Newswise: un equipo de investigación dirigido por el Georgia Tech Research Institute (GTRI) fue seleccionado recientemente para la financiación de la segunda fase de un proyecto de $ 9,2 millones destinado a demostrar un sistema informático híbrido que combinará las ventajas de la informática clásica con las de la informática cuántica para abordar algunos de los problemas de optimización más difíciles del mundo.
Durante los próximos dos años, el equipo planea usar varios cientos de bits cuánticos (qubits) hechos de iones atrapados para poner las capacidades únicas de los sistemas de computación cuántica a trabajar en estos desafíos. El equipo, que también incluye investigadores de la Escuela de Ingeniería Industrial y de Sistemas de Georgia Tech, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) y el Laboratorio Nacional de Oak Ridge, ya ha demostrado elementos clave del sistema utilizando una cadena de iones de 10 qubits.
“Las implicaciones de una solución cuántica para este desafío de optimización podrían ser dramáticas”, dijo Creston Herold, científico investigador senior de GTRI que es investigador principal del programa, conocido como Optimización con Qubits de iones atrapados (OPTIQ). “Problemas previamente intratables podrían resolverse y el tiempo de cálculo podría reducirse de días a horas o minutos. Eso podría permitir que la optimización se aplique a muchas más tareas, mejorando la eficiencia operativa y ahorrando tiempo, dinero y energía”.
La investigación cuenta con el apoyo de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) como parte de su programa de Optimización con Dispositivos Cuánticos de Escala Intermedia Ruidosos (ONISQ). Específicamente, el equipo dirigido por GTRI utilizará el Algoritmo de Optimización Aproximada Cuántica (QAOA) para abordar un difícil desafío de optimización conocido como Max-Cut y problemas de optimización relacionados.
Clave de optimización para aplicaciones comerciales y de defensa
La optimización es importante para una amplia gama de desafíos comerciales y de defensa, incluida la gestión logística, la seguridad, la confiabilidad, la detección, las comunicaciones, el diseño y la fabricación electrónicos, y la segmentación de imágenes. Los servicios de entrega de paquetes utilizan algoritmos de optimización todos los días para determinar las mejores rutas de entrega, pero algunos problemas de optimización son tan complejos que no se pueden resolver con los enfoques existentes. Para esos, los enfoques cuánticos pueden proporcionar la única solución.
Para el componente cuántico del proyecto, el equipo de investigación planea aprovechar las operaciones paralelas masivas posibles con iones atrapados, realizando muchas puertas de dos qubits simultáneamente y escalando hasta cientos de qubits. Las operaciones se realizarán en cristales iónicos bidimensionales dentro de trampas de Penning, dispositivos que contienen y controlan los iones usando un campo magnético axial homogéneo y un campo eléctrico cuadripolar no homogéneo.
El proyecto utilizará una configuración única de trampa Penning que utiliza potentes imanes permanentes de tierras raras en lugar de voluminosos imanes superconductores crioenfriados. El científico de investigación sénior de GTRI Brian Sawyer y el científico de investigación Brian McMahon desarrollaron el sistema de captura, que fue parte del doctorado de McMahon. tesis en la Escuela de Física de Georgia Tech.
Enfoques híbridos de computación cuántica y clásica
Debido a que la computación cuántica y clásica se basan en técnicas dramáticamente diferentes, brindan diferentes fortalezas que el proyecto puede usar de manera complementaria, dijo Swati Gupta, profesora asistente en la Escuela de Ingeniería Industrial y de Sistemas de Georgia Tech que estudia problemas complejos de optimización.
“Los componentes básicos son bastante diferentes para la computación clásica y la computación cuántica”, señaló Gupta. “Es emocionante y desafiante de entender mientras construimos un puente entre estos dos regímenes”.
En algunos casos, los sistemas informáticos clásicos ahora solo pueden producir soluciones aproximadas, e incluso esas pueden requerir tiempos de ejecución prolongados.
