La creación de modelos informáticos detallados de chips cuánticos ayuda a los científicos a predecir cómo se comportarán antes de comenzar la producción. Este enfoque permite a los investigadores detectar problemas potenciales de manera temprana y garantizar que los diseños funcionen como se espera. En Berkeley Lab, el investigador del Acelerador de Sistemas Cuánticos (QSA), Zhi Jacky Yao, y Andy Nonaka, del Departamento de Matemáticas Aplicadas e Investigación Computacional (AMCR), están desarrollando simulaciones electromagnéticas avanzadas para ayudar a desarrollar hardware cuántico de próxima generación.
“El modelo computacional predice cómo las decisiones de diseño afectan la propagación de ondas electromagnéticas en el chip”, dijo Nonaka, “para garantizar un acoplamiento adecuado de la señal y evitar diafonías no deseadas”.
Para llevar a cabo esta tarea, el equipo utilizó ArtemisaUna herramienta de modelado a exaescala para simular y refinar un chip cuántico desarrollada a través de una colaboración entre el Laboratorio de Nanoelectrónica Cuántica de Irfan Siddiqui en la Universidad de California, Berkeley y el Banco de Pruebas Cuánticas Avanzada (AQT) del Laboratorio Berkeley. Yao presentará la investigación en una presentación técnica en la Conferencia Internacional sobre Computación, Redes, Almacenamiento y Análisis de Alto Rendimiento (SC25).
El diseño de chips cuánticos combina elementos de la ingeniería de microondas con la complejidad de la física a temperaturas extremadamente bajas. Por esta razón, una plataforma de simulación electromagnética clásica como ARTEMIS, desarrollada originalmente en el marco del Proyecto de Computación Exaescala del DOE, es muy adecuada para estudiar estos sistemas.
Una enorme supercomputadora aborda un diminuto chip
Aunque no todas las simulaciones requieren recursos informáticos extremos, este proyecto tiene limitaciones. Para capturar los detalles finos de un chip extremadamente complejo, el equipo confió en la potencia casi completa del superordenador de Perlmutter. Durante 24 horas, utilizaron casi las 7168 GPU NVIDIA para modelar un chip multicapa de solo 10 milímetros de ancho y 0,3 milímetros de grosor, con características tan pequeñas como una micra.
“No conozco a nadie que haya realizado alguna vez un modelado físico de un circuito microelectrónico a escala completa del sistema Perlmutter. Estábamos usando alrededor de 7.000 GPU”, dijo Nonaka. “Desmontamos el chip en 11 mil millones de celdas de red. Pudimos ejecutar más de un millón de pasos de tiempo en siete horas, lo que nos permitió evaluar tres configuraciones de circuito en un día en el Perlmutter. Estas simulaciones no habrían sido posibles en este período de tiempo sin el sistema completo”.
Este nivel de precisión distingue el trabajo. Muchas simulaciones simplifican los chips como “cajas negras” debido a limitaciones computacionales, pero el acceso a miles de GPU permite a los investigadores modelar la estructura física real y el comportamiento de los dispositivos.
“Hacemos simulación de nivel físico de onda completa, lo que significa que nos preocupamos por el material que se usa en el chip, el diseño del chip, cómo se cablea el metal (niobio u otros cables metálicos), cómo se construye el resonador, qué tamaño, qué forma, qué material se usa”, dijo Yao. “Nos preocupamos por esos detalles físicos y los incorporamos a nuestro modelo”.
Además de los detalles estructurales, la simulación recrea cómo se comportará el chip durante las pruebas reales, incluyendo cómo interactúan los qubits entre sí y con el resto del circuito.
Capturando el comportamiento cuántico en tiempo real
Al combinar modelos físicos detallados con simulaciones basadas en el tiempo, los investigadores han logrado algo inusual. Su enfoque utiliza las ecuaciones de Maxwell en el dominio del tiempo, lo que les permite tener en cuenta los efectos no lineales y seguir cómo evolucionan las señales.
La combinación de estas cualidades (el enfoque en el diseño físico del chip y la capacidad de simular en tiempo real) es parte de lo que hace que la simulación sea única, dice Yao: “La combinación es útil, porque utilizamos ecuaciones diferenciales parciales, las ecuaciones de Maxwell, y lo hacemos en el dominio del tiempo para que podamos incorporar un comportamiento no lineal de nuestras no linealidades”.
El proyecto contó con el apoyo de NERSC a través del programa Quantum Information Science @ Perlmutter, que asigna tiempo de computación para esfuerzos prometedores de investigación cuántica. Incluso dentro de ese programa, esta simulación destacó por su escala y ambición.
“Este esfuerzo es uno de los proyectos cuánticos más ambiciosos de Perlmutter hasta la fecha, utilizando la potencia informática de Artemis y NERSC para capturar más de cuatro órdenes de magnitud de detalle en hardware cuántico”, dijo Katie Klimko, ingeniera de computación cuántica de NERSC que trabajó en el proyecto.
Próximos pasos para el modelado de chips cuánticos
De cara al futuro, el equipo planea ampliar sus simulaciones para obtener una comprensión más precisa del chip y su rendimiento en sistemas más grandes.
“Queremos hacer más simulaciones cuantitativas para poder realizar un posprocesamiento y cuantificar el comportamiento espectral del sistema”, dijo Yao. “Queremos ver cómo el qubit resuena con el resto del circuito. En el dominio de la frecuencia, queremos compararlo con otras simulaciones en el dominio de la frecuencia para tener más confianza en que, cuantitativamente, la simulación es correcta”.
Finalmente, el modelo se contrastará con la realidad. Una vez fabricado y evaluado experimentalmente el chip, los investigadores compararán los resultados con sus predicciones y refinarán la simulación en consecuencia.
Yao y Nonaka enfatizaron que este logro dependía de la estrecha colaboración de Berkeley Lab y sus socios, incluidos AMCR, QSA, AQT y NERSC, que proporcionaron potencia informática y experiencia técnica. Según el director de QSA, Bert de Jong, este esfuerzo representa un importante paso adelante.
“Esta simulación sin precedentes, hecha posible gracias a una amplia asociación entre científicos e ingenieros, es un paso importante para acelerar el diseño y desarrollo de hardware cuántico”, afirmó. “Los chips cuánticos más fuertes y eficientes desbloquearán nuevas capacidades para los investigadores y abrirán nuevas vías en la ciencia”.
