de explotación industrial, pero persisten los problemas básicos. Por lo tanto, se emprende una investigación para lograr una computadora cuántica basada en sólidos, como lo son nuestros microprocesadores actuales. Entre otras cosas, esta investigación llevó a la Universidad de Michigan a un chip de computación cuántica capaz de producirse en masa en las líneas de producción que existen actualmente. Este chip permite aislar un ion y hacerlo levitar en un espacio reducido, dentro del chip.

Premio Nobel 2012

El Premio Nobel de Física 2012 fue otorgado conjuntamente a Serge Haroche y David Wineland por su trabajo conjunto en el mantenimiento y observación de qubits.

Principio de funcionamiento de las computadoras cuánticas.

El funcionamiento de las computadoras cuánticas es determinista, mientras que la mecánica cuántica es mejor conocida por su aspecto probabilístico.

Un circuito computacional cuántico, o ubicación de memoria, podría implementarse a partir de cualquier partícula que pueda tener dos estados excitados y no excitados al mismo tiempo . Pueden construirse a partir de fotones presentes en dos lugares al mismo tiempo, o de protones y neutrones que tienen espín positivo o negativo o se considera que tienen ambos al mismo tiempo hasta que se observan.

Esta "niebla de valores" sólo adquiere significado si se puede establecer un cálculo que lo haga converger hacia un estado determinista (por ejemplo "Sí o no, ¿el 432º dígito de la clave puede ser un 7?" )

Ideas de mecánica cuántica

Las funciones de onda , que describen el estado de un sistema, son el resultado de cálculos deterministas . La fuente del peligro está en el propio acto de observación , es decir, la medición . Como resultado de una medición, el sistema cuántico se fija en un estado clásico con cierta probabilidad. Podemos eliminar esta incertidumbre formulando expresiones que solo se traducen en sí o no (por ejemplo: “esta combinación es compatible con la clave” / “esta combinación no puede ser la clave”. Para algunos algoritmos, es necesario realizar los cálculos varias veces hasta que la respuesta satisfaga una determinada propiedad.

En mecánica cuántica , una partícula puede tener múltiples estados simultáneamente: el estado de la partícula es una superposición de estados posibles. Este principio está ilustrado por la metáfora del gato de Schrödinger que, antes de la observación , está vivo y / o muerto.

La mecánica cuántica no explica nuestra ignorancia del sistema, sino que describe objetivamente el estado del mismo. Las partículas en poder (solo lo estarán después de la detección) tienen este estado superpuesto y sigue algunas propiedades inusuales en nuestra escala. Una medición en un sistema cuántico fijaría el sistema, con probabilidades dadas por la función de onda , en uno de los estados posibles que luego serían observables por todos los demás observadores sin peligro. La interpretación de Everett ofrece un posible significado de este fenómeno. Un cálculo cuántico es de interés práctico solo si el algoritmo que lo controla puede forzar cada qubit de la respuesta buscada (es decir, la señal de salida de la computadora), una clave de cifrado , por ejemplo, a uno de los valores 0 o 1 con probabilidad de 1 . Existen algoritmos como los de Grover y Shor.

El qubit

La memoria de una computadora clásica está formada por bits . Cada bit lleva un 1 o un 0. La máquina calcula manipulando estos bits. Un circuito de computación cuántica funciona en un conjunto de qubits . Un qubit puede llevar un uno o un cero, o una superposición de un uno y un cero (o, más exactamente, lleva una distribución de fase , ángulo que para 0 ° hace que tome el valor 1, para 90 ° el valor 0, y entre los dos la superposición de estados en las proporciones de sen 2 y cos 2 de la fase). La computadora cuántica calcula manipulando estas distribuciones. Por lo tanto, no tenemos dos estados en todos, sino en teoría un infinito.

Sin embargo, este infinito solo se puede utilizar en función, por un lado, de la precisión de la medición y, por otro, de su tasa de error, lo que ha llevado a IBM a reducir el número bruto de qubits a lo utilizable. con precisión, llamado volumen cuántico .

