{"id":477541,"date":"2023-02-22T23:43:45","date_gmt":"2023-02-22T23:43:45","guid":{"rendered":"https:\/\/magazineoffice.com\/google-esta-haciendo-que-las-computadoras-cuanticas-sean-mas-resistentes-a-los-errores\/"},"modified":"2023-02-22T23:43:47","modified_gmt":"2023-02-22T23:43:47","slug":"google-esta-haciendo-que-las-computadoras-cuanticas-sean-mas-resistentes-a-los-errores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazineoffice.com\/google-esta-haciendo-que-las-computadoras-cuanticas-sean-mas-resistentes-a-los-errores\/","title":{"rendered":"Google est\u00e1 haciendo que las computadoras cu\u00e1nticas sean m\u00e1s resistentes a los errores"},"content":{"rendered":"
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Las computadoras cu\u00e1nticas son propensas a errores de c\u00e1lculo. Por eso hay problemas en el desarrollo de espec\u00edmenes de alto rendimiento. Ahora Google ha superado un primer obst\u00e1culo para las computadoras tolerantes a errores. <\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n
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Parte de un sistema de computaci\u00f3n cu\u00e1ntica en Google Quantum AI. <\/h2>\n
IA cu\u00e1ntica de Google<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/figcaption><\/figure>\n
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Las computadoras cu\u00e1nticas se consideran la pr\u00f3xima \u00abgran cosa\u00bb en la tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n: se supone que resolver\u00e1n r\u00e1pidamente problemas pr\u00e1cticos que incluso las supercomputadoras m\u00e1s grandes masticar\u00edan durante d\u00e9cadas. Gigantes tecnol\u00f3gicos como Intel, IBM y Google est\u00e1n desarrollando prototipos que los usuarios potenciales, por ejemplo en la industria automotriz, pueden usar para investigar posibles aplicaciones. Los gobiernos financian el desarrollo con miles de millones de d\u00f3lares.<\/p>\n
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Un problema fundamental a\u00fan no se ha resuelto, a pesar de la intensa investigaci\u00f3n: las computadoras cu\u00e1nticas son extremadamente propensas a errores, que tambi\u00e9n son dif\u00edciles de detectar y corregir.<\/p>\n
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Los investigadores luchan con un c\u00edrculo vicioso. La computadora cu\u00e1ntica necesita recursos inform\u00e1ticos adicionales para la correcci\u00f3n de errores. Cuanto m\u00e1s desee suprimir los errores, m\u00e1s. Cuanto m\u00e1s compleja sea la tarea a resolver, menor debe ser la tasa de error. Sin embargo, la potencia inform\u00e1tica m\u00faltiple requerida para esto tambi\u00e9n es propensa a errores. La conclusi\u00f3n es que se crean m\u00e1s errores nuevos de los que se corrigen.<\/p>\n
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Un nuevo m\u00e9todo pretende reducir los errores<\/span><\/h2>\n
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Al menos as\u00ed sol\u00eda ser. Google ha desarrollado ahora un m\u00e9todo de correcci\u00f3n de errores que produce menos errores que una versi\u00f3n m\u00e1s peque\u00f1a del mismo, seg\u00fan informa la empresa en la revista especializada \u00abNature\u00bb. Este es un hito en el camino hacia computadoras cu\u00e1nticas escalables, es decir, expandibles, dice Hartmut Neven, director del Quantum AI Lab de Google, que desarroll\u00f3 el nuevo proceso en el procesador cu\u00e1ntico \u00abSycamore\u00bb de Google.<\/p>\n
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El poder de las computadoras cu\u00e1nticas radica en su capacidad para lidiar con la borrosidad. Pero esa es tambi\u00e9n su debilidad. El qubit, su unidad inform\u00e1tica m\u00e1s peque\u00f1a, puede almacenar una superposici\u00f3n de los dos valores \u00ab0\u00bb y \u00ab1\u00bb, a diferencia del bit de la computadora cl\u00e1sica, que solo puede registrar uno de los dos valores. Cuantos m\u00e1s qubits tiene una computadora cu\u00e1ntica, m\u00e1s informaci\u00f3n puede procesar en paralelo. Pero eso solo se aplica en principio, porque incluso las perturbaciones m\u00e1s peque\u00f1as del entorno hacen que la doble existencia de \u00ab0\u00bb y \u00ab1\u00bb colapse: se produce un error.<\/p>\n
