Introducción al curso

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Acerca de este curso

Bienvenido a Quantum Computing in Practice -- un curso que se centra en los computadores cuánticos de hoy y en cómo aprovecharlos al máximo. Cubre casos de uso potenciales realistas de la computación cuántica, así como mejores prácticas para operar y experimentar con procesadores cuánticos de 100 o más qubits.

Quantum Utility

Es un momento emocionante para la computación cuántica. Después de muchos años de investigación y desarrollo teórico y experimental, los computadores cuánticos se acercan a un punto en el que pueden empezar a competir con los computadores clásicos y demostrar utilidad.

La utilidad no es lo mismo que la ventaja cuántica, que se refiere a que los computadores cuánticos superen a los computadores clásicos en tareas significativas. Los computadores clásicos tienen un rendimiento y una adaptabilidad increíbles, y la realidad es que los computadores cuánticos aún no pueden superarlos. Hemos visto décadas de avances en la computación clásica -- no solo en hardware de computación, sino también en algoritmos para computadores clásicos -- y podemos ver claramente que la tecnología de la computación digital electrónica ha transformado profundamente nuestro mundo.

La computación cuántica, por otro lado, se encuentra en una fase diferente de desarrollo. La computación cuántica impone demandas extremas a nuestro control de sistemas de mecánica cuántica y empuja los límites de la tecnología actual -- y no podemos esperar de manera realista dominar esta nueva tecnología y superar la computación clásica directamente desde el inicio. Pero estamos viendo señales que sugieren que los computadores cuánticos están comenzando a ser competitivos con los métodos de computación clásica para tareas seleccionadas, lo cual es un paso natural en el desarrollo tecnológico de la computación cuántica, conocido como Quantum Utility.

A medida que la tecnología avanza y se desarrollan nuevos métodos para la computación cuántica, podemos esperar razonablemente que sus ventajas se vuelvan cada vez más pronunciadas -- pero eso tomará tiempo. Cuando eso suceda, probablemente veremos una interacción con la computación clásica: se realizarán demostraciones de computación cuántica y la computación clásica responderá, la computación cuántica dará otro paso, y el patrón se repetirá. Y algún día, cuando el rendimiento de un computador cuántico ya no pueda ser alcanzado clásicamente, sospecharemos que hemos visto una ventaja cuántica -- pero incluso entonces no lo sabremos con certeza. Proporcionar pruebas de imposibilidad para los computadores clásicos es, hasta donde sabemos, un problema imposiblemente difícil en sí mismo.

Simulación de la naturaleza

Los simuladores clásicos -- es decir, programas informáticos en computadores clásicos que simulan sistemas físicos -- pueden hacer predicciones sobre sistemas de mecánica cuántica. Pero los simuladores clásicos no son mecánico-cuánticos y no pueden emular directamente sistemas de mecánica cuántica. En su lugar, utilizan cálculos matemáticos para aproximar el comportamiento mecánico-cuántico. A medida que crece el tamaño de los sistemas simulados, el esfuerzo requerido aumenta drásticamente, lo que establece límites sobre qué sistemas cuánticos pueden simularse clásicamente, cuánto tiempo tardan las simulaciones y cuán precisos son los resultados.

Los computadores cuánticos, por otro lado, pueden emular sistemas cuánticos más directamente -- y como resultado, el esfuerzo que requieren escala considerablemente mejor a medida que crece el tamaño del sistema. Esta fue de hecho la idea de Richard Feynman en la década de 1980, que motivó por primera vez una investigación del potencial de los computadores cuánticos. ¡Hablaremos más sobre esto más adelante!

Investigadores de IBM® publicaron un artículo en 2023 que mostró por primera vez que un computador cuántico puede competir con técnicas clásicas de vanguardia para simular un modelo físico particular. Sus resultados aún pueden ser alcanzados por técnicas avanzadas en computadores clásicos -- pero superó a los algoritmos de fuerza bruta, y también ofrece un nuevo punto de datos con el cual se pueden comparar diferentes métodos de simulación (que no son exactos y no coinciden en sus predicciones).

