Presentamos Willow, nuestro chip cuántico de última generación

Hoy tengo el placer de anunciar Willow, nuestro chip cuántico más reciente. Willow ofrece un rendimiento de vanguardia en distintas métricas, lo cual ha hecho posibles dos logros importantes:

  • El primero es que Willow permite reducir exponencialmente los errores cuánticos cuando aumenta el número de cúbits. Con ello, se abre una vía para resolver el problema de la corrección de errores cuánticos, que está sobre la mesa desde hace cerca de treinta años.
  • En segundo lugar, Willow ha sido capaz de realizar en menos de cinco minutos un cálculo de referencia estándar que, a uno de los superordenadores más rápidos de hoy día, le llevaría 10 mil trillones de años —es de decir 1025 años—, una cifra que supera de largo la edad del universo.

El chip Willow representa un gran paso en un viaje que se inició hace más de diez años. Cuando fundé Google Quantum AI en 2012, tenía la visión de construir un ordenador cuántico funcional y a gran escala capaz de utilizar la mecánica cuántica (el “sistema operativo” de la naturaleza según nuestros conocimientos actuales) en beneficio de la sociedad. Un ordenador así haría avanzar la ciencia, permitiría desarrollar aplicaciones de utilidad y ayudaría a encontrar respuestas a algunos de los grandes retos del mundo. Dentro de Google Research, nuestro equipo ha trazado una hoja de ruta a largo plazo y, con Willow, hemos cubierto una etapa significativa hacia la puesta a punto de aplicaciones comercialmente relevantes.

Corrección exponencial de errores cuánticos: ¡por debajo del umbral!

Uno de los mayores retos de la computación cuántica son los errores, que se deben a que los cúbits (un cúbit es la unidad mínima de computación de un ordenador cuántico) tienen tendencia a intercambiar información rápidamente con su entorno, lo que hace difícil proteger la información necesaria para completar un cálculo. Típicamente, cuantos más cúbits se utilizan, más errores se producen, hasta el punto de que el sistema se vuelve clásico.

Sin embargo, hoy publicamos en la revista Nature resultados que demuestran que cuantos más cúbits utilizamos en Willow, más reducimos los errores y más cuántico se vuelve el sistema. Hemos hecho pruebas con matrices de cúbits físicos de tamaño creciente: primero con una matriz de 3×3 cúbits, después con una de 5×5 y, finalmente, con una de 7×7. En cada una de estas iteraciones hemos conseguido reducir a la mitad la tasa de error, haciendo uso de nuestros últimos avances en corrección de errores cuánticos. En otras palabras, hemos conseguido una reducción exponencial de la tasa de error. En nuestro campo, a este logro —que es histórico— se le llama mantenerse “por debajo del umbral”. Es decir, ser capaces de reducir los errores al mismo tiempo que aumentamos el número de cúbits. Para que los avances en la corrección de errores sean significativos, es indispensable mantenerse por debajo del umbral. Y eso era un reto que no se había resuelto todavía desde que Peter Shor habló por primera vez de la corrección de errores cuánticos en 1995.

Ahora bien, este resultado también es pionero por otros motivos. Por ejemplo, también es uno de los primeros ejemplos convincentes de corrección de errores en tiempo real en un sistema cuántico superconductor. Esto es algo esencial para cualquier computación práctica, ya que si no somos capaces de corregir los errores con la rapidez suficiente, nuestro cálculo se arruinaría antes de finalizarlo. Y ha sido una demostración “más allá del punto de equilibrio”, porque nuestras matrices de cúbits tienen una vida más larga que los cúbits físicos individuales, lo cual es una señal inequívoca de que la corrección de errores mejora el sistema en su conjunto.

Se trata, por tanto, del primer sistema que se mantiene por debajo del umbral y, con ello, se ha convertido en el prototipo más convincente de un cúbit lógico que se ha construido hasta la fecha. Y es también una señal clara de que es posible construir ordenadores cuánticos funcionales muy grandes. Willow nos acerca a un punto en el que podríamos ejecutar algoritmos prácticos y con relevancia comercial que no pueden replicarse en ordenadores convencionales.

