Los ordenadores cuánticos se distinguen por el uso de cúbits en lugar de bits. Esto les permite almacenar y procesar mucha más información a una velocidad mucho mayor, mediante el aprovechamiento de propiedades cuánticas como la superposición y el entrelazamiento. No obstante, existe una importante limitación para el desarrollo pleno de estos ordenadores: el ruido. Este provoca la aparición de errores que se propagan cuando se ejecutan algoritmos complejos, lo cual limita el potencial de la computación cuántica para revolucionar muchos campos de la ciencia y la tecnología. Equipos de todo el mundo llevan años trabajando intensamente para superar esta barrera, concentrando sus esfuerzos principalmente en técnicas para la corrección o mitigación de errores, y en el diseño de algoritmos más sencillos que se adapten a las limitaciones.

El ruido puede mejorar la calidad…

Ahora, un equipo de investigación ha dado una vuelta de tuerca a la cuestión. Proponen una solución alternativa: usar el ruido para mejorar los resultados de algoritmos cuánticos. El equipo ha demostrado que la presencia de ruido en los ordenadores cuánticos puede ser beneficioso para los resultados de un importante algoritmo conocido como quantum reservoir computing.

Este algoritmo realiza predicciones de aprendizaje automático usando sistemas cuánticos con parámetros aleatorios para extraer información útil del sistema estudiado. De este modo, puede resolver problemas muy diversos, como cálculos químico-cuánticos o predicciones de series temporales, así como ayudar en el descubrimiento de nuevos fármacos.

“La idea detrás del quantum reservoir computing es utilizar el espacio de Hilbert, donde viven los estados cuánticos, para extraer propiedades esenciales de los datos estudiados. Así, usando propiedades cuánticas como superposición y entrelazamiento, podemos obtener información útil de los datos y proporcionarla a un modelo de aprendizaje automático, el cual hace la predicción final”, explican los autores.

El estudio concluye que algunos tipos de ruido, como el llamado amplitude damping noise, mejoran la calidad de los resultados del quantum reservoir computing. Por lo tanto, no solo es innecesario corregir este tipo de ruido, sino que podría ser beneficioso para los cálculos cuánticos.

…pero no todos los ruidos son iguales

Sin embargo, otras fuentes de errores, como el denominado depolarizing noise, pueden degradar los resultados en todos los casos, por lo que es primordial priorizar su corrección en los ordenadores cuánticos.

El estudio también proporciona una demostración teórica que ayuda a explicar este fenómeno. A través del formalismo matemático de las matrices de densidad y los canales cuánticos, los autores ilustran cómo el ruido amplitude damping permite explorar de manera más efectiva el espacio de operadores cuánticos. Esto facilita la extracción de propiedades más complejas y valiosas de los datos, que luego se utilizan para predecir la variable objetivo.

El hallazgo ofrece una nueva perspectiva sobre los mecanismos físicos inherentes en los dispositivos cuánticos. Además, proporciona sólidas pautas prácticas para facilitar una implementación con éxito del procesamiento de información cuántico en la tecnología actual.

Referencia:

Domingo, L., Carlo, G. & Borondo, F. (2023) Taking advantage of noise in quantum reservoir computing. Sci Rep doi: 10.1038/s41598-023-35461-5

Para saber más:

Cómo la aleatoriedad mejora los algoritmos

Edición realizada por César Tomé López a partir de materiales suministrados por la Universidad Autónoma de Madrid