Enfoque en procesadores cuánticos más grandes

Los usuarios anteriores de hardware cuántico de IBM pueden haber notado que los procesadores más pequeños que anteriormente poníamos a disposición del público han sido retirados para dar paso a procesadores más grandes (con más de 100 qubits). Estos procesadores más pequeños podían ser fácilmente simulados clásicamente. Aunque representaban pasos intermedios accesibles al público en una tecnología en progreso, no podían demostrar Quantum Utility: todo lo que se podía hacer con ellos podría haberse hecho igualmente fácil con una simulación clásica.

Con aproximadamente 100 qubits, sin embargo, eso ya no es el caso; los procesadores cuánticos de este tamaño ya no pueden ser simulados clásicamente. Esto representa una especie de transición de fase -- hacia una nueva era de la tecnología de computación cuántica, en la que el potencial para superar los cálculos clásicos existe. Aquí es donde IBM ha decidido concentrarse -- para buscar rendimiento computacional cuántico y trabajar hacia una eventual ventaja cuántica.

Animamos a nuestros usuarios a aprovechar al máximo estos nuevos dispositivos, experimentar con ellos, probar sus límites y aprender de las experiencias para la próxima generación de procesadores cuánticos, que actualmente está en desarrollo. ¡Este curso está diseñado para permitirte hacer exactamente eso!

Público objetivo y objetivos del curso

Este curso está dirigido a cualquier persona que quiera desarrollar nuevas aplicaciones para computadores cuánticos, escalar su trabajo actual en computación cuántica o aprender a incorporar procesadores cuánticos en su flujo de trabajo. Esto incluye no solo a físicos e informáticos, sino también a ingenieros, químicos, científicos de materiales y cualquier otra persona con interés en dominar el hardware de computación cuántica.

El curso será práctico y se centrará en el uso práctico de los computadores cuánticos. Entre otros, se cubrirán los siguientes temas y habilidades:

• Ejecución de trabajos a escala de utilidad en procesadores cuánticos a través de Qiskit Runtime
• Uso de técnicas de mitigación de errores para mejorar los resultados del hardware
• Áreas de aplicación potenciales para los computadores cuánticos a corto plazo

Este curso no cubre la teoría introductoria de la computación cuántica y asume conocimientos básicos sobre qubits y circuitos cuánticos. El curso Basics of Quantum Information en esta plataforma cubre este material y se recomienda para principiantes en computación cuántica.

La historia de la computación

La computación cuántica es una emocionante nueva tecnología en una fase temprana de desarrollo -- pero es solo un capítulo en una historia que se remonta miles de años. Es la historia de la computación y sus conexiones multifacéticas con el mundo físico.

Dispositivos de cálculo desde la antigüedad

Desde la antigüedad, los seres humanos hemos necesitado realizar cálculos -- o, en otras palabras, procesar información según reglas y restricciones determinadas -- para facilitar la comunicación, la construcción, el comercio, la ciencia y otros aspectos de nuestras vidas. Nos hemos vuelto hacia el mundo físico en busca de ayuda y, mediante ingeniosos descubrimientos, hemos construido dispositivos que nos ayudan a calcular.

Hace mucho tiempo, dispositivos hechos de madera, hueso y nudos almacenaban información y facilitaban los cálculos. Los dispositivos mecánicos, construidos con palancas, engranajes y otras máquinas, evolucionaron desde los primeros relojes astronómicos hasta calculadoras y dispositivos de cálculo sofisticados como los analizadores diferenciales, que resolvían ecuaciones usando ruedas y discos giratorios. Incluso la tecnología de la escritura ha desempeñado un papel importante en esta historia, al permitir que los seres humanos realizaran cálculos que de otro modo no habrían podido hacer.

