Procesadores Cuánticos de 20 y 50 Qubits de IBM


En marzo de 2016, IBM presentó el primer procesador cuántico del mundo operativo al público y lo puso en la nube de forma gratuita a disposición de todos. Aunque este primer procesador solo tenía 5 qubits, IBM anunció que sus equipos de investigación estaban trabajando en la construcción de una computadora cuántica que alcanzaría la supremacía cuántica. De forma rápida, la Supremacía Cuántica es el punto a partir del cual un computador cuántico excede la funcionalidad de cualquier superordenador clásico. Actualmente se estima que esto sucede con una a partir de los 50 qubits.

Un año después, en mayo de 2017, IBM anunció la disponibilidad de un procesador de 16 qubits, también disponible públicamente en la nube y otro de 17 qubits, este último reservado para uso comercial.
En noviembre de 2017, una vez más, IBM ha dado un paso adelante en la búsqueda de la Supremacía Cuántica y anuncia que para fin de año publicará un procesador de 20 qubits. Además, IBM anunció que ya construyeron y probaron un prototipo de procesador cuántico de 50 bits.
Estos esquemas muestran la topología utilizada para conectar los qubits en el procesador de 20 y 50 qubits, respectivamente.


Un procesador de 20 qubits tiene un espacio de estados de 220 posiciones que, aunque no alcanza la supremacía cuántica, debido a su naturaleza puramente cuántica, si puede ser muy útil para la verificación de resultados teóricos en el mundo académico y además proporciona la base para la creación de algoritmos que pueden escalar en procesadores más grandes.

El procesador de 50 qubits permitirá la ejecución de programas cuánticos que pueden resolver problemas que no podemos abordar en este momento con los supercomputadores. Tendremos que esperar a que IBM tenga listo el procesador 50 qubit, pero es innegable que la era de la computación cuántica está más cerca de lo que imaginamos.

Las arquitecturas mostradas indican la conexión entre los diferentes qubits que componen el procesador. Si bien esta topología debe tenerse en cuenta cuando se trata de crear programas a nivel de dispositivo, IBM está completamente inmersa en la creación de un lenguaje de alto nivel que abstraiga a los programadores de estas limitaciones.

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Cientificos Australianos crean un nuevo tipo de Qubit que denominan flip-flop

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Un equipo de científicos  liderados por Guilherme Tosi y Andrea Morello de la universidad de Nueva Gales del Sur en Australia,  acaba de anunciar el descubrimiento de un nuevo tipo de qubit denominado flip-flop que permitiría un mayor escalado de las arquitecturas de los procesadores cuánticos.

Estos qubits codifican los estados cuánticos básicos 0 y 1 utilizando los espines del nucleo y el electrón de un átomo simultáneamente. Es decir, en lugar de utilizar un estado de un sistema cuántico para cada estado del qubit, utilizan una combinación de estados del sistema para representar cada estado del qubit. Por ejemplo, el estado 0 del qubit, se configura con el espín del núcleo en estado “up” y el espín del electrón en estado “down”, mientras que el estado 1 del qubit será con el espín de núcleo en estado “down” y el del electrón en estado “up”.

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La ventaja que presenta este tipo de codificación es que los qubits pueden mantener el entrelazamiento entre ellos a distancias mayores de las que manejan los dispositivos cuánticos actuales de trampas de iones o chips superconductores, y por tanto, estos nuevos dispositivos basados en flip-flops podrían crecer en tamaño y empaquetar más qubits si que estos perdieran la coherencia entre ellos.

El control de los estados de este tipo de Qubits se realiza mediante señales eléctricas de microondas sin necesidad de utilizar campos magnéticos.

En el experimento se utilizaron átomos de fósforo embebido en una base de silicio. El elemento clave según los autores del descubrimiento está producir una separación entre cada nucleo y su electrón. De esta manera generan dipolos eléctricos de segundo orden, cuya capacidad de interacción tiene un alcance de  cientos de nanómetros pudiendo llegar incluso al millar.