“La velocidad de las operaciones es muy relevante en estos días porque necesitamos tomar decisiones cada segundo y cada minuto”, dijo Gupta. “El sueño es que mediante el uso de una combinación de máquinas clásicas y cuánticas, podamos superar significativamente lo que se puede hacer solo con dispositivos clásicos”.
La segunda fase se basa en el trabajo inicial de 10 Qubit
Durante los primeros 18 meses del proyecto, los investigadores demostraron que pueden preparar su máquina de optimización utilizando una cadena de iones compuesta por 10 qubits. En la segunda fase, abordarán el desafío de escalar hasta los cientos de qubits, y quizás hasta mil, que serán necesarios para ejecutar el algoritmo de optimización utilizando controles desarrollados con el sistema de 10 qubits.
“Uno de los objetivos es ejecutar este algoritmo de optimización con más qubits que nunca antes”, dijo Herold. “En el camino, también vamos a mostrar control en un cristal iónico bidimensional en una trampa de Penning que no se ha demostrado antes. Eso puede conducir a aplicaciones similares a QAOA, en las que también podemos agregar más grados de libertad a las simulaciones analógicas de sistemas cuánticos con iones atrapados”.
En la trampa de Penning, los iones en el cristal se afectarán entre sí, lo que permitirá que se creen interacciones en todo el sistema.
“Al elegir un problema de optimización que fuera más natural para los iones atrapados, observamos el hecho de que una colección de iones en un cristal se ‘sienten’ unos a otros”, dijo Herold. “Hay una repulsión entre ellos porque todos tienen carga positiva, y eso conduce a una interacción por pares entre cada una de las partículas que se pueden crear de manera global”.
Abordar los desafíos técnicos que se avecinan
Los sistemas cuánticos tienden a ser ruidosos, lo que puede generar una tasa de error significativa. El equipo de investigación incluye a científicos del Laboratorio Nacional de Oak Ridge, que están utilizando una supercomputadora allí para trazar el mejor camino para minimizar el ruido en el sistema cuántico a medida que se amplía.
Entre los desafíos técnicos que se avecinan estará mantener un campo magnético uniforme utilizando imanes permanentes en lugar de imanes superconductores, que normalmente tienen el tamaño de un calentador de agua residencial.
“Tuvimos la idea de hacer una pequeña trampa para deshacernos del imán superconductor”, dijo Sawyer. “Pero tienes que jugar trucos para asegurarte de que el campo sea lo más uniforme posible porque quieres que cada ion gire a la misma velocidad, independientemente de dónde se encuentre en la trampa. Eso es complicado de hacer con pequeños imanes permanentes”.
Cristal de iones 2D formado por enfriamiento Doppler-Laser
Los investigadores planean utilizar el enfriamiento por láser Doppler, que ralentiza el movimiento de los iones, para crear una estructura cristalina en la que los iones de calcio se organizan en matrices triangulares. La creación de esa estructura estable es crucial para la capacidad de conocer la ubicación de cada ion para que sus estados puedan cambiarse individualmente.
“Para ejecutar este algoritmo, debemos poder señalar un ion y luego otro ion y saber exactamente dónde están en todo momento para programar los gráficos particulares que necesitamos para resolver Max-Cut”, dijo Herold.
Más allá de demostrar un solucionador cuántico Max-Cut, la investigación podría tener implicaciones para otros problemas de optimización que ahora se consideran especialmente difíciles porque su solución requiere muchos qubits y un circuito complejo.
“Estos problemas de optimización a menudo se pueden traducir a otros, por lo que si puede resolver uno de ellos realmente bien, hay una clase de problemas universales que se pueden abordar”, dijo Herold. “Resolver un problema en particular puede proporcionar el kernel para un optimizador”.
Esta investigación cuenta con el apoyo de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) bajo el contrato No. HR001120C0046. Las opiniones y conclusiones contenidas en este documento son de los autores y no deben interpretarse como políticas oficiales, expresas o implícitas, de DARPA o del gobierno de los EE. UU.
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