Cuando pensamos en computadores hoy en día, tendemos a pensar en computadores digitales electrónicos. Pero esa es en realidad una tecnología bastante reciente: los computadores digitales electrónicos se construyeron por primera vez en la década de 1940. (En contraste, se cree que el ábaco sumerio fue inventado en algún momento entre el 2700 y el 2300 a. C.) La tecnología ha avanzado dramáticamente desde entonces y los computadores son ahora ubicuos. Se encuentran en hogares, lugares de trabajo y en los vehículos que nos transportan entre ellos, y muchos de nosotros los llevamos a todas partes.

También tenemos supercomputadores, que son grandes colecciones de procesadores clásicos potentes conectados en paralelo. Son algunas de las mejores herramientas que la humanidad ha construido jamás para resolver problemas difíciles, y su rendimiento y fiabilidad siguen avanzando. Pero aun así, hay problemas computacionales importantes que incluso estos gigantes nunca podrán resolver debido a la dificultad computacional inherente de estos problemas.

Conexiones con el mundo físico

Los computadores tienen muchos usos. Un uso importante de los computadores es aprender sobre el mundo físico y obtener una mejor comprensión de sus patrones. Los usos históricos en esta categoría incluyeron la predicción de eclipses solares y lunares y las mareas, la comprensión del movimiento de los cuerpos astronómicos y (en tiempos más recientes) la modelación de explosiones. Hoy en día, difícilmente existe un laboratorio de física en el mundo sin un computador.

De manera más general, la física y la computación siempre han estado entrelazadas. La computación no puede existir en el vacío: la información requiere un medio, y para calcular debemos utilizar el mundo físico de alguna manera. Rolf Landauer, un científico informático (y empleado de IBM), reconoció hace décadas que la información es física y solo existe a través de una representación física. El principio de Landauer establece una conexión entre la información y las leyes de la termodinámica, pero en realidad hay muchas conexiones.

Comprender el mundo físico es el objetivo de la física como disciplina, pero en realidad es una calle de doble sentido. A través de nuestra comprensión del mundo físico podemos aprovechar nuevas tecnologías que nos ayudan a calcular, y a través de ellas seguimos aprendiendo sobre el mundo físico -- nos impulsamos mutuamente, tirando de la física y la tecnología computacional hacia arriba.

Ley de Moore

La ley de Moore es la observación de que el número máximo de transistores en un circuito integrado se duplica aproximadamente cada 2 años. En las últimas 5 décadas, no solo hemos observado esta tendencia, sino que también hemos cosechado sus frutos. Con más transistores en un chip, podemos realizar cálculos más complejos y hacerlo más rápido. Esa es la razón por la que los computadores se han vuelto cada vez más potentes con el tiempo.

Sin embargo, la "ley" de Moore se acerca inevitablemente a su fin. Los expertos no están de acuerdo sobre cuándo sucederá eso, y algunos argumentan que ya ha sucedido. Pero sabemos con certeza que inevitablemente debe terminar, porque hay un límite teórico para la miniaturización de los componentes de cálculo. ¡No podemos hacer un transistor más pequeño que un átomo! Aunque esto pueda sonar exagerado, ese es el muro al que nos dirigimos.

La solución no es renunciar y decir: "Bueno, esto es lo mejor que podemos lograr." Eso va en contra de la naturaleza humana. En su lugar, debemos explorar el mundo físico en busca de nuevas herramientas de cálculo, y aquí es donde entra la computación cuántica.

Computación cuántica

Mecánica cuántica y computación

La mecánica cuántica fue descubierta a principios del siglo XX y ya ha desempeñado un papel importante en la computación. De hecho, nuestra comprensión de la mecánica cuántica hizo posible en parte los computadores modernos. Sin la mecánica cuántica, por ejemplo, sería difícil imaginar que se hubiera inventado el disco duro de estado sólido.

