Las computadoras cuánticas tienen un futuro brillante, capaces de resolver problemas cada vez más complejos. Sin embargo, son muy sensibles a los errores, llamados «ruido». Daniel Lidar explica que el desafío es «obtener una ventaja en el mundo real, donde las computadoras cuánticas de hoy todavía son ruidosas». Esta sensibilidad al ruido (en su sentido común, la palabra ruido se acerca al significado principal de la palabra sonido….) se conoce como «NISQ» (Noisy Intermediate-Scale-Scale Quantum).
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El rendimiento de una computadora se puede evaluar a través de una especie de juego de adivinanzas, que consiste en adivinar una palabra oculta lo más rápido posible. En este estudio, los investigadores reemplazaron palabras con cadenas de bits. Una computadora clásica necesitaría (Las necesidades están al nivel de la interacción entre el individuo y el medio ambiente. Es…) 33 millones de intentos en promedio (El promedio es una medida estadística que caracteriza los elementos de ‘un conjunto de.. .) para identificar correctamente una cadena de 26 bits (La palabra cadena puede tener varios significados 🙂 mientras que una computadora cuántica (una computadora cuántica (o rara vez una computadora cuántica) se basa en propiedades cuánticas…) que funcione perfectamente podría hacerlo en un solo intento . Sin embargo, el «ruido» puede dificultar en gran medida esta ventaja cuántica.
Para superar este obstáculo, Daniel Lidar (profesor de ingeniería (Ingeniería se refiere a todas las funciones que van desde el diseño y los estudios hasta…) en la USC y director del Centro de Ciencias de la USC (La ciencia (en latín scientia, «conocimiento») es , según el diccionario…) y Tecnología (La palabra tecnología tiene dos significados de facto:) de Información Cuántica) y Dr. Bibek Pokharel (científico investigador (Un científico es una persona que se dedica al estudio de una ciencia o ciencias y que…) en IBM (International Business Machines Corporation (IBM) es una corporación multinacional estadounidense…) Quantum) han adaptado una técnica de supresión de ruido llamada «desacoplamiento dinámico» (La palabra dinámica se usa a menudo para designar o calificar lo que se relaciona con el movimiento. Es…)».
Pasaron un año entero experimentando con este enfoque. Al principio, la aplicación del desacoplamiento dinámico parecía degradar el rendimiento. Sin embargo, después de muchas mejoras, el algoritmo cuántico funcionó como se esperaba. La ventaja cuántica se hizo más evidente a medida que el problema se volvía más complejo.
Sin embargo, Daniel Lidar aclara que “los ordenadores convencionales aún pueden resolver el problema más rápido en términos absolutos”. El beneficio informado se mide en términos de escala de tiempo para encontrar la solución, no tiempo absoluto. Para cadenas de bits suficientemente largas, la solución cuántica finalmente será más rápida.
Este estudio demuestra con certeza que con un control de errores adecuado, las computadoras cuánticas pueden ejecutar algoritmos completos con una mejor escala de tiempo para encontrar la solución que las computadoras convencionales.