Los sistemas de resonadores de microondas utilizados actualmente en chips como el Q5 de IBM permiten distancias mucho mayores, pero según los autores del experimento el nivel de fidelidad de las puertas lógicas que exploten estos sistemas estaría dentro de un rango tolerante a fallos más realista.

Los flip-flop llaman la atención por lo ingenioso que resulta su diseño, y podrían constituir una importante aportación para acelerar la construcción de computadores cuánticos con un gran número de qubits (quizás cientos o miles), algo que a día de hoy supone un gran reto en la construcción de un computador cuántico universal.

El articulo ha sido publicado esta semana en Nature Communications y ahí se pueden estudiar con más detalle el experimento que se llevó a cabo el año pasado.

IBM anuncia dos nuevos procesadores cuánticos de 16 y 17 qubits

Procesador Cuantico de 16 qubits

IBM acaba de anunciar hace unas horas sus nuevos procesadores cuánticos, uno de 16 qubits para uso público y otro de 17 qubits con fines comerciales. Este segundo parece que es el primer prototipo de lo que será su nueva línea de negocio en el campo de la computación cuántica, bautizada como “IBM Q“.

El objetivo de IBM es construir computadores cuánticos de aplicabilidad práctica en el mundo de la ciencia y de los negocios, hasta ahora tenia un procesador de 5 qubits con poca aplicación práctica. Sin embargo estos nuevos sistemas de 16 y 17 qubits comienzan a ser algo muy a tener en cuenta.

Falta por conocer la arquitectura que ha aplicado IBM para la construcción de estos procesadores, pero si no existen limitaciones arquitecturales y todos los qubits son útiles para el cómputo, el sistema de 16 qubit podría almacenar hasta 65536 estados simultáneos,  mientras que el de 17 qubits, con solo un qubit más duplica este número, pudiendo llegar a contener hasta 131072 estados cuánticos de forma simultanea.

La potencia de un computador cuántico no puede medirse tan solo por el número de qubits, el propio equipo de IBM ha inventado el concepto de “volumen cuántico” que tiene en cuenta además del número de qubits, otros factores como la fidelidad de las puertas lógicas que utiliza o el ratio de error que puede generar. Aun así 17 qubits de computación universal supone una gran potencia de cálculo frente a lo que había hasta ahora.

Queda por ver los detalles de estos procesadores que esperamos se vayan haciendo públicos en las próximas semanas. Parece ser que IBM ha dado con la arquitectura adecuada para escalar su procesador cuántico, y a este paso todo apunta a que cumplirá con el anuncio que hizo en marzo de construir un computador cuántico de 50 qubits en los próximos años.

Framework para la programación cuántica

QISKIT

Kit de Desarrollo para la Computación Cuántica

 

En junio de 2016 IBM lanzó a su proyecto “Quantum Experience”.  Esta iniciativa de los laboratorios de IBM puso a disposición de todo el mundo un procesador quántico de 5 qubits a través del cloud de IBM. Este año 2017 se lanzo la versión 2.0 del proyecto.

En el sitio web del proyecto “Quantum Experience” se puede acceder a una serie de guías con las  nociones de física cuántica necesarias para diseñar un circuito cuántico. Además hay una herramienta visual para plasmar ese circuito y lo más sorprendente es que es posible ejecutar dicho circuito en un simulador cuántico o en un procesador cuántico real.

Esta puede ser sin duda, una interesante herramienta de trabajo para muchos investigadores en el campo de la computación y la mecánica cuánticas que hasta ahora tenían que valerse de simuladores o cálculos teóricos para validar sus algoritmos.

Esta semana IBM ha dado un paso más, y ha convertido su iniciativa Quantum Experience en un proyecto de software libre bajo Licencia Apache llamado QUISKIT (Quantum Information Science Kit).