Computación cuántica en la teoría

Cuando Richard Feynman propuso por primera vez el concepto de un computador cuántico en 1982, se centró en la simulación de sistemas de mecánica cuántica. Los cálculos necesarios para ello parecían ser demasiado difíciles para los computadores ordinarios -- pero quizás los sistemas podrían ser emulados directamente con un computador que operara según una descripción mecánico-cuántica del mundo.

Hoy, ese es uno de los caminos más prometedores para la computación cuántica. Según nuestro mejor entendimiento, la naturaleza no es clásica -- es mecánico-cuántica. Por lo tanto, los computadores cuánticos podrían ser herramientas valiosas para comprenderla. Los computadores clásicos, por otro lado, solo pueden aproximar lo que realmente sucede en la naturaleza, y en algunos casos estas aproximaciones son muy limitadas.

Una forma de pensar en esto es mediante una analogía con los túneles de viento. La dinámica de fluidos es notoriamente difícil de simular y predecir matemáticamente. Es, por ejemplo, demasiado costoso e impráctico simular un automóvil contra el viento, por lo que los fabricantes de automóviles construyen túneles con viento soplando y conducen los automóviles a través de ellos para probar su rendimiento. Es decir, generan viento en lugar de simularlo. Construir un computador cuántico para estudiar el mundo físico puede compararse, de alguna manera, con construir un túnel de viento para estudiar el efecto del viento en los automóviles. Los computadores cuánticos pueden emular las leyes de la naturaleza a nivel molecular directamente, ya que actúan de acuerdo con esas leyes -- esto significa que emulan la naturaleza en lugar de simularla mediante fórmulas y cálculos.

Otros siguieron las ideas de Feynman -- y vincularon estas ideas con una teoría de la información cuántica que ya estaba en desarrollo. Nació el campo de la información y computación cuántica. Desde entonces se ha convertido en un rico campo de investigación multidisciplinaria, y numerosas ventajas de la información y computación cuántica sobre la clásica han sido identificadas en una variedad de áreas teóricas de comunicación, computación y criptografía.

Computación cuántica en la práctica

En términos prácticos, se necesitan dos cosas para convertir este tipo de ventajas teóricas en ventajas reales: los dispositivos en sí mismos y los métodos para desbloquear su potencial.

A diferencia de los computadores clásicos, nadie lleva un computador cuántico en el bolsillo. Hasta hace poco, si querías experimentar con un computador cuántico, tenías que construir y mantener uno tú mismo (normalmente en un oscuro laboratorio de sótano universitario), y en el mejor de los casos tendrías unos pocos qubits muy ruidosos. Eso ya no es así. En 2016, IBM Quantum® puso a disposición el primer procesador cuántico en la nube. Tenía solo 5 qubits y tasas de error relativamente altas, pero hemos recorrido un largo camino desde entonces.

Además de construir computadores cuánticos, también necesitamos desarrollar métodos para usarlos de manera efectiva. Mientras que los avances teóricos en algoritmos y protocolos cuánticos sugieren un fuerte potencial, el desafío de encontrar usos prácticos para la computación cuántica aún está por delante. Los computadores cuánticos de hoy aún no pueden realizar cálculos tolerantes a fallos que serían necesarios para convertir las ventajas teóricas conocidas en ventajas prácticas. Pero están más allá del alcance de las simulaciones por computador clásicas, y podemos apuntar a aprovechar ese hecho para obtener rendimiento computacional.

Con estos avances, tenemos una nueva herramienta para la computación, y depende de nosotros descubrir qué podemos hacer con ella.

Aplicaciones potenciales

No se espera que la computación cuántica sea útil para investigar cómo se comportan los automóviles en el viento. Pero hay otros procesos físicos -- como los involucrados en el diseño de baterías o en ciertas reacciones químicas -- donde la capacidad de un computador cuántico para emular la naturaleza podría llevar a una ventaja cuántica. De manera más general, hay muchos problemas que son demasiado difíciles o costosos incluso para los supercomputadores más avanzados, incluidos problemas que son muy relevantes para nuestra sociedad. La computación cuántica puede no ofrecer soluciones para todos, pero para algunos podría ofrecerlas.

