Google, cada vez más cerca de acabar con los errores de la computación cuántica

Uno de los principales escollos de la tecnología cuántica es que es propensa al 'ruido' del sistema físico, lo que provoca errores que hacen inestables los equipos. Se trata de un problema al que también se enfrentaron las computadoras clásicas : los bits de las primeras computadoras construidas en los años 50 consistían en tubos de vacío o relés mecánicos, que eran propensos a voltearse de forma inesperada. Es decir, la teoría indicaba que se podían hacer grandes operaciones con los nuevos equipos, pero la ingeniería los hacía propensos a los fallos.

Para solucionar esta cuestión, el matemático John von Neumann propuso basar el sistema de corrección de errores en la redundancia . Supongamos que un ordenador hace tres copias de cada bit (unidad mínima del lenguaje de las computadoras). Entonces, aún si uno de los tres bits se gira, los otros dos seguirán con la configuración correcta. Y cuantos más bits se copien, mayor será la fiabilidad del equipo, ya que el ordenador mismo podrá 'autocorregirse'. Es decir, a mayor redundancia, menor cantidad de errores.

Un sistema parecido se intenta instaurar en los ordenadores cuánticos, si bien las diferencias entre computación cuántica y computación clásica hacen mucho más complicada la tarea. Para empezar, los equipos cuánticos no se comunican en bits, que siempre tienen un valor de 1 o de 0; lo hacen en cúbits , que pueden ser 1 y 0 a la vez. Hasta ahora se trabaja con cúbits físicos (por ejemplo, Sycamore , el procesador de Google, trabaja con 54 cúbits físicos). Pero la idea es llegar hasta los 1.000 cúbits físicos para constituir el primer cúbit lógico, o una especie de 'súper cúbit' sin errores gracias a que el millar de cúbits físicos que lo integran trabajan juntos y hacen que la información no se pierda precisamente gracias a esta redundancia.

Pero primero hay que probar que, efectivamente, sumando cúbits físicos, se consigue reducir errores y allanar el camino hacia ese aún teórico cúbit lógico. Julian Kelly y sus colegas de Google Quantum AI -la división de la compañía que se encarga de la investigación en tecnologías cuánticas- investigan el rendimiento de la corrección de errores cuánticos en el ya citado procesador Sycamore, una matriz bidimensional de 54 cúbits superconductores.

Ejecutan dos códigos estabilizadores: por un lado, un código de repetición unidimensional en una cadena de hasta 21 cúbits que prueba la supresión de errores; por otro, un código de superficie bidimensional de siete cúbits como prueba del principio de compatibilidad de configuración con códigos más grandes. Es decir, comprueban de dos formas diferentes en el mismo sistema que, efectivamente, incrementar el número de cúbits reduce el número de errores. Concretamente, los autores señalan que aumentar el número de cúbits de 5 a 21 « conduce a una supresión exponencial de errores lógicos, hasta 100 veces ». Esta supresión de errores es estable durante 50 rondas de corrección de errores.

«Estos resultados son alentadores porque sugieren que la corrección de errores cuánticos puede tener éxito para mantener los errores bajo control», afirman los autores. Sin embargo, apuntan que «aunque todavía no se ha alcanzado el umbral de las tasas de error necesarias para explotar el potencial de la computación cuántica, los resultados de este estudio indican que la arquitectura Sycamore puede estar cerca de alcanzar este umbral».

Google prometió durante su última conferencia de desarrolladores I / O 21 que el primer ordenador cuántico funcional con corrección de errores « llegará a finales de esta década », concretamente en 2029. Y las aspiraciones de la compañía no quedan ahí: la intención es crear un equipo con corrección de errores del tamaño de una habitación con un millón de cúbits físicos, mucho más grande que los sistemas actuales que generalmente contienen menos de 100 cúbits.

«Para llegar allí, debemos construir el primer 'transistor cuántico' del mundo, dos cúbits lógicos corregidos por errores que realizan operaciones cuánticas juntas, y luego descubrir cómo agrupar cientos o miles de ellos para formar la computadora cuántica con corrección de errores», afirmó Eric Lucero , ingeniero jefe de Google Quantum AI. Un camino que acaba de recorrer un nuevo paso.