10 mil trillones de años en uno de los superordenadores más rápidos de hoy día

Para medir el rendimiento de Willow, utilizamos una prueba de referencia de muestreo aleatorio de circuitos (RCS). El muestreo RCS, del que fue pionero nuestro equipo y que ahora es un estándar generalizado, es el benchmark más exigente que puede ejecutarse hoy en día en un ordenador cuántico. Se le puede considerar algo así como un “básico” de la computación cuántica, en el que se verifica si un ordenador cuántico es capaz de hacer algo que no se puede hacer con un ordenador clásico. Lo primero que tiene que hacer cualquier equipo que haya construido un ordenador cuántico es comprobar si supera a los ordenadores clásicos en una prueba RCS. Si no lo consigue, hay pocos motivos para pensar que pueda abordar tareas cuánticas más complejas. Por nuestra parte, hemos utilizado esta cota de referencia sistemáticamente para evaluar los avances cuando pasamos de una generación de chips a la siguiente. Así, informamos de los resultados del procesador Sycamore en octubre de 2019 y de nuevo, en octubre de 2024.

El desempeño de Willow en esta prueba de referencia es asombroso: realizó en menos de cinco minutos un cálculo que llevaría a uno de los superordenadores más rápidos de hoy día 10 mil trillones de años (1025 años). En cifras: 10.000.000.000.000.000.000.000.000 de años. Esta cifra mareante supera las escalas de tiempo que se manejan en física y sobrepasa ampliamente la edad del universo. Aporta credibilidad a la noción de que la computación cuántica se produce en muchos universos paralelos, en línea con la idea de que, como predijo por primera vez David Deutsch, vivimos en un multiverso.

Estos últimos resultados con Willow, que se muestran en el gráfico siguiente, son los mejores que hemos obtenido hasta ahora. Pero seguiremos avanzando.

Gráfico que demuestra los resultados que ha tenido Willow.

Nuestra evaluación de cómo Willow supera a Frontier, uno de los superordenadores clásicos más potentes del mundo, se basa en supuestos conservadores. Por ejemplo, asumimos un acceso total al almacenamiento secundario, es decir, a los discos duros, sin ninguna limitación de ancho de banda, lo cual es una concesión generosa y poco realista para Frontier. Por supuesto, como ya ocurrió después de que anunciáramos el primer cálculo más allá de los límites clásicos en 2019, es de esperar que los ordenadores clásicos sigan mejorando en esta cota de referencia. Pero la brecha se ensancha rápidamente y los procesadores cuánticos avanzan a un ritmo exponencialmente más rápido y continuarán superando ampliamente a los ordenadores clásicos a medida que aumente su escala.

Vídeo con Sergio Boixo, director científico, Hartmut Neven, fundador y director, y el prestigioso físico John Preskill, en el que discuten sobre el muestreo aleatorio de circuitos, una cota de referencia que demuestra que el rendimiento de los ordenadores cuánticos es superior al de los clásicos.

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Rendimiento avanzado

Willow se fabricó en nuestra planta de última generación de Santa Bárbara, una de las pocas instalaciones del mundo construidas desde cero para estos fines. A la hora de diseñar y fabricar chips cuánticos, la ingeniería de sistemas es fundamental: todos los elementos que componen un chip, como las puertas de uno y dos cúbits, el reinicio de los cúbits y la lectura, deben formar un todo perfecta y simultáneamente integrado. Si algún componente tiene algún retardo o si dos componentes no funcionan bien juntos, se resiente el rendimiento de todo el sistema. Por tanto, si queremos maximizar el rendimiento del sistema, debemos prestar atención a todos los aspectos de nuestro proceso, desde la arquitectura y fabricación del chip hasta el desarrollo y la calibración de las puertas. De hecho, estos logros de los que estamos hablando suponen una evaluación holística de los sistemas de computación cuántica, no de factores considerados individualmente.