El estado de varios qubits combinados no es solo una combinación de los respectivos estados de los qubits. De hecho, si un qubit está en cualquier superposición de estados , dos qubits combinados están a su vez en una superposición de estados , con . Esta vez se trata de utilizar la superposición de los cuatro estados para el cálculo. Esta es la razón por la que la potencia informática teórica de una computadora cuántica se duplica cada vez que se le agrega un qubit. Con diez qubits había 1024 estados apilables y con n qubits .

Una computadora típica con tres bits de memoria puede almacenar solo tres dígitos binarios. En algún momento, puede contener los bits "101" o alguna otra combinación de los ocho posibles (2 3 ). Un circuito de computación cuántica que tiene tres qubits puede almacenar dieciséis valores, juntos de dos en dos para formar ocho números complejos (una combinación lineal compleja de ocho estados). Podría contener esto:

Estado Amplitud Probabilidad
000
001
010
011
100
101
110
111

La suma de las probabilidades es 1. Si hubiera qubits, esta tabla habría tenido filas. Para uno alrededor de 300, habría habido más líneas que átomos en el universo observable .

La primera columna muestra todos los estados posibles para tres bits. Una computadora típica solo puede llevar uno de estos estados a la vez. Una computadora cuántica, por otro lado, puede estar en una superposición de estos ocho estados al mismo tiempo. La segunda columna muestra la amplitud para cada uno de los ocho estados. Estos ocho números complejos son una instantánea del contenido de esta calculadora en un momento dado. Durante el cálculo, estos tres números cambiarán e interactuarán entre sí. En este sentido, un circuito de computación cuántica de tres qubit tiene mucha más memoria que un circuito de computación convencional de tres bits .

Sin embargo, no es posible ver directamente estos tres números. Cuando finaliza el algoritmo, solo se realiza una medición . La medida devuelve una cadena simple de tres bits clásicos y borra los ocho números complejos. La cadena de retorno se genera aleatoriamente. La tercera columna da la probabilidad de cada una de las posibles cadenas. En este ejemplo, hay un 14% de posibilidades de que la cadena devuelta sea "000", un 4% de posibilidades de que sea "001", etc. Cada número complejo se llama "amperio" y cada probabilidad una "amplitud cuadrada", porque es igual a . La suma de las ocho probabilidades es igual a uno.

Normalmente, un algoritmo que utiliza computación cuántica inicializará todos los números complejos a valores iguales, por lo que todos los estados tendrán las mismas probabilidades. La lista de números complejos se puede considerar como un vector de ocho elementos. En cada paso del algoritmo, el vector es modificado por su producto con una matriz que corresponde a una operación cuántica.

En la práctica, eliminamos el aspecto aleatorio al deshacernos de la fase, por ejemplo, utilizando la identidad notable (a + bi) x (a-bi) = a ^ 2 + b ^ 2, cuyo resultado es un número real independientemente de ayb reales, y cuya medición, por tanto, no se ve afectada por ningún peligro. Esto es lo que hace el algoritmo de Shor.

Limitaciones físicas

Uno podría imaginar el uso de una molécula microscópica, que podría contener varios millones de protones y neutrones, como una computadora cuántica. Éste contiene varios millones de qubits . Pero la computación cuántica requiere del sistema que la lleva dos fuertes restricciones para ser utilizable:

Existen sistemas cuánticos naturalmente aislados como los núcleos de ciertos átomos. Algunos, como el carbono 13, tienen un momento angular, un giro y pueden dar lugar a diferentes estados cuánticos. Los cristales de diamante que contienen isótopos de carbono 12 (los núcleos de diamante están formados por hasta un 1% de núcleos de carbono 13) teóricamente permitirían a temperatura ambiente almacenar y manipular información cuántica. Una primera técnica consiste en manipular por láser el espín de los electrones de un átomo de nitrógeno que constituyen las impurezas del diamante, y actuar así sobre el acoplamiento entre el espín de estos electrones y el de los núcleos del carbono 13.