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Las copias de los qubits ayudan con la correcci\u00f3n.<\/span><\/h2>\n
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Ahora la idea de la correcci\u00f3n de errores es proporcionar m\u00faltiples copias de cada qubit. Esto permite verificar si todos los qubits est\u00e1n en el mismo estado o no. Si no, hay un error que se puede corregir.<\/p>\n
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Sin embargo, esta prueba requiere qubits adicionales. Es por eso que se requiere un sistema de circuitos muy complejo: el llamado \u00abqubit l\u00f3gico\u00bb, que se supone que funciona con precisi\u00f3n, consta de muchos llamados \u00abqubits f\u00edsicos\u00bb. Con el m\u00e9todo de correcci\u00f3n de errores utilizado por Google llamado Surface Code, hay exactamente 17 qubits f\u00edsicos por cada qubit l\u00f3gico.<\/p>\n
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Sin embargo, esto solo se puede utilizar para corregir un \u00fanico error. Aunque es menos com\u00fan que ocurran dos errores al mismo tiempo, tambi\u00e9n tienen peso en c\u00e1lculos m\u00e1s complejos. Un c\u00f3digo de superficie que detecta estos errores dobles requiere 49 qubits f\u00edsicos para un \u00fanico qubit l\u00f3gico. Sin embargo, hasta ahora el problema ha sido que aumentar de 17 a 49 siempre generaba m\u00e1s errores en lugar de menos.<\/p>\n
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Pero ahora el equipo de Hartmut Neven ha creado un c\u00f3digo de superficie con 49 qubits que produce menos errores que uno con 17. Para lograrlo, el equipo tuvo que mejorar el sistema inform\u00e1tico cu\u00e1ntico en todos los niveles, dice Julian Kelly de Quantum AI: desde el qubits f\u00edsicos al software al sistema de enfriamiento para el chip cu\u00e1ntico. Por ejemplo, el equipo utiliz\u00f3 una t\u00e9cnica que reduce los errores de medici\u00f3n al monitorear los qubits de datos.<\/p>\n
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La correcci\u00f3n de errores requiere un mill\u00f3n de qubits<\/span><\/h2>\n
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\u00abLa calidad del estudio es muy buena\u00bb, elogia Andreas Wallraff de ETH Zurich, quien est\u00e1 investigando m\u00e9todos similares. Por primera vez, se demostr\u00f3 en un experimento un \u00abpilar\u00bb de correcci\u00f3n de errores. Sin embargo, Wallraff se\u00f1ala que la tasa de error solo ha disminuido levemente, del 3 al 2,9 por ciento. Podr\u00eda ser que a medida que la cantidad de qubits f\u00edsicos en el qubit l\u00f3gico contin\u00fae creciendo, la tasa de error aumente nuevamente. Pero eso ser\u00eda un problema. El f\u00edsico enfatiza que algunas aplicaciones planificadas de las computadoras cu\u00e1nticas, por ejemplo en qu\u00edmica, tienen requisitos de tasa de error muy altos.<\/p>\n
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Por lo tanto, los m\u00e9todos de correcci\u00f3n de errores todav\u00eda tendr\u00e1n que mejorarse significativamente. Y eso significa que necesita a\u00fan m\u00e1s qubits f\u00edsicos por qubit l\u00f3gico. Hartmut Neven tambi\u00e9n lo admite. Una computadora cu\u00e1ntica pr\u00e1cticamente utilizable necesitar\u00e1 alrededor de 1000 qubits l\u00f3gicos, cada uno de los cuales consta de 1000 qubits f\u00edsicos, dice el f\u00edsico. Eso es un total de un mill\u00f3n de qubits.<\/p>\n
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Sin embargo, la investigaci\u00f3n no ha llegado tan lejos todav\u00eda. El pr\u00f3ximo objetivo es mejorar significativamente los qubits f\u00edsicos, dice Wallraff. \u201cSi los qubits f\u00edsicos y las operaciones que se realizan sobre ellos mejoran por un factor de 10 o 100, todo esto podr\u00eda empezar a funcionar bien\u201d, estima el f\u00edsico.<\/p>\n