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Luisa AchaerandioBorja TosarFrancis VillatoroHéctor SocasMaría Ribesdecoherencia de qubitscálculos cuánticos con cubitsbits lógicos y decoherenciaestado coherente en superposiciónqubits lógicos con matrices físicasalgoritmos corrección errores qubitseficiencia qubits físicos villatoroqubits en estado coherenteoperaciones sobre qubitsfactorizar números primosrobustez durante mucho tiempo ordenadores cuánticosFrancis VillatoroRinaldiIBMNatureJavier BenavidesHéctor Socas
Decoherencia de qubits
Con
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Francis Villatoro explica la necesidad de una gran cantidad de qubits para realizar cálculos cuánticos y cómo la decoherencia afecta a estos cálculos.
…de verdad, sobre el papel, pues no mucho mayores. Es decir, una clave de 256, por lo mismo necesitas, pues, multiplícalo por 10, por 30, pues unos miles. Las claves actuales más seguras son del orden de 4096 bits. Con lo que ya estamos hablando del orden de. Cientos de miles próximos a millón de bits lógicos, o sea, de bits de verdad, de cubits de verdad. Ahora, claro, ¿qué pasa? Que sabemos que cuando pones muchos qubits, los qubits se decoheren; el estado coherente en superposición se destruye, se va rompiendo en trozos, en diferentes regiones, y claro, eso destruye completamente el cálculo, hace que el cálculo se vuelva completamente erróneo. Entonces, claro, para poder tener 1.000 qubits lógicos, o los 7.000 que tú has dicho, probablemente cada Uno de esos qubits lógicos tiene que estar implementado con un grupito, con una matriz de qubits físicos. Los algoritmos de corrección de errores más buenos son mejores conforme el número de qubits es mayor. Con lo que hay algoritmos de 256 qubits físicos por cada qubit lógico y hay algoritmos de 16 qubits físicos por qubit lógico. Pero para Mantener la robustez durante mucho tiempo, pero un punto importante que no se tiene que olvidar nunca en ordenadores cuánticos es que lo importante no es el número de qubits; lo importante es el tiempo que tú mantienes en estado coherente los qubits y puedes operar sobre ellos porque tú tienes que hacer muchas operaciones. Tú dices: yo quiero factorizar un número primo, sí, quiero factorizar un número primo de Tamaño, yo qué sé, 256 bits vale, pero tendré que hacer más de una operación por bit, entonces tengo que hacer miles o millones de operaciones. Entonces necesito no solo un ordenador en el que me quepa, que me quepa el algoritmo, que me quepa esa transformada…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro aclara que la cantidad de qubits necesarios para realizar un cálculo es diferente a la cantidad necesaria para corregir los errores en ese mismo cálculo.
Significado #13 · Palabras #11qubits para cálculo rinaldierrores en cálculo qubitsfactorización números primos 7000 qubitsmodelos de matrices látices…lo contaba como si fuera verdad, como si fuera verdad que una empresa dice financiarme con dinero e invertir en mi empresa que vamos a lograr cosas imposibles. Gastón: tenía una pregunta, Francis, que vos sabés mucho más que yo esto. Quiero entender un poco. una cosa es la cantidad de qubits para generar un cálculo y otra cosa es la enorme cantidad de qubits para tener en cuenta los errores de tal cálculo. Son cosas distintas. Estimaciones, que no sé cuán sería somos, no soy un experto en esto, de Rinaldi y otros colaboradores de 2001, 2002, en los cuales decían que, por ejemplo, para romper códigos de factorización de números primos eran necesarios, se estimaba, es un cálculo muy aproximado, con modelos de matrices en látices y qué sé yo, algo del orden de 7000 qubits o del orden de 10 a la 4 qubits. es ese, digo de cálculo, después hablamos de los errores y todo eso, pero estamos, más allá de si esas estimaciones son homologadas o no por todos, el orden de magnitud, estamos hablando de ese tipo de orden de magnitud, ¿no? 6.000, 7.000, algo así. Claro, aquí tenemos que tener dos cosas bien separadas. Una cosa es la teoría, la matemática, los garabatos que uno escribe en hojas de papel. Peter Shore hizo un algoritmo, el algoritmo de factorización de números primos, que es un algoritmo que es…
Francis Villatoro explica la necesidad de una gran cantidad de qubits para realizar cálculos cuánticos y cómo la decoherencia afecta a estos cálculos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1decoherencia de qubitscálculos cuánticos con cubitsbits lógicos y decoherenciaestado coherente en superposiciónqubits lógicos con matrices físicasalgoritmos corrección errores qubitseficiencia qubits físicos villatoroqubits en estado coherenteoperaciones sobre qubitsfactorizar números primosrobustez durante mucho tiempo ordenadores cuánticos…de verdad, sobre el papel, pues no mucho mayores. Es decir, una clave de 256, por lo mismo necesitas, pues, multiplícalo por 10, por 30, pues unos miles. Las claves actuales más seguras son del orden de 4096 bits. Con lo que ya estamos hablando del orden de. Cientos de miles próximos a millón de bits lógicos, o sea, de bits de verdad, de cubits de verdad. Ahora, claro, ¿qué pasa? Que sabemos que cuando pones muchos qubits, los qubits se decoheren; el estado coherente en superposición se destruye, se va rompiendo en trozos, en diferentes regiones, y claro, eso destruye completamente el cálculo, hace que el cálculo se vuelva completamente erróneo. Entonces, claro, para poder tener 1.000 qubits lógicos, o los 7.000 que tú has dicho, probablemente cada Uno de esos qubits lógicos tiene que estar