Esta estrategia los catapulta
Los ordenadores cuánticos y los superordenadores clásicos están condenados a entenderse. Esto es, al menos, lo que defienden los expertos en computación cuántica con los que hemos hablado, entre los que se encuentran Ignacio Cirac, director de la División Teórica del Instituto Max Planck de Óptica Cuántica (Alemania) y uno de los padres fundacionales de los ordenadores cuánticos, o Juan José García Ripoll, investigador del Instituto de Física Fundamental del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).
Cirac, Ripoll y muchos otros científicos creen que a los ordenadores cuánticos plenamente funcionales y con la capacidad de enmendar sus propios errores que con un poco de suerte llegarán en el futuro no se les dará bien resolver cualquier problema. En algunos escenarios, como la simulación cuántica que permitirá diseñar materiales exóticos, el diseño de fármacos o los problemas de optimización, es probable que los ordenadores cuánticos tengan ventaja. Pero en otras aplicaciones es posible que los superordenadores clásicos rindan mejor.
Curiosamente, a pesar de que, como acabamos de comprobar, parecen estar destinados a convivir, existe cierta rivalidad sana entre algunos investigadores especializados en superordenadores y sus colegas del ámbito de lo cuántico. Lo que sucedió entre IBM y Google a finales del año 2019 cuando esta última compañía aseguró haber alcanzado la supremacía cuántica nos recuerda lo saludable que es esta rivalidad y en qué medida puede contribuir al desarrollo tanto de los ordenadores cuánticos como de los superordenadores clásicos.
Los superordenadores clásicos pueden imitar y superar a los ordenadores cuánticos
IBM es una de las compañías que han apostado con más contundencia por los ordenadores cuánticos, por lo que no es en absoluto sospechosa de querer menospreciar sus capacidades frente a las de los superordenadores. El argumento que llevó a un grupo de investigadores de esta compañía a poner en duda que el equipo de Google liderado por John Martinis hubiese alcanzado la supremacía cuántica consistía en que ellos podían resolver el mismo problema utilizando un superordenador en un plazo de tiempo perfectamente asumible y manejable por una máquina clásica.
Las aguas que discurrían entre IBM y Google no tardaron en volver a su cauce, pero muchos grupos de investigación continúan trabajando en el diseño de estrategias que permitan a los superordenadores clásicos entregarnos un rendimiento equiparable al de los ordenadores cuánticos en aquellas tareas que presumiblemente se les dan bien a estos últimos. Eso sí, utilizando menos recursos. Uno de estos grupos de trabajo reside en la Universidad de Nueva York y hace tan solo unos días publicó un artículo interesantísimo en el que asegura haber ideado un método muy innovador que permite acelerar drásticamente el rendimiento e incrementar la precisión de los ordenadores clásicos.
Algunos grupos de investigación trabajan en el diseño de estrategias que permitan a los superordenadores clásicos entregarnos un rendimiento equiparable al de los ordenadores cuánticos
A diferencia de estos últimos, que, como todos sabemos, trabajan con una unidad mínima de información conocida como bit que en un momento dado puede adquirir uno de dos valores posibles (0 o 1), los ordenadores cuánticos trabajan con cúbits o bits cuánticos. A diferencia de los bits no tienen un único valor en un momento dado; lo que tienen es una combinación de los estados cero y uno simultáneamente. Pueden tener mucho de estado cero y poco de estado uno. O mucho de estado uno y poco de estado cero. O lo mismo de ambos. O cualquier otra combinación de estos dos estados que se nos ocurra.
Aquí reside precisamente la gran capacidad de cálculo que tienen los ordenadores cuánticos, pero es importante que no pasemos por alto que las condiciones que es necesario preservar para mantener el estado interno de los cúbits son tan exigentes que estas máquinas «olvidan» con cierta facilidad la información con la que trabajan. Este fenómeno se conoce como decoherencia cuántica, y cuando aparece el ordenador cuántico pierde la ventaja que le dan los efectos cuánticos y pasa a comportarse como un ordenador clásico (explicamos con más detalle este mecanismo en este artículo).
Además, en el ámbito estrictamente práctico los ordenadores cuánticos plantean otro desafío a los investigadores: es difícil traducir la información cuántica para tratarla como información clásica asimilable en la resolución de un problema. En su artículo publicado en PRX Quantum los investigadores de la Universidad de Nueva York que he mencionado unas líneas más arriba demuestran que un ordenador clásico puede ser configurado para entregarnos un rendimiento equiparable, o, incluso, mayor, que el de un ordenador cuántico de última generación. Además, la precisión de sus cálculos puede ser cuando menos equiparable.
La red tensor representa con mucha precisión la interacción que se produce entre los cúbits del ordenador cuántico
A grandes rasgos la estrategia que utilizan en el algoritmo que han diseñado consiste en preservar únicamente aquella parte de la información almacenada en el estado interno del ordenador cuántico necesaria para llevar a cabo el cálculo correctamente, y que puede ser manejada por el ordenador clásico. «Este trabajo demuestra que hay muchos caminos que potencialmente podemos seguir a la hora de llevar a cabo cálculos, reconciliando así las aproximaciones clásica y cuántica en la resolución de los problemas», sostiene Dries Sels, uno de los autores del artículo y profesor asistente perteneciente al Departamento de Física de la Universidad de Nueva York.
No obstante, su estrategia tiene un ingrediente más que no podemos pasar por alto: utilizan un tipo de red tensor (tensor network) que es capaz de representar con mucha precisión la interacción que se produce entre los cúbits del ordenador cuántico. Un tensor es en esencia un conjunto de números organizados en una estructura multidimensional, de modo que una red tensor es una estructura de datos que permite representar y procesar la información de una forma eficiente cuando es necesario lidiar con datos multidimensionales como los que manejan los ordenadores cuánticos.
Trabajar con redes tensor es difícil, pero, aun así, la propuesta de estos científicos pone encima de la mesa los desafíos que podemos afrontar gracias al desarrollo constante que están experimentando tanto los ordenadores cuánticos como las estrategias de procesamiento de la información en el dominio de los ordenadores clásicos.