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Aquí hay 6 usos reales de las computadoras cuánticas a corto plazo


Aunque los hallazgos recientes han echado un jarro de agua fría a la exageración de la computación cuántica, no descarte la tecnología todavía. El 4 de marzo, Google y XPrize anunciaron un premio de 5 millones de dólares para cualquiera que presente casos de uso para computadoras cuánticas. Si eso suena como una admisión de que los casos de uso aún no existen, no lo es, dice Ryan Babbush, jefe de algoritmos cuánticos de Google. «Sabemos de algunas aplicaciones para las que estos dispositivos tendrían un gran impacto», dice. «Una computadora cuántica es un acelerador de propósito especial», dice Matthias Troyer, vicepresidente corporativo de Microsoft Quantum y miembro del consejo asesor de la competencia Xprize. «Puede tener un enorme impacto en problemas especiales en los que la mecánica cuántica puede ayudar a resolverlos». Los tipos de problemas para los que las computadoras cuánticas podrían ser útiles se remontan a sus raíces históricas. En 1981, el físico Richard Feynman propuso la idea de una computadora cuántica como medio para simular toda la complejidad del mundo cuántico. “El impacto comercial de la resolución de sistemas cuánticos se da en la química, la ciencia de los materiales y la farmacia”. —Matthias Troyer, Microsoft Quantum Desde entonces, los científicos han ideado algoritmos ingeniosos para hacer que las computadoras cuánticas sean útiles para cosas no cuánticas, como buscar en bases de datos o descifrar la criptografía. Sin embargo, los algoritmos de búsqueda en bases de datos no prometen aceleraciones viables en el futuro previsible, y destruir la seguridad de Internet parece una razón dudosa para construir una nueva máquina. Pero un estudio reciente sugiere que las computadoras cuánticas podrán simular fenómenos cuánticos de interés para varias industrias mucho antes de que puedan avanzar en esas otras aplicaciones. “El impacto comercial de resolver sistemas cuánticos se da en la química, la ciencia de los materiales y la farmacia”, dice Troyer. Y éstas son industrias importantes, añade Troyer. «Desde la Edad de Piedra hasta la Edad del Bronce, la Edad del Hierro, la Edad del Acero, la Edad del Silicio, definimos el progreso a través del progreso de los materiales». En ese camino hacia la posible nueva Era Cuántica, he aquí algunos ejemplos con ventajas cuánticas comprobadas en las máquinas que los investigadores de la computación cuántica esperan para la próxima década. Y con un poco de suerte, Troyer espera que el premio de 5 millones de dólares motive a la comunidad científica a encontrar aún más formas de utilizar los algoritmos cuánticos en el mundo real. «La meta [of the prize] es que queremos que más científicos cuánticos se interesen no sólo en desarrollar algoritmos cuánticos y su teoría, sino también en preguntarse: ¿dónde se pueden aplicar? ¿Cómo podemos utilizar las computadoras cuánticas para abordar los grandes problemas del mundo? Metabolismo de fármacos En un artículo de 2022 publicado en PNAS, una colaboración entre la empresa farmacéutica Boehringer Ingelheim, la Universidad de Columbia, Google Quantum AI y la empresa de simulación cuántica QSimulate examinó una enzima llamada citocromo P450. Esta enzima en particular es responsable de metabolizar aproximadamente el 70 por ciento de las drogas que ingresan al cuerpo humano. El proceso de oxidación mediante el cual la enzima metaboliza las drogas es inherentemente cuántico, de una manera que es difícil de simular clásicamente (los métodos clásicos funcionan bien cuando no hay muchas correlaciones cuánticas a diferentes escalas). Descubrieron que una computadora cuántica de unos pocos millones de qubits podría simular el proceso de manera más rápida y precisa que las técnicas clásicas más modernas. «Descubrimos que se necesita la mayor precisión que ofrece una computadora cuántica para resolver correctamente la química en este sistema, por lo que una computadora cuántica no solo será mejor, sino que será necesaria», escribieron los investigadores (incluido Babbush) en