Las computadoras cuánticas son fundamentalmente diferentes de las computadoras clásicas. En lugar de utilizar bits (0 y 1), utilizan “qubits”, que pueden existir en múltiples estados simultáneamente debido a fenómenos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento.
Entre otras tareas esenciales para una computadora cuántica, procesar procesos o datos dinámicos, puede procesar datos de entrada complejos como “cuánticos”. datos” deben traducirse a algo que él pueda entender. Este proceso se llama entrelazamiento cuántico.
Esencialmente, la computación cuántica “programa” una computadora cuántica convirtiendo un objetivo específico en una secuencia ejecutable. Así como una aplicación de GPS convierte el destino deseado en una serie de pasos prácticos que puede seguir, la compilación cuántica traduce un objetivo de alto nivel en una secuencia precisa de operaciones cuánticas que una computadora cuántica puede realizar.
Tradicionalmente, los algoritmos de finalización cuántica optimizan un único objetivo a la vez. Si bien es eficaz, este enfoque tiene limitaciones. Muchas aplicaciones complejas requieren computadoras cuánticas para realizar múltiples tareas. Por ejemplo, al simular procesos dinámicos cuánticos o preparar estados cuánticos para experimentos, es posible que los investigadores necesiten gestionar múltiples operaciones simultáneamente para obtener resultados precisos. En estas situaciones, manejar un objetivo a la vez se vuelve ineficaz.
Para abordar estos desafíos, el Dr. Lee Bin Ho de la Universidad de Tohoku dirigió un equipo que desarrolló un algoritmo de computación cuántica multiobjetivo. Publicaron su nuevo estudio en la revista Machine Learning: Science & Technology el 5 de diciembre de 2024.
“Al permitir que una computadora cuántica optimice múltiples objetivos simultáneamente, este algoritmo aumenta la flexibilidad y maximiza la eficiencia”, dice Lee. Esto mejora la simulación de sistemas complejos o tareas que involucran múltiples variables en el aprendizaje automático cuántico, lo que lo hace ideal para aplicaciones en diversos campos científicos.
Además de las mejoras de rendimiento, este algoritmo multiobjetivo abre la puerta a nuevas aplicaciones que antes estaban limitadas por enfoques de un solo objetivo. Por ejemplo, en ciencia de materiales, los investigadores pueden utilizar este algoritmo para explorar simultáneamente múltiples propiedades de un material a nivel cuántico. En física, los algoritmos pueden ayudar a estudiar sistemas que evolucionan para comprenderse completamente o que requieren diferentes interacciones.
Este desarrollo representa un avance importante en la computación cuántica. “El algoritmo de finalización cuántica de objetivos múltiples nos acerca al día en que las computadoras cuánticas puedan manejar de manera eficiente tareas complejas y multidimensionales, proporcionando soluciones a problemas más allá del alcance de las computadoras clásicas”, dice Li.
De cara al futuro, Le pretende estudiar cómo se adapta el algoritmo a diferentes tipos de ruido e identificar formas de mejorar su rendimiento.