Las siguientes tres áreas de aplicación representan objetivos en el ámbito de la computación cuántica ruidosa, antes de la implementación de la corrección cuántica de errores y la tolerancia a fallos.

• Optimización
• Simulación de la naturaleza
• Encontrar estructura en datos (incluyendo aprendizaje automático)

Discutiremos estos temas con más detalle más adelante en el curso.

Estado de la tecnología

Construir computadores cuánticos es un desafío tecnológico difícil, y solo han pasado 8 años desde que pequeños computadores cuánticos están disponibles públicamente. En esos 8 años, hemos logrado avances en muchos frentes.

Numerosos procesadores cuánticos de IBM son ahora accesibles a través de la nube, todos los cuales tienen más de 100 qubits. Pero no es solo el tamaño de los procesadores lo que importa -- esa es solo una métrica que nos interesa. La calidad de las puertas también ha mejorado dramáticamente, y también hemos introducido métodos para reducir y mitigar los errores inherentes a los sistemas de mecánica cuántica, incluso mientras trabajamos hacia la creación de sistemas tolerantes a fallos. Tres métricas fundamentales -- tamaño, calidad y velocidad -- son cruciales para rastrear las mejoras de rendimiento.

• Tamaño. Más qubits son obviamente mejores, pero solo si el aumento en número no perjudica el rendimiento (lo cual puede ocurrir). De hecho, queremos más qubits de alta calidad que no interfieran entre sí por diafonía cuando no queremos que lo hagan. La forma en que los qubits están conectados entre sí también es importante, y el desafío de cómo hacerlo mejor representa un desafío para los circuitos de qubits superconductores.

• Calidad. Otra métrica importante que observamos para rastrear las mejoras de rendimiento a lo largo del tiempo es la fidelidad de las puertas de 2 qubits. Las puertas que operan en qubits individuales no son tan propensas a errores como las puertas de 2 qubits, que por lo tanto son la mayor preocupación. (Las puertas de 2 qubits también son cruciales porque son responsables de generar el entrelazamiento entre los qubits, que se cree que es uno de los fenómenos físicos que otorga a la computación cuántica su potencia.)

• Velocidad. Por último, está la velocidad y la eficiencia. En resumen, el tiempo dedicado a ejecutar un programa (incluyendo tanto las partes cuánticas como las clásicas) debe ser lo más corto posible.

Conclusión

Es realmente un momento emocionante para trabajar en el campo de la computación cuántica: por primera vez en la historia, podemos comenzar a explorar un dominio computacional que está más allá de la computación clásica.

T.J. Watson predijo famosamente una vez que habría un mercado mundial para solo unos pocos computadores. Puede que nos riamos ahora de lo equivocado que estaba -- pero al hacerlo, debemos reconocer que tenemos la ventaja de la retrospectiva. Y también deberíamos reconocer que los seres humanos tendemos a subestimar enormemente el potencial de las tecnologías futuras. Ahora que nos toca a nosotros y asumimos roles como pioneros tempranos de la computación cuántica, deberíamos tener eso en mente.

La computación cuántica a menudo se contrasta con la computación clásica como algo claramente diferente y en competencia con ella. Pero desde una perspectiva más amplia, podemos ver la computación cuántica simplemente como otro capítulo en una larga historia. Está en nuestra naturaleza como seres humanos buscar nuevas formas de calcular y aprovechar el poder que el mundo natural nos ofrece para ello. Lo hemos estado haciendo durante siglos. La computación cuántica nos ofrece una nueva herramienta en este empeño, y depende de nosotros descubrir cómo podemos aprovechar el poder que nos brinda.