Investigadores del Instituto Indio de Tecnología de Madrás han desarrollado una técnica de aprendizaje automático para identificar y mitigar rápidamente el ruido en las computadoras cuánticas, un paso importante para hacer que esta tecnología transformadora sea más confiable. El enfoque del equipo, detallado en Advanced Quantum Technologies, entrena redes neuronales artificiales para identificar perturbaciones que afectan a los qubits con mayor velocidad y precisión que los métodos tradicionales.
El desafío cuántico: Qubits frágiles
Las computadoras cuánticas prometen una potencia de procesamiento sin precedentes al aprovechar los qubits ; a diferencia de los bits de computadora estándar (0 o 1), los qubits existen en múltiples estados simultáneamente. Esto les permite abordar problemas que están más allá del alcance incluso de las supercomputadoras más poderosas, incluido el descubrimiento de fármacos, la ciencia de materiales y el descifrado de códigos. Sin embargo, los qubits son notoriamente sensibles: cualquier interacción externa puede hacer que pierdan sus propiedades cuánticas (llamadas decoherencia ), haciendo que los cálculos sean inútiles.
Por qué esto es importante: La cuestión central no es solo que los qubits son frágiles, sino que identificar y controlar la fuente de la fragilidad ha sido un proceso lento y complejo. Los investigadores llevan mucho tiempo luchando por medir y corregir estas perturbaciones de forma eficaz, lo que dificulta la computación cuántica práctica.
Espectroscopia de ruido impulsada por IA
El equipo del IIT Madras superó este cuello de botella utilizando el aprendizaje automático. Entrenaron redes neuronales con datos simulados que imitaban perturbaciones de qubits y luego las probaron en los procesadores cuánticos de IBM. El resultado: un sistema de IA capaz de diagnosticar patrones de ruido más rápido que los métodos tradicionales.
“Utilizamos redes neuronales artificiales entrenadas con datos sintéticos bien diseñados para una predicción rápida de las características del ruido con una pérdida mínima de precisión”, explica el profesor Siddharth Dhomkar, coautor del estudio.
Este enfoque refleja las técnicas de reconocimiento de imágenes, donde las computadoras aprenden a identificar objetos de grandes conjuntos de datos. La red neuronal identifica patrones de ruido en datos experimentales reales en una fracción del tiempo que llevaría utilizar protocolos cuánticos convencionales.
Validación en procesadores IBM Quantum
El método se probó con éxito en los qubits superconductores de IBM, que funcionan como bits cuánticos aprovechando pequeños circuitos eléctricos enfriados hasta casi el cero absoluto. La IA diagnosticó variaciones de ruido en estos qubits y sugirió estrategias de supresión específicas. Los investigadores planean utilizar la técnica para comparar qubits en diferentes laboratorios de todo el mundo.
El impacto: Un diagnóstico de ruido más rápido significa un control de qubit más efectivo, lo que conduce a un mejor rendimiento y al potencial de arquitecturas de computación cuántica escalables.
Más allá de los Qubits superconductores: un enfoque universal
El método del equipo no se limita a qubits superconductores. Está diseñado para ser independiente del hardware, lo que significa que puede adaptarse a otras tecnologías de qubits, incluidos los sistemas de giro óptico. Esta flexibilidad es crucial dada la experimentación en curso con varios enfoques de computación cuántica.
El equipo ahora está desarrollando métodos de inteligencia artificial para abordar ruidos más complejos y diseñar operaciones cuánticas personalizadas incluso para hardware imperfecto. El objetivo final es crear ordenadores cuánticos más robustos y fiables, acercando esta tecnología a aplicaciones del mundo real.
El camino hacia la computación cuántica práctica sigue siendo largo, pero este estudio demuestra un camino claro a seguir: al enseñar a las máquinas a comprender y contrarrestar las perturbaciones ocultas que afectan a los qubits, los investigadores están acelerando el viaje hacia un futuro cuántico.
