Nanotechnology Now - Comunicado de prensa: El aprendizaje automático contribuye a una mejor corrección de errores cuánticos

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Investigadores del Centro RIKEN de Computación Cuántica han utilizado el aprendizaje automático para realizar la corrección de errores en computadoras cuánticas, un paso crucial para que estos dispositivos sean prácticos, utilizando un sistema de corrección autónomo que, a pesar de ser aproximado, puede determinar de manera eficiente la mejor manera de realizar las correcciones necesarias.

El aprendizaje automático contribuye a una mejor corrección de errores cuánticos

Wako, Japón | Publicado el 8 de septiembre de 2023

A diferencia de los ordenadores clásicos, que funcionan con bits que sólo pueden tomar los valores básicos 0 y 1, los ordenadores cuánticos funcionan con "qubits", que pueden asumir cualquier superposición de los estados básicos computacionales. En combinación con el entrelazamiento cuántico, otra característica cuántica que conecta diferentes qubits más allá de los medios clásicos, esto permite a las computadoras cuánticas realizar operaciones completamente nuevas, dando lugar a ventajas potenciales en algunas tareas computacionales, como búsquedas a gran escala, problemas de optimización y criptografía.

El principal desafío para poner en práctica las computadoras cuánticas surge de la naturaleza extremadamente frágil de las superposiciones cuánticas. De hecho, pequeñas perturbaciones inducidas, por ejemplo, por la presencia ubicua de un entorno dan lugar a errores que destruyen rápidamente las superposiciones cuánticas y, como consecuencia, las computadoras cuánticas pierden su ventaja.

Para superar este obstáculo, se han desarrollado métodos sofisticados para la corrección de errores cuánticos. Si bien, en teoría, pueden neutralizar con éxito el efecto de los errores, a menudo conllevan una enorme sobrecarga en la complejidad del dispositivo, que en sí mismo es propenso a errores y, por lo tanto, potencialmente incluso aumenta la exposición a errores. Como consecuencia de ello, la corrección de errores en toda regla sigue siendo difícil de alcanzar.

En este trabajo, los investigadores aprovecharon el aprendizaje automático en la búsqueda de esquemas de corrección de errores que minimicen la sobrecarga del dispositivo y al mismo tiempo mantengan un buen rendimiento de corrección de errores. Con este fin, se centraron en un enfoque autónomo para la corrección de errores cuánticos, donde un entorno artificial inteligentemente diseñado reemplaza la necesidad de realizar mediciones frecuentes de detección de errores. También examinaron las “codificaciones de qubits bosónicos”, que, por ejemplo, están disponibles y se utilizan en algunas de las máquinas de computación cuántica basadas en circuitos superconductores más prometedoras y extendidas actualmente.

Encontrar candidatos de alto rendimiento en el vasto espacio de búsqueda de codificaciones de qubits bosónicos representa una tarea de optimización compleja, que los investigadores abordan con aprendizaje por refuerzo, un método avanzado de aprendizaje automático, donde un agente explora un entorno posiblemente abstracto para aprender y optimizar su política de acción. Con esto, el grupo descubrió que una codificación de qubit aproximada, sorprendentemente simple, no solo podría reducir en gran medida la complejidad del dispositivo en comparación con otras codificaciones propuestas, sino que también superaría a sus competidores en términos de su capacidad para corregir errores.

Yexiong Zeng, primer autor del artículo, afirma: "Nuestro trabajo no sólo demuestra el potencial de implementar el aprendizaje automático para la corrección de errores cuánticos, sino que también puede acercarnos un paso más a la implementación exitosa de la corrección de errores cuánticos en experimentos".

Según Franco Nori, “el aprendizaje automático puede desempeñar un papel fundamental a la hora de abordar los desafíos de optimización y computación cuántica a gran escala. Actualmente, participamos activamente en una serie de proyectos que integran el aprendizaje automático, las redes neuronales artificiales, la corrección de errores cuánticos y la tolerancia a fallas cuánticas”.

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Contactos:
Jens Wilkinson
RIKEN
Oficina: 81-484-621-424

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Fuente: http://www.nanotech-now.com/news.cgi?story_id=57388