Una metáfora de Thierry Breton

En una entrevista popular con Étienne Klein , Thierry Breton esquematiza el funcionamiento de una computación cuántica como un aviso de investigación  : si estás buscando en una habitación de mil personas a alguien que mida más de 1,80  my que hable inglés, compara la computación clásica con el cuestionamiento cada participante uno por uno haciendo las preguntas "¿ Mide usted más de 1,80  m  ?" Y "¿Hablas inglés?" Y tomando nota del número de quienes respondieron "sí" a ambas preguntas, lo que llevará algún tiempo. En la computación cuántica, todo sucede como si estuviéramos lanzando una llamada general: "¿Pueden levantar la mano personas de más de 6  pies de altura que hablan inglés?" »Y obtenemos la respuesta casi al instante. Thierry Breton habla de cálculo holístico y ya no secuencial . Queda por desarrollar lenguajes que traten globalmente un conjunto de valores posibles como uno solo. En este momento, Atos está trabajando en algún tipo de ensamblador adecuado llamado AQAL ( Atos Quantum Assembly Language ). El nombre "ensamblador" puede inducir a error, ya que es un lenguaje de descripción de procesos que, por el contrario, es independiente de la máquina utilizada (a diferencia de un ensamblador en el sentido clásico, por lo tanto) siempre que respete algunas líneas principales de una especie de máquina virtual. .

Bernard Ourghanlian, director técnico de Microsoft , presenta la misma característica de manera similar: ““ Cuando entras en un laberinto, tienes decenas y decenas de caminos posibles. Lo que hace una computadora tradicional es explorarlos uno por uno. Esto llevará algún tiempo, incluso si tiene varios procesadores, porque cada uno de los procesadores está ejecutando el mismo algoritmo en paralelo. Con una computadora cuántica, la gran diferencia es que puedes explorar todos los caminos al mismo tiempo. Evidentemente, iremos mucho más rápido ”. "

Podemos ver en el artículo APL (idioma) el método de cálculo de números primos que intenta (desde el punto de vista del usuario) "todos los divisores al mismo tiempo". En caso de implementación de las operaciones primitivas en circuitos cuánticos, la simplicidad de cálculo correspondería a la simplicidad de escritura en APL.

Simulación de una computadora cuántica

Las bibliotecas clásicas de simulación de computación cuántica por computadora se han multiplicado desde 2010. Aquí hay algunos enfoques:

Perl

la 11 de agosto de 2000, Damian Conway ha creado para el lenguaje Perl un módulo llamado Quantum::Superpositionspara simular (haciendo los algoritmos ordinarios detrás de escena, por supuesto) el funcionamiento de un dispositivo de computación cuántica. Este módulo se puede utilizar para escribir y probar, en versión maqueta con algunos qubits simulados, programas escritos para lógica cuántica. Los programas producidos serán totalmente utilizables en un dispositivo de computación cuántica (si lo hubiera) o en una computadora cuántica remota reemplazando las llamadas al módulo por las llamadas correspondientes a este dispositivo local o remoto, sin afectar en modo alguno al programa Perl. sí mismo excepto por el número especificado de qubits. Entonces podemos aprovechar las capacidades de una computadora cuántica y así realizar cálculos más complejos al mismo tiempo.

Este módulo es actualmente (2018) mantenido por Steven Lembark.

La paralelización masiva de la computación permitida por una tarjeta gráfica actual (2017) es otra forma posible de simular en tiempos aceptables un paralelismo cuántico en un número restringido de qubits. Entonces una GTX 1080 (2560 procesadores a 1.6  GHz ) o con otra API una Radeon Vega 64 (4096 procesadores a 1.6  GHz ) puede simular por mil dólares y sobre los tipos de problemas que surjan. Prestar 11 o 12 qubits "falsos" - log 2 (2560) - para depurar los programas.

El módulo proporciona a Perl dos funciones que prueban matrices globalmente: any () y all () . En la simulación, estas funciones funcionan por iteración sobre los elementos y por tanto en un tiempo O ( N ). En la computación cuántica, su tiempo de ejecución es independiente de N .