Y nos interesa especialmente la calidad, no solo la cantidad, porque no sirve de nada producir un mayor número de cúbits si no tienen la calidad suficiente. En estos momentos, con 105 cúbits, Willow tiene el mejor rendimiento en su género en las dos métricas que hemos comentado anteriormente: la corrección de errores cuánticos y el muestreo aleatorio de circuitos. Estas cotas de referencia algorítmicas son la mejor manera de medir el rendimiento general de un chip. Hay otras métricas de rendimiento más específicas que también son importantes; por ejemplo, nuestros tiempos T1, que miden el tiempo que los cúbits pueden conservar una excitación —el recurso esencial de la computación cuántica— se acercan ya a los 100 µs (microsegundos). Con respecto a nuestra anterior generación de chips, esto es una impresionante mejora de ~5x. A continuación puede verse una tabla de especificaciones clave, para quien desee evaluar el hardware cuántico y hacer comparativas entre plataformas:

Una serie de métricas de rendimiento de Willow.

¿Cuál será el próximo paso de Willow? ¿Y qué hay más allá de Willow?

El próximo reto en nuestro campo es hacer un primer cálculo “práctico, más allá del límite clásico” utilizando los chips cuánticos actuales, que tenga relevancia para una aplicación del mundo real. Somos optimistas y esperamos que la generación de chips Willow nos podrá ayudar a conseguir este objetivo. Hasta ahora, hemos hecho dos tipos de experimentos. Por un lado, hemos ejecutado el benchmark RCS, que mide el rendimiento en comparación con los ordenadores clásicos, pero que no tiene ninguna aplicación conocida en el mundo real. Por otra parte, hemos realizado simulaciones de sistemas cuánticos de interés científico, que han propiciado nuevos descubrimientos científicos, pero que siguen estando al alcance de los ordenadores clásicos. Nuestro objetivo es hacer ambas cosas al mismo tiempo: adentrarnos en el reino de los algoritmos que están fuera del alcance de los ordenadores clásicos y que, además, tengan utilidad en problemas del mundo real con relevancia comercial.

El muestreo aleatorio de circuitos (RCS), aunque supone un reto extremo para los ordenadores clásicos, aún no ha demostrado tener aplicaciones comerciales prácticas.

Invitamos a investigadores, ingenieros y desarrolladores a que se unan a nosotros en este viaje. Para ello, pueden consultar nuestro software de código abierto y nuestros recursos formativos, como nuestro nuevo curso en Coursera, que permite a los desarrolladores aprender los aspectos básicos de la corrección de errores cuánticos y ayudarnos a crear algoritmos capaces de resolver los problemas del futuro.

La hoja de ruta hacia la computación cuántica

En ocasiones, algunos colegas me preguntan por qué abandoné un campo tan efervescente como el de la IA para centrarme en la computación cuántica. Mi respuesta es que las dos cosas serán las tecnologías más transformadoras de nuestra época. Pero la IA avanzada se beneficiará significativamente del acceso a la computación cuántica. Por eso llamé “Quantum AI” a nuestro laboratorio. Los algoritmos cuánticos tienen a su favor las leyes fundamentales de la escala, como estamos viendo con el RCS. Y existen ventajas de escalado similares para muchas tareas computacionales fundamentales que son esenciales para la IA. Por tanto, la computación cuántica será indispensable para recopilar datos de entrenamiento inaccesibles para las máquinas clásicas, para entrenar y optimizar determinadas arquitecturas de aprendizaje, y para modelar sistemas en los que los efectos cuánticos sean importantes. Todo ello nos ayudará a descubrir nuevos medicamentos, a diseñar baterías más eficientes para los coches eléctricos y a acelerar el progreso de la fusión nuclear y de nuevas energías alternativas. Muchas de estas aplicaciones, que marcarían un antes y un después, no son viables con los ordenadores clásicos; están a la espera de la computación cuántica.

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