¿Qué se necesita para resolver los desafíos de la computación cuántica del futuro? Microsoft tiene una aplicación para eso, y ahora los desarrolladores de todo el mundo también pueden tenerla.
La aplicación se llama Azure Quantum Resource Estimator. Es una herramienta de software que se desarrolló originalmente para uso interno de Microsoft. La herramienta ya está guiando el esfuerzo de la compañía para desarrollar computadoras cuánticas de pila completa, y ahora también puede ayudar a los desarrolladores externos a determinar cuánta potencia de cómputo necesitarán para ejecutar un algoritmo cuántico determinado en un período de tiempo razonable.
Esa es una pregunta clave, porque las pautas utilizadas para la computación clásica no se aplican necesariamente a la frontera cuántica. A diferencia de las computadoras clásicas, las computadoras cuánticas aprovechan un entorno en el que un bit cuántico, mejor conocido como qubit, puede representar un uno y un cero al mismo tiempo.
Los enfoques cuánticos pueden ser mucho más eficientes que el enfoque de computación binaria estándar para resolver tipos particulares de problemas: optimizar una red, por ejemplo, o descubrir cómo diseñar una molécula sintética para realizar una tarea química específica.
“Podremos estudiar, por ejemplo, cómo ayudar a eliminar los gases nocivos de la atmósfera”, dijo a GeekWire Krysta Svore, distinguida ingeniera y vicepresidenta de software cuántico de Microsoft.
“Hace diez años, pensamos que tomaría un tiempo de ejecución de mil millones de años en una computadora cuántica”, dijo Svore. “Eso es mucho tiempo para esperar. Pero durante la última década, hemos podido reducir eso a un tiempo de ejecución de un mes en una computadora cuántica… utilizando exactamente el estimador de recursos, esta herramienta, para comprender el costo del algoritmo. Y también hemos podido rediseñar nuestro hardware en consecuencia”.
Hay un pequeño problema: el tipo de computadora cuántica que el estimador de recursos usa como línea de base aún no existe. “Lo que hemos encontrado es que estas máquinas cuánticas para ejecutar problemas que identificamos como que tienen una ventaja cuántica práctica necesitarán al menos un millón de qubits”, dijo Svore.
La semana pasada, IBM presentó su procesador cuántico más grande, que une solo 433 qubits. IBM tiene como objetivo ampliar sus sistemas a más de 4000 qubits para 2025, y D-Wave Systems planea implementar una computadora cuántica de recocido de 7000 qubits en el período 2023-2024. Incluso esas máquinas estarán muy por debajo de la potencia que Svore y sus colegas de Microsoft tienen en mente.
“Llegar a una máquina cuántica que tenga más de un millón de qubits físicos se mide en años”, reconoció Svore. Pero señaló que también tomará años obtener una comprensión profunda de las aplicaciones de la computación cuántica. “Así que tenemos que prepararnos”, dijo.
Ahí es donde el estimador de recursos será útil, particularmente en los casos en que los desarrolladores combinen enfoques clásicos y cuánticos para crear métodos híbridos para resolver problemas.
“Esta es una gran herramienta para entender lo híbrido”, dijo Svore. “Tengo computación clásica y computación cuántica uniéndose. ¿Cuál es el costo de cada uno? La computación cuántica debe usarse cuando permite una aceleración sobre el uso clásico. Así que quieres comparar lo clásico más lo clásico con lo clásico más lo cuántico. Esta es una herramienta para permitir ese tipo de estudio”.
El estimador le indica aproximadamente cuánto tiempo de procesamiento se necesitaría para ejecutar un algoritmo determinado en diferentes escenarios computacionales, según la cantidad de qubits, el tipo de esquema de corrección de errores y otros parámetros.
Svore dijo que el estimador podría mostrar a los desarrolladores de software cómo hacer ajustes en sus algoritmos cuánticos podría conducir a tiempos de ejecución más rápidos. “En Microsoft, también hemos estado usando la herramienta para desarrollar la arquitectura subyacente de la máquina, para comprender qué tipo de máquina habilitará estos algoritmos”, dijo. La herramienta respalda la opinión de Microsoft de que una máquina cuántica basada en topología «permitirá la ampliación necesaria», dijo Svore.
Los primeros pasos en el proceso de uso del estimador implican configurar una cuenta de Azure y crear un espacio de trabajo de Azure Quantum. Luego puede seguir el procedimiento descrito en esta introducción a la estimación de recursos cuánticos.
Michal Stechly, ingeniero de software cuántico de Zapata Computing, dijo en una publicación de blog de Microsoft que el estimador es «fácil de usar».
“El proceso de integración fue simple y los resultados brindan una descripción general de alto nivel útil para las personas nuevas en la corrección de errores, así como un desglose detallado para los expertos”, dijo Stechly. “La estimación de recursos debería ser parte de la tubería para cualquier persona que trabaje en algoritmos cuánticos tolerantes a fallas”.
En 1964, el físico ganador del Nobel Richard Feynman declaró: «Creo que puedo decir con seguridad que nadie entiende la mecánica cuántica». El hecho de que ahora exista una herramienta «fácil de usar» para la computación cuántica podría ser una indicación de lo lejos que han llegado las cosas desde entonces.
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