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Los nuevos puntos de referencia plantean dudas sobre la ‘computadora cuántica’ de D-Wave, pero Google es optimista a largo plazo

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Desde que D-Wave debutó con su procesador de recocido cuántico, ha habido una animada discusión sobre si el recocido cuántico califica o no como computación cuántica «real», si el sistema D-Wave realmente está realizando el recocido cuántico o no, y la mejor manera de investigar el pregunta para empezar. Es una especie de lío delicioso y bastante apropiado temáticamente.

El año pasado, Google anunció que trabajaría con la NASA para implementar un sistema D-Wave, y el equipo acaba de publicar un conjunto actualizado de datos de referencia y resultados de pruebas. Aquí hay algunos datos extremadamente interesantes y el informe está escrito de una manera bastante accesible. La conclusión rápida es que, si bien el sistema D-Wave es decenas de miles de veces más rápido que las soluciones convencionales disponibles en el mercado, tiene problemas comparativos con el hardware convencional («clásico») optimizado a la medida.

Dos equipos de investigadores crearon solucionadores de problemas personalizados que explicarían la escasa conectividad del procesador D-Wave. Ese término se refiere al hecho de que si bien el chip D-Wave (en la foto de arriba) en Ames tiene 509 qubits, cada qubit no se conecta a todos los demás qubit. En cambio, los distintos bits se conectan en una estructura de ramificación, como se muestra a continuación:

conectividad escasa

Las conexiones dentro de cada grupo de ocho son mucho más estrechas que entre las agrupaciones; esto se conoce como conectividad escasa. Los tres qubits muertos se muestran en rojo. Según la publicación de Google, dos equipos de personas han creado solucionadores de problemas personalizados: uno que se ejecuta en las GPU de Nvidia y el otro se describe como un solucionador de problemas personalizado «hecho a medida».

Pon los tres uno contra el otro y surge un patrón interesante. En los gráficos a continuación, una línea más plana indica que el tiempo para resolver cada problema no aumenta mucho a medida que el problema se vuelve más difícil. Una línea aguda hacia arriba indica que el tiempo de resolución aumenta mucho a medida que aumenta la dificultad.

Rendimiento de D-Wave: puntos de referencia aleatorios

Rendimiento cuántico: evaluaciones comparativas estructuradas

Esto es lo que muestran estos dos gráficos. Para problemas seleccionados al azar (figura superior), los templados cuánticos simulados (líneas continuas) son significativamente más rápidos que el hardware D-Wave. En problemas estructurados, sin embargo, el hardware D-Wave tiene una ventaja significativa. El equipo de Google afirma que «este ejemplo es intrigante desde una perspectiva física, ya que sugiere que el co-túnel está ayudando al hardware a descubrir que los giros en cada celda unitaria deben invertirse como un bloque para ver un estado de energía más bajo».

La conclusión de Google no es que la computadora de D-Wave sea cuántica o no, sino que el chip está en sus primeras etapas. La conectividad escasa limita drásticamente el rendimiento y Google es optimista de que veremos resultados diferentes una vez que lleguen al mercado más núcleos avanzados. En general, nos inclinamos a estar de acuerdo. En este momento, el diseño de la computación cuántica aún se encuentra en las etapas más tempranas, por lo que no es sorprendente que las soluciones clásicas listas para usar y altamente optimizadas puedan igualar el rendimiento de nuestros diseños cuánticos actuales.

El escalado continuo en términos de más conectividad y más qubits será esencial para cumplir con las afirmaciones de rendimiento a largo plazo de D-Wave. Pero con el interés (y los dólares) fluyendo, es probable que veamos modelos futuros en poco tiempo, aunque, incluso entonces, aún queda por ver si el recocido cuántico de D-Wave puede competir con los sistemas de computación cuántica reales y entrelazados al máximo. siendo desarrollado por empresas como IBM.