una publicación de blog. .Secuestro de CO2 Una estrategia para reducir la cantidad de dióxido de carbono en la atmósfera es el secuestro: utilizar un catalizador para reaccionar con el dióxido de carbono y formar un compuesto que pueda almacenarse durante mucho tiempo. Existen estrategias de secuestro, pero no son lo suficientemente rentables ni energéticamente eficientes como para reducir significativamente las emisiones de carbono actuales. Varios estudios recientes han sugerido que las computadoras cuánticas del futuro cercano deberían poder modelar reacciones de dióxido de carbono con varios catalizadores con mayor precisión que las clásicas. ordenadores. De ser cierto, esto permitiría a los científicos estimar de manera más efectiva la eficiencia de varios candidatos de secuestro. Fertilización agrícola La mayoría de las tierras agrícolas hoy en día se fertilizan con amoníaco producido a alta temperatura y presión en plantas grandes mediante el proceso Haber-Bosch. En 2017, un equipo de Microsoft Research y ETH Zurich consideró un método alternativo de producción de amoníaco (fijación de nitrógeno mediante la enzima nitrogenasa) que funcionaría a temperatura y presión ambiente. Esta reacción no se puede simular con precisión mediante métodos clásicos, demostraron los investigadores. pero está al alcance de una computadora clásica y una cuántica trabajando en conjunto. «Si, por ejemplo, se pudiera encontrar un proceso químico para la fijación de nitrógeno a pequeña escala en una aldea en una granja, eso tendría un impacto enorme en la seguridad alimentaria», afirma Troyer, que participó en la investigación. Cátodos de batería alternativosMuchas baterías de iones de litio utilizan cobalto en sus cátodos. La minería de cobalto tiene algunos inconvenientes prácticos, incluidas preocupaciones ambientales y prácticas laborales inseguras. Una alternativa al cobalto es el níquel. En un estudio publicado en 2023, una colaboración entre el productor químico BASF, Google Quantum AI, la Universidad Macquarie en Sydney y QSimulate consideró lo que se necesitaría para simular un cátodo a base de níquel, óxido de níquel y litio, en una computadora cuántica.Níquel de litio puro El óxido, dijeron los investigadores, es inestable en su producción y su estructura básica no se conoce bien. Tener una mejor simulación del estado fundamental del material puede sugerir métodos para hacer una versión estable. Los requisitos de la computación cuántica para simular adecuadamente este problema están “fuera del alcance de las primeras computadoras cuánticas con corrección de errores”, escribieron los autores en una publicación de blog, “pero esperamos que este número disminuya con futuras mejoras algorítmicas”. Reacciones de fusión en 2022 , la Instalación Nacional de Ignición fue noticia con la primera reacción de fusión inercial que produjo más energía de la que se le puso directamente. En una reacción de fusión inercial, una mezcla de tritio y deuterio se calienta con láseres hasta que forma un plasma que colapsa sobre sí mismo, iniciando la reacción de fusión. Este plasma es extremadamente difícil de simular, afirma Babbush, que participó en el estudio. «El Departamento de Energía ya está gastando cientos de millones de horas de CPU, si no miles de millones de horas de CPU, simplemente calculando una cantidad», afirma. En una preimpresión, Babbush y sus colaboradores describieron un algoritmo que una computadora cuántica podría usar para modelar la reacción en toda su complejidad. Esto, al igual que la investigación sobre cátodos de batería, requeriría más qubits de los que están disponibles actualmente, pero los autores creen que futuras mejoras algorítmicas y de hardware pueden cerrar esta brecha. Mejora de los sensores cuánticos A diferencia de las computadoras cuánticas, los sensores cuánticos ya están teniendo un impacto en el mundo real. Estos sensores pueden medir campos magnéticos con mayor precisión que cualquier otra tecnología y se utilizan para escáneres cerebrales, mediciones de gravedad para mapear la actividad geológica y más. La salida del sensor cuántico son datos cuánticos, pero