La expresión de un cálculo de primordialidad:

sub is_prime { my ($n) = @_; return $n % all(2..sqrt($n)+1) != 0 }

recuerda a la escritura en APL , que también se ocupa de tablas de forma global , o un lenguaje funcional como Haskell . Una extensión de este último llamada QHaskell ( cuántica Haskell ) existe desde 2006.

Otro módulo también proporciona simulaciones de operaciones cuánticas Quantum::Entanglement.

El MIT , por su parte, colocó en código abierto una herramienta para la arquitectura de circuitos cuánticos (teóricos) simples.

VS

Los repositorios de Debian y Ubuntu (Linux) también ofrecen la biblioteca de subrutinas libquantum C a través del administrador de paquetes APT , que implementa la simulación de un registro cuántico. Una interfaz permite aplicarle operaciones sencillas, como la puerta Hadamard . Las mediciones se realizan (como en una computadora cuántica real) qubit por qubit, o para mayor simplicidad en todo el registro.

Las implementaciones de los algoritmos de Shor y Grover se proporcionan como ejemplo, junto con una interfaz para la corrección de errores cuánticos (QEC) y el soporte de decoherencia . Los autores son Bjorn Butscher y Hendrik Weimer.

Pitón

El preprocesador Q # (Q-sharp) proporciona funciones de biblioteca de llamadas de código Python proporcionadas por Microsoft

CUDA

Este tipo de simulación ya no es exclusivamente software, sino que utiliza el paralelismo de los procesadores de una tarjeta gráfica moderna (por ejemplo en 2017 los procesadores GTX 1080 , 2560) con CUDA para simular directamente los cálculos simultáneos, lo que permite simular hasta a 'a 11 qubits adicionales a un costo y tiempo razonables.

Centros de simulación

Por definición del término, siempre que nos mantengamos por debajo del llamado umbral de supremacía cuántica , se pueden realizar los mismos cálculos en la computación cuántica y, más lentamente, en la simulación numérica. El grupo francés Atos ofrece para ello lo que denomina su Quantum Learning Machine (QLM) simulando hasta 40 qubits. Agregue un qubit doble, ya sea el costo de la máquina o el tiempo de cálculo, así como la memoria requerida. Esta máquina se caracteriza por una potencia de procesamiento no muy superior a la de un servidor equipado con blades Xeon , pero teniendo por otro lado varios terabytes de RAM (hasta 48) para no ralentizar los cálculos (ver artículo).

El kit Q # ( Q-sharp )

Microsoft proporciona un kit llamado Q # disponible para Windows y MacOS / Linux , da algunos ejemplos de programas en su sitio y ha organizado una conferencia sobre la programación de calculadoras cuánticas en YouTube para desarrolladores de lenguajes clásicos.

Tensorflow Quantum (TFQ)

Esta es una versión para usar la computación cuántica en TensorFlow , una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático . Permite trabajar con procesadores Cirq  (en) y Quantum D-Wave así como Sycamore  (en) de Google. El set fue anunciado el9 de marzo de 2020.

Presupuestos

Según un informe de 2005, la Unión Europea y Estados Unidos dedicaron 75 millones de euros a esta investigación frente a los 8 millones de Europa. El Canadá habría gastado aproximadamente el mismo período de 12 millones de € al año, Japón 25 millones, 6 millones Australia.

Aplicaciones

IBM Q , la división cuántica de IBM , ofrece algunos ejemplos de aplicaciones de la computación cuántica en medicina, logística, finanzas e inteligencia artificial.

El algoritmo de Shor para decodificar el cifrado de clave pública y el algoritmo de Grover para buscar elementos en un espacio de almacenamiento son ejemplos de aplicaciones de computación cuántica. De la misma forma, ciertas simulaciones numéricas afectadas por la explosión combinatoria , podrían beneficiarse de una computadora cuántica.