QISKIT permite una interacción programática con el procesador cuántico y los simuladores de IBM haciendo uso de código Python que interactúa con el sistema cuántico mediante un lenguaje de representación intermedio denominado OPENQASM

El proyecto QISKit en su primera versión consta de:

  • QISKit SDK: Kit de desarrollo para la generación de circuitos y que permite utilizar la API QISKIT para acceder al hardware de la Quantum Experience y a los simuladores. El SDK tambien incluye scripts de ejemplo escritos para los notebooks Jupiter.
  • QISKit OPENQASM: Especificaciones, ejemplos, documentación y herramientas para la representación intermedia de OPENQASM

Disponer de un API en Python va a permitir que los programadores de todo el mundo puedan comenzar a experimentar y a trabajar con el procesador cuántico. Sin duda alguna, la opinión y la experiencia que aporte esta comunidad va a suponer un gran avance, no solo en el desarrollo del procesador en cuestión, sino también en el desarrollo de la programación y computación cuántica en general.

Podríamos decir que el campo de la computación cuántica está dejando de ser un terreno exclusivo de físicos y matemáticos y ha comenzado a abrir sus puertas a ingenieros y programadores, es de prever que en los próximos meses veamos grandes avances.

 

Algoritmos Cuánticos

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En la década de los 80 Richard Feynman ya sugirió que la resolución de ciertos problemas físicos de naturaleza cuántica no es alcanzable con ordenadores que no sean capaces de generar comportamientos realmente cuanticos. Desde entonces,  muchos grupos de investigación, tanto publicos como privados se hayan inmersos en la tarea de construir un computador cuántico

Sin embargo, es lógico pensar que los algoritmos actuales serán incapaces de aprovechar de manera optima características y funcionalidades, tales como el paralelismo, la superposición y la coherencia, las cuales serán características propias de los computadores cuánticos

Se han creado ya algunos algoritmos cuánticos que han demostrado una eficiencia teóricamente superior a los computadores clásicos, siempre en la resolución de los problemas específicos para los que fueron diseñados.

Aun así no todos los algoritmos clásicos tienen porqué tener su equivalente cuántico, y en aquellos que lo tienen, el algoritmo cuántico no es siempre mas eficiente que su homólogo clásico.

La construcción de un ordenador cuántico está siendo una tarea ardua y en la que grandes empresas y centros de investigación llevan años embarcados y no cabe duda que llegará el momento en el que el ordenador cuántico universal sea una realidad. En ese momento, será necesario disponer de algoritmos adecuados capaces de aprovechar al 100% las nuevas capacidades de este ordenador.

 

Data Science Experience

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La nueva IBM Data Sciencie Experience (también conocida como DSX) es la IBM PaaS para cientificos de datos creada por IBM, donde todos aquellos  que trabajan o están aprendiento ciencia de datos tienen a su disposición las herramientas necesarias para trabajar comodamente en sus proyectos. El DSX se basa en tres pilares a saber: Aprender, crear y colaborar.

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Para aprender, DSX proporciona una serie de tutoriales y artículos que permiten al usuario aprender y evolucionar en el campo de la ciencia de datos. Despues, el usuario puede probar, documentar y ejecutar código Python, Scala o R usando los notebooks jupyter. Hay una gran cantidad de cuadernos jupyter y el usuario puede crear los suyos propios para probar y documentar sus códigos
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Las herramientas incluidas en DSX,  permiten la colaboración con otros miembros de la c0munidad. Un usuario de DSX puede compartir sus códigos y cuadernos con otros miembros y colegas.

Desde el dashboard se pueden crear y gestionar proyectos, acceder al almacenamiento de objetos o acceder a RStudio. También permite conectarse a otros servicios como Amazon S3, Cloudant o Cloudera Impala. DSX está creciendo y en los proximos meses veremos como se van añadiendo nuevas herramientas y funcionalidades. Ya se ha anunciado que en breve se incorpora un acceso a los servicios de Machine Learning de Watson.

DSX se basa en Bluemix y por tanto es necesario disponer de una cuenta en Bluemix. DSX accede, de forma trasparente a una infraestructura de Spark  para que el usuario pueda probar sus códigos con confianza.

Definitivamente DSX es una plataforma recomendable para aquellos que están trabajando en  Ciencia de Datos. Es también muy conveniente como plataforma de enseñanza a utilizar en  los cursos e iniciativas de formación sobre de ciencias de datos en que actualmente están en curso en diferentes escuelas y universidades.