actualmente se leen como datos clásicos, unos y ceros tradicionales que pierden parte de la complejidad cuántica total. Un estudio de 2022 de una colaboración entre Google, Caltech, Harvard, UC Berkeley y Microsoft ha demostrado que si la salida de un sensor cuántico se canaliza a una computadora cuántica, pueden usar un algoritmo inteligente para aprender propiedades relevantes con exponencialmente menos copias. de los datos del sensor, acelerando la lectura. Demostraron su algoritmo cuántico en un sensor simulado, lo que demuestra que este algoritmo está al alcance incluso de las computadoras cuánticas existentes actualmente. Y más También hay algoritmos cuánticos ventajosos que aún están en busca de casos de uso definitivos, y se ofrecen premios en metálico para motivar también esa búsqueda. . Entre esos algoritmos se encuentran la resolución de ciertos tipos de ecuaciones diferenciales lineales y la búsqueda de patrones en datos a los que no se puede acceder de forma clásica. Además, clásicamente, no se puede demostrar que muchos algoritmos funcionen de manera eficiente con lápiz y papel, dice Jay Gambetta, vicepresidente de IBM Quantum. En cambio, la gente prueba algoritmos heurísticos en hardware real y algunos de ellos funcionan sorprendentemente bien. Con las computadoras cuánticas, sostiene Gambetta, el hardware de última generación está a punto de ser lo suficientemente bueno como para probar muchos más algoritmos heurísticos, por lo que deberían surgir muchos más casos de uso. «Creo que finalmente podemos empezar a descubrir algoritmos utilizando hardware», afirma Gambetta. “Y para mí eso abre una vía diferente para acelerar el descubrimiento científico. Y creo que eso es lo más emocionante”. Artículos de su sitio Artículos relacionados en la Web

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El gobierno del Reino Unido invierte £45 millones en computación cuántica

La computación cuántica es el foco de una inversión de £45 millones ($57 millones) por parte del gobierno del Reino Unido anunciada el 5 de febrero. El dinero se destina a encontrar usos prácticos para la computación cuántica y crear una “economía habilitada para lo cuántico” para 2033. a prototipos y acelerador de negocios De la inversión total, £30 millones ($38 millones) se dedican al desarrollo y entrega de computadoras cuánticas novedosas y avanzadas. Parte de este dinero se destina a la creación de entornos controlados en los que ingenieros y científicos puedan experimentar. Los 15 millones de libras restantes (19 millones de dólares) de la inversión se destinan al Quantum Catalyst Fund, que se otorga a organizaciones del sector público con proyectos de computación cuántica destinados a resolver problemas prácticos como la optimización del uso público de la energía. En esencia, las empresas elegidas para la financiación del Centro Nacional de Computación Cuántica trabajarán en el desarrollo de hardware cuántico. Mientras tanto, el Quantum Catalyst Fund apoya estudios de viabilidad sobre cómo se puede utilizar la tecnología cuántica para mejorar los servicios públicos. Más sobre Innovación Ganadores nombrados en el concurso Quantum Computing Testbeds El Centro Nacional de Computación Cuántica anunció que siete empresas han avanzado a la siguiente ronda de competencia en su desarrollo de prototipos de hardware de computación cuántica: ORCA Computing. Iónicos de Oxford. Quanta fría Reino Unido. QuEra Reino Unido. Rigetti. Aegiq. Movimiento cuántico. Estas organizaciones están probando diferentes tipos de plataformas de computación cuántica (entre ellas de iones atrapados, superconductoras, fotónica y átomos neutros) para ver cuál es más efectiva para tipos particulares de problemas. Cada empresa estudia diferentes formas de trabajar con los qubits, la unidad básica de información en la computación cuántica. A continuación, las siete empresas elegidas tendrán acceso a una instalación del NQCC para desplegar sus plataformas. Se esperan resultados para marzo de 2025. El Quantum Catalyst Fund tiene como objetivo resolver los problemas del sector público El Quantum Catalyst Fund es administrado por