En la década de 1970, SNCF dedicó un dispositivo electrónico clásico a la computación altamente combinatoria. Esto se utilizó para optimizar los rodamientos bajo tensión. Se trataba del “Cybco C100-1024 Optimizer”, que operaba mediante exploración cableada de todas las posibles soluciones, reduciendo sus cálculos por consideraciones de imposibilidad y simetría. Desde entonces, la resolución de problemas altamente combinatorios por circuitos especializados ha sido objeto de patentes.

En noviembre de 2008, Aram W. Harrow, Avinatan Hassidim y Seth Lloyd publicaron un método cuántico que permite resolver sistemas de ecuaciones lineales con matrices dispersas en un tiempo O (log (n)) en lugar de O (n).

En las redes neuronales , el llamado método de aprendizaje codicioso fue informado en 2009 por D-Wave como una posible aplicación.

En el campo de la inteligencia artificial , para el procesamiento automático del lenguaje , un procesador de textos podría modelar el universo asociado al sujeto y reaccionar a la semántica que pudiera inferir de él. Esto también sería posible con el reconocimiento de voz y el reconocimiento de patrones , en asociación con la tecnología de aprendizaje profundo .

JP Morgan Chase se ha asociado con IBM y Samsung para estudiar las aplicaciones de las computadoras cuánticas para transacciones financieras y su predicción de riesgos.

La computación cuántica proporciona una ventaja cuantitativa en materia combinatoria, sin aportar ninguna en cuanto al número de entradas-salidas (estas siguen siendo secuenciales), se adapta fundamentalmente a problemas en los que los cálculos combinatorios son importantes en cuanto al número de salidas. Esta particularidad lo hace apto para uso remoto, a través de Internet por ejemplo, y permite el uso de sistemas voluminosos refrigerados por criogenia.

Se ha planteado la siguiente pregunta en la literatura: ¿debería el modelo construirse en la computadora "clásica" y luego hacer que la computadora cuántica lo evalúe, o debería dejarse todo el trabajo a la computadora cuántica, a riesgo de ser más lento para tareas tradicionales? Los modelos de emuladores cuánticos se construyeron para permitir dar algunas respuestas a esta pregunta.

Se están investigando aplicaciones operativas para el uso de la computadora NISQ ( ruido cuántico de escala intermedia ).

Notas y referencias

(fr) Este artículo está tomado parcial o totalmente del artículo de Wikipedia en inglés titulado "  Computación cuántica  " ( consulte la lista de autores ) .

Notas

  1. Denominación menos apropiada, ya que es un proceso de cálculo ajeno a una máquina de Von Neumann .
  2. Es decir en particular con pocas entradas-salidas en comparación con el tratamiento.
  3. Esto no significaría que una computadora cuántica de 300 qubit podría simular nuestro universo. Esto significa que incluso porciones muy pequeñas de nuestro universo no pueden ser simuladas por una computadora convencional.
  4. Ver "  Imposibilidad de la clonación cuántica  ".
  5. Ver complejidad algorítmica .
  6. Estrictamente hablando , solo podemos hablar de una partícula cuando es detectada. Esta palabra designa en este contexto una concentración de campo en un estado descrito por una función de onda .
  7. Solo se pueden obtener bit a bit, cualquier observación del estado cuántico, que no es necesariamente la lectura de un qubit en particular, sino cualquier operación que devuelva un bit de una interrogación del estado, como all () o any () - alterando todo el resto del estado interno, y solicitando que se rehaga el cálculo para la observación de otro bit.

Referencias

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  3. (in) [Video] Cómo el algoritmo Shor rompe la clave cuántica en YouTube
  4. “En retrospectiva hoy, podemos ver que, en la práctica, los primeros rumores de retraso de las 14  millas náuticas se sucedieron rápidamente en 2013, cuando Broadwell había comenzado a deslizarse gradualmente en las hojas de ruta . Enoctubre 2013, Intel habló oficialmente de un retraso de un cuarto culpando a las dificultades de producción del  14nm  ”, hardware.fr.
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Ver también

Bibliografía

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enlaces externos

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