implementado con un grupito, con una matriz de qubits físicos. Los algoritmos de corrección de errores más buenos son mejores conforme el número de qubits es mayor. Con lo que hay algoritmos de 256 qubits físicos por cada qubit lógico y hay algoritmos de 16 qubits físicos por qubit lógico. Pero para Mantener la robustez durante mucho tiempo, pero un punto importante que no se tiene que olvidar nunca en ordenadores cuánticos es que lo importante no es el número de qubits; lo importante es el tiempo que tú mantienes en estado coherente los qubits y puedes operar sobre ellos porque tú tienes que hacer muchas operaciones. Tú dices: yo quiero factorizar un número primo, sí, quiero factorizar un número primo de Tamaño, yo qué sé, 256 bits vale, pero tendré que hacer más de una operación por bit, entonces tengo que hacer miles o millones de operaciones. Entonces necesito no solo un ordenador en el que me quepa, que me quepa el algoritmo, que me quepa esa transformada…
Francis Villatoro explica las dificultades para ejecutar cálculos cuánticos debido a la gran cantidad de operaciones necesarias, que superan ampliamente el número de bits involucrados.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2 · Palabras #15cálculos cuánticos millonadas operacionesdecoherencia destruye ordenadores cuánticosoperaciones microondas lentasqubits en ordenadores ibmalgoritmo limitado con 50 qubitsoperaciones constantes con 200 qubitsfrancis villatoro y la capacidad computacional…que depende. Ya hay algoritmos publicados en teoría con factores del orden de 2 y de 3, que te multiplican por 3 el número de bits, pero son algoritmos con una enorme cantidad de operaciones y muy delicados; o sea, los algoritmos más normales rondan eso. 10, 20 veces el número de bits, pero todo eso en operaciones son muchísimas más operaciones; son millonadas de operaciones. Y claro, esas millonadas de operaciones es muy muy difícil que se puedan ejecutar. Tú vas a necesitar ordenadores cuánticos que aguanten al ritmo actual porque operamos con microondas, etc.; o sea, operamos de manera muy lenta. Los ordenadores cuánticos son extremadamente lentos a la hora de operar; con lo que la decoherencia te gana y rápidamente te destruye. Los ordenadores de IBM, esto que tienen como 200 qubits o el número de operaciones que permiten es prácticamente el mismo que el de 50. Entonces dice: el algoritmo que puedo ejecutar en 50 es una porquería de algoritmo. Pues pongo 200 y puedo ejecutar también una porquería aún más grande, porque con el mismo número de operaciones puedo tocar muchos menos qubits. Se convierte en una cosa absolutamente ridícula. ¿No es 650? ¿Estás pensando en Sikamor o esta? Sí, cosas así. Sí, estos ordenadores están de ese orden; Sikamor es de Google, Google ya tiene uno de 70 y pico y tiene otro de 105, 104. IBM es la que ahora está.…
Francis Villatoro describe un avance significativo en la tecnología cuántica: un sistema de memoria cuántica basado en 3.000 átomos atrapados, capaz de mantener la coherencia durante dos horas sin realizar operaciones.
Habla: Francis VillatoroSignificado #15memoria cuántica 3000 qubitscoherencia dos horas qubitsátomos atrapados trampa cuánticapérdidas altísimas sistemas cuánticos…porque ahora mismo se está citando muchísimo y Nature quiere coger todas esas citas cuanto antes y acumular más citas, y se ha logrado algo sorprendente. Además, el sistema es fascinante cuando lo ves en vídeo: un dibujo por ordenador no es real cuando lo ves, se supone que las imágenes están basadas en datos de verdad pero todo simulado. Se ha logrado un sistema de 3.000 qubits que se ha mantenido coherente durante dos horas. ¡Dos horas! Es decir, no se ha hecho ninguna operación cuántica, no se ha operado con los qubits; no es un ordenador cuántico, es lo que llaman una memoria cuántica o, si quieres, un registro cuántico. Son esos 3.000 qubits y es un mecanismo curioso, claro, para poder mantener durante tanto tiempo; fíjate, tienes que tener del orden de 3.000 átomos atrapados en una trampa. En realidad, las pérdidas son altísimas y tienes que trabajar con muchísimos más; estamos hablando de un sistema en el que Aquí se está trabajando en este artículo concreto con átomos de Rubidio 87, es una matriz de 36 por 90, es decir, de 3.240 átomos y hay una distribución estadística de los sitios que están ocupados. Se estima que el pico de la distribución está alrededor de…
Héctor Socas responde a la pregunta de Javier Benavides sobre qué tipo de qubits tienen más futuro, expresando su sorpresa por la frecuencia con la que recibe esta consulta.
Habla: Héctor SocasPalabras #20qubits superconductores javier benavidesqubits iones atrapados javier benavidesqubits fotones pregunta frecuentepuntos cuánticos futuro qubits…salvo la de Maldacena. Exacto. Odio las dualidades. Odio los dualismos, vivo o no vivo, qué sé yo. Exacto, es que ese es el punto; ese es realmente el punto. El mundo es mucho más complejo de lo que esperamos. No es binario, no es binario: lo siento. Pregunta Javier Benavides, ¿qué tipo de qubits le ven más futuro? ¿A los de superconductores, a los de iones atrapados, los de fotones o los de puntos cuánticos? La respuesta es una pregunta que me pregunta todo el mundo, no sé por qué; todo el mundo me pregunta siempre lo mismo. Para saber en qué invertir, ¿en qué tecnología poner el dinero? La gente se está hartando en la criptomoneda. Predecir el futuro es imposible por definición de futuro. Lo dice el que acaba de traer la predicción de los Nobel. No sabemos qué tecnología es la…