Innovate UK (una división del organismo del sector público de investigación e innovación del gobierno del Reino Unido, UKRI) y el Departamento de Ciencia, Innovación y Tecnología. Las empresas que recibieron dinero del Quantum Catalyst Fund son: Quantinuum (simulaciones de química). MoniRail (navegación ferroviaria). Cerca Magnetics (imágenes cerebrales para afecciones como epilepsia, conmoción cerebral y demencia). Delta g (cartografía gravitacional). Q-CTRL UK (horarios de trenes optimizados cuánticamente). Phasecraft (mejora del uso de la energía en la red pública). Estas seis empresas fueron elegidas tras una primera fase del concurso que duró tres meses. En la fase 2, desarrollarán prototipos y demostrarán lo que hacen sus proyectos. «Estamos brindando a nuestras empresas e instituciones líderes en el mundo los recursos y herramientas necesarios para construir una base sólida en computación cuántica con el potencial de escalar sus actividades para obtener una ventaja competitiva a largo plazo», dijo Kedar Pandya, director ejecutivo de programas entre consejos. en UKRI, en el comunicado de prensa. «Esta inversión ayudará a nuestros investigadores e innovadores a desarrollar el plan para el hardware y software de computación cuántica y asegurará el lugar del Reino Unido en este campo en desarrollo». VER: La computación cuántica podría ser un negocio de 6.000 millones de dólares para Australia, aprovechando la inversión estadounidense. (TechRepublic) Búsqueda de usos prácticos para la computación cuántica Además de la inversión de £45 millones en febrero, el Reino Unido dedicó £2.5 mil millones ($3.1 mil millones) en marzo de 2023 en apoyo de la Estrategia Cuántica Nacional. Esta estrategia tiene como objetivo desarrollar tecnologías cuánticas durante 10 años, a partir de 2024. Las tecnologías cuánticas son una de las cinco tecnologías críticas del gobierno identificadas en el Marco de Ciencia y Tecnología del Reino Unido como tecnologías con el potencial de resolver desafíos sociales, crear empleos bien remunerados e impulsar la economía. «Las tecnologías cuánticas tienen el potencial de enfrentar algunos de los mayores desafíos que enfrenta la sociedad», dijo Will Drury, director ejecutivo de tecnologías digitales de Innovate UK, en el comunicado de prensa. «Al liberar una potencia informática que va mucho más allá de la tecnología digital existente, podemos alcanzar nuevas fronteras en detección, temporización, imágenes y comunicaciones».

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Los materiales atómicamente delgados encogen significativamente los qubits


La computación cuántica es una tecnología endiabladamente compleja, con muchos obstáculos técnicos que afectan su desarrollo. De estos desafíos se destacan dos cuestiones críticas: la miniaturización y la calidad de los qubits. IBM ha adoptado la hoja de ruta de los qubits superconductores para alcanzar un procesador de 1.121 qubits para 2023, lo que lleva a la expectativa de que 1.000 qubits con el factor de forma de qubit actual sean factibles. Sin embargo, los enfoques actuales requerirán chips muy grandes (50 milímetros de lado o más) a escala de pequeñas obleas, o el uso de chiplets en módulos multichip. Si bien este enfoque funcionará, el objetivo es lograr un mejor camino hacia la escalabilidad. Ahora los investigadores del MIT han podido reducir el tamaño de los qubits y lo han hecho de una manera que reduce la interferencia que se produce entre qubits vecinos. Los investigadores del MIT han aumentado en un factor de 100 el número de qubits superconductores que se pueden añadir a un dispositivo. «Estamos abordando tanto la miniaturización como la calidad de los qubits», afirmó William Oliver, director del Centro de Ingeniería Cuántica del MIT. “A diferencia del escalado convencional de transistores, donde lo único que realmente importa es el número, para los qubits no basta con un número grande, sino que también deben ser de alto rendimiento. Sacrificar el rendimiento por el número de qubits no es un oficio útil en la computación cuántica. Deben ir de la mano”. La clave de este gran aumento de la