¿Por qué los ordenadores cuánticos tienen problemas de memoria a lo largo del tiempo?

Un equipo multinacional de científicos, dirigidos por la Universidad australiana de Macquarie, ha creado, por primera vez, una imagen completa de cómo se desarrollan los errores a lo largo del tiempo dentro de un ordenador cuántico

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¿Por qué los ordenadores cuánticos tienen problemas de memoria a lo largo del tiempo?
El recorrido de una partícula cuántica: Preparada (A), Medida y Transformada (B), y Finalmente Medida (C), todo ello mientras interactúa con un entorno que recuerda. Esto genera errores correlacionados, y en este estudio los han caracterizado completamente en qubits superconductores. Imagen: Christina Giarmatzi

En la Universidad australiana de Macquarie, una investigadora ha dirigido el equipo multinacional que ha descubierto, por primera vez, que los pequeños errores que asedian a los ordenadores cuánticos no aparecen aleatoriamente. Por el contrario, pueden persistir, evolucionar y conectarse entre sí.

Este equipo, bajo la coordinación de la doctora Christina Giarmatzi, detalla en su estudio experimental, que difunde Quantum, cómo han creado una imagen completa de cómo se desarrollan los errores a lo largo del tiempo dentro de un ordenador cuántico.

Giarmatzi matiza que «podemos pensar en ello como si fueran ordenadores cuánticos que retienen la memoria de los errores, que pueden ser clásicos o cuánticos dependiendo de la forma en que se vinculen estos errores. Muchos protocolos cuánticos asumen que los ordenadores cuánticos no tienen esa memoria (conocida como markoviana), pero no es cierto».

En este sentido, detalla que han podido reconstruir «la evolución completa de un proceso cuántico en múltiples puntos del tiempo, algo nunca antes visto. Nos permite ver no solo cuándo se produce el ruido, sino también cómo se transmite a través del tiempo«.

Este hallazgo, según sus protagonistas, abre la puerta a formas más avanzadas de modelar, predecir y corregir errores en dispositivos cuánticos, no sólo en chips superconductores sino también en sistemas como qubits de espín.

«Hemos abierto una nueva ventana al comportamiento de los sistemas cuánticos a lo largo del tiempo, cuando sus errores se correlacionan. Esto es esencial si queremos que las computadoras cuánticas sean realmente útiles y estén libres de errores», insiste la doctora Giarmatzi.

Fallos en ordenadores cuánticos

Para lograrlo, el equipo realizó una serie de experimentos en procesadores cuánticos superconductores de última generación, algunos de ellos situados en el laboratorio de la Universidad de Queensland y otros a los que se accedía a través IBM.

Cabe recordar que anteriores intentos de mapear el comportamiento de los sistemas cuánticos a lo largo del tiempo se toparon con el mismo obstáculo: después de medir un sistema cuántico a mitad de un experimento, los científicos no podían volver a configurarlo libremente para el siguiente paso, porque la configuración depende de si el resultado de la medición fue 0 ó 1.

El nuevo método resuelve esto añadiendo un giro inteligente, asumiendo que el 50 % del tiempo el resultado fue 1 y, el tiempo restante, el resultado fue 0. Luego, los investigadores utilizaron un software para trabajar hacia atrás con los datos, con el fin de averiguar en qué estado se encontraban.

«El hardware lo logró. Descubrimos cómo preparar el sistema después de una medición a mitad del circuito«, subraya Fabio Costa, miembro del equipo que trabaja en The Nordic Institute for Theoretical Physics (NORDITA), en Estocolmo (Suecia).

Lo que descubrieron es que incluso las mejores máquinas cuánticas actuales muestran patrones de ruido sutiles pero importantes vinculados al tiempo, incluido ruido que es de naturaleza cuántica y proviene de qubits cercanos en el mismo chip.

Comprender estos patrones ayudará a los científicos a diseñar mejores herramientas de caracterización y corrección de errores, un paso crucial hacia la construcción de ordenadores cuánticos resistentes a fallos.

Finalmente, Tyler Jones, quien trabajó en el proyecto como estudiante de doctorado en la Universidad de Queensland, reconoce que «es gratificante cuando los modelos teóricos pueden materializarse en hardware real, y especialmente cuando pueden ayudar a desarrollar el propio hardware«.