densidad de qubits y de la reducción de las interferencias se reduce al uso de materiales bidimensionales, en particular el aislante 2D de nitruro de boro hexagonal (hBN). Los investigadores del MIT demostraron que se pueden apilar algunas monocapas atómicas de hBN para formar el aislante en los condensadores de un qubit superconductor. Al igual que otros condensadores, los condensadores de estos circuitos superconductores toman la forma de un sándwich en el que se intercala un material aislante. entre dos placas de metal. La gran diferencia de estos condensadores es que los circuitos superconductores solo pueden funcionar a temperaturas extremadamente bajas: menos de 0,02 grados por encima del cero absoluto (-273,15 °C). Los qubits superconductores se miden a temperaturas tan bajas como 20 milikelvin en un refrigerador de dilución.Nathan Fiske/MITEn ese entorno, los materiales aislantes disponibles para el trabajo, como el óxido de silicio PE-CVD o el nitruro de silicio, tienen bastantes defectos que generan demasiadas pérdidas para las aplicaciones de computación cuántica. Para solucionar estas deficiencias materiales, la mayoría de los circuitos superconductores utilizan lo que se denomina condensadores coplanares. En estos condensadores, las placas están colocadas lateralmente entre sí, en lugar de una encima de la otra. Como resultado, el sustrato de silicio intrínseco debajo de las placas y, en menor grado, el vacío sobre las placas sirven como dieléctrico del capacitor. El silicio intrínseco es químicamente puro y, por tanto, tiene pocos defectos, y su gran tamaño diluye el campo eléctrico en las interfaces de las placas, todo lo cual conduce a un condensador de bajas pérdidas. El tamaño lateral de cada placa en este diseño de cara abierta termina siendo bastante grande (normalmente 100 por 100 micrómetros) para lograr la capacitancia requerida. En un esfuerzo por alejarse de la configuración lateral grande, los investigadores del MIT se embarcaron en un busque un aislante que tenga muy pocos defectos y sea compatible con placas de condensadores superconductores. «Elegimos estudiar hBN porque es el aislante más utilizado en la investigación de materiales 2D debido a su limpieza e inercia química», dijo el coautor Joel Wang, Científico investigador del grupo de Ingeniería de Sistemas Cuánticos del Laboratorio de Investigación de Electrónica del MIT. A ambos lados del hBN, los investigadores del MIT utilizaron el material superconductor 2D, diseleniuro de niobio. Uno de los aspectos más complicados de la fabricación de los condensadores fue trabajar con diseleniuro de niobio, que se oxida en segundos cuando se expone al aire, según Wang. Esto requiere que el montaje del condensador se realice en una caja con guantes llena de gas argón. Si bien esto aparentemente complicaría el aumento de la producción de estos condensadores, Wang no lo considera un factor limitante. “¿Qué determina el factor de calidad?” del condensador son las dos interfaces entre los dos materiales”, dijo Wang. «Una vez hecho el sándwich, las dos interfaces están «selladas» y no vemos ninguna degradación notable con el tiempo cuando se exponen a la atmósfera». Esta falta de degradación se debe a que alrededor del 90 por ciento del campo eléctrico está contenido dentro del sándwich. estructura, por lo que la oxidación de la superficie exterior del diseleniuro de niobio ya no juega un papel importante. En última instancia, esto hace que la huella del capacitor sea mucho más pequeña y explica la reducción de la diafonía entre los qubits vecinos. “El principal desafío para ampliar la fabricación será el crecimiento a escala de oblea de los superconductores hBN y 2D como [niobium diselenide]y cómo se pueden apilar estas películas a escala de oblea”, añadió Wang. Wang cree que esta investigación ha demostrado que el hBN 2D es un buen candidato a aislante para qubits superconductores. Dice que el trabajo preliminar que ha realizado el equipo del MIT servirá como hoja de ruta para utilizar otros materiales híbridos 2D para construir circuitos superconductores.

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