Preguntas y respuestas: Geordie Rose de D-Wave

El 13 de febrero, D-Wave Systems, una startup con sede en Burnaby, Columbia Británica, afirmó haber demostrado la primera computadora cuántica comercial del mundo.

Frialdad cuántica: El procesador de 16 qubit de Orion se muestra en la imagen superior. Utiliza un metal superconductor llamado niobio. Cuando se enfría a 5 milikelvins, o 0,005 grados por encima del cero absoluto, los electrones del superconductor de niobio forman partículas llamadas pares de Cooper, que pueden ocupar el mismo estado cuántico. Se usa un refrigerador de dilución de Leiden Cryogenics (imagen inferior) para enfriar el chip Orion hasta el punto en que los electrones en su semiconductor de niobio entran en un estado cuántico.

En el Museo de Historia de la Computación en Mountain View, CA, Geordie Rose, el fundador y director de tecnología de la compañía, mostró cómo la computadora Orion podía buscar una proteína en una base de datos y encontrar la coincidencia más cercana, descubrir la disposición óptima de los asientos para los invitados en una recepción de boda y resuelve un Sudoku.

La computación cuántica, propuesta por primera vez por los físicos Paul Benioff y Richard Feynman a principios de la década de 1980, funciona explotando las extrañas ambigüedades de la mecánica cuántica. Según las leyes de la mecánica cuántica, el estado de una partícula, como un electrón, puede ser indeciso: puede estar encendido o apagado, girando hacia arriba o hacia abajo.

En una computadora cuántica, cada bit cuántico de información —o qubit— puede, por tanto, no estar fijo, una mera probabilidad; esto a su vez significa que de alguna manera misteriosa, un qubit puede tener el valor de uno o cero simultáneamente, un fenómeno llamado superposición. Por tanto, dos qubits pueden representar cuatro valores diferentes (00, 01, 10 y 11 en notación binaria); cuatro qubits pueden representar dieciséis valores; y así. En teoría, una computadora cuántica podría resolver en menos de un minuto problemas que una computadora clásica tardaría milenios en resolver.

Hasta la fecha, la mayoría de las computadoras cuánticas han sido experimentos científicos más o menos exitosos. Ninguno ha aprovechado más de 12 qubits y los problemas que han resuelto las máquinas han sido triviales. Las computadoras cuánticas han sido máquinas complicadas y meticulosas que emplean láseres delicados, bombas de vacío y otra maquinaria exótica para controlar sus qubits.

D-Wave (que ha recaudado 44 millones de dólares de inversores como la firma de capital de riesgo Draper Fisher Jurvetson) afirma que ha logrado construir una computadora cuántica práctica empleando un diseño simple, derivado de tecnologías ya utilizadas para fabricar chips de computadora estándar. La compañía describe el Orion como una computadora cuántica adiabática de 16 qubit, construida alrededor de un chip hecho de un metal llamado niobio que, cuando está lo suficientemente frío, se convierte en un superconductor. Enfriados en un baño de helio líquido a casi -273 ºC, los electrones del superconductor de niobio forman partículas llamadas pares de Cooper, que pueden ocupar el mismo estado cuántico, lo que permite al Orion calcular algoritmos cuánticos.

Herb Martin, director ejecutivo de D-Wave, dice que este diseño sencillo permitirá que Orion se escale a una máquina de 512 qubit a finales de este año y a una computadora de 1.024 qubit a mediados de 2008.

Pero los científicos informáticos que se especializan en computación cuántica se han mostrado profundamente escépticos ante la demostración de D-Wave. D-Wave no proporcionó evidencia para respaldar sus afirmaciones: solo ha publicado los detalles más esquemáticos sobre el funcionamiento interno de Orion. Lo que saben los informáticos no les impresiona.

Scott Aaronson, científico informático teórico del Instituto de Computación Cuántica en Waterloo, Ontario, y autor de un blog muy leído llamado Optimizado para Shtetl , comenzó las deshonras cuando denunció al Orión por ser tan útil para resolver problemas como un sándwich de rosbif.

Sobre las afirmaciones de Geordie Rose de haber construido la primera computadora cuántica práctica, Aaronson escribió en un correo electrónico: Cualquier otra cosa que D-Wave pudiera o no haber hecho, esto puede rechazarse instantáneamente como una exageración. Si por 'práctico' quiere decir capaz de resolver problemas prácticos más rápido que las computadoras clásicas existentes, entonces esto es claramente falso. Si quiere resolver pequeños problemas de demostración, ha sido golpeado por un montón de gente. Así que no puedo pensar en ninguna interpretación bajo la cual esté diciendo la verdad.

El tono hosco de Aaronson era típico. Umesh Vazirani, profesor de informática en la Universidad de California, Berkeley, dijo que D-Wave está engañando al público al llamar a su dispositivo 'una computadora cuántica práctica'. El objetivo de la computación cuántica es lograr una gran aceleración con respecto a las computadoras clásicas. , algo que D-Wave no ha logrado.

Algo resolvió los problemas de la demostración, pero podría no ser necesariamente una computadora cuántica. En particular, los científicos de la computación no saben qué tan bien el Orion corrige el crescendo de errores, causado por el ruido térmico y la decoherencia de los qubits, que acompaña a cualquier computación cuántica. Estos errores deben manejarse con cuidado para que funcione una computadora cuántica. De hecho, según todos los informáticos a los que Revisión de tecnología Habló, debido a que Orion puede funcionar como una computadora analógica bastante lenta, es posible que Orion no estuviera realmente realizando operaciones cuánticas cuando se demostró en el Museo de Historia de la Computación.

¿Realmente ha implementado D-Wave una computadora cuántica de 16 qubits, o sus qubits se descodifican tan rápidamente que, de hecho, están implementando un algoritmo clásico? preguntó Vazirani. D-Wave no ha proporcionado ninguna evidencia que favorezca la primera posibilidad sobre la segunda.

Los científicos de computación cuántica más generosos admitirán que D-Wave ha hecho una apuesta interesante.

No sé mucho sobre negocios, pero imagino que el razonamiento en D-Wave es algo como el siguiente, dijo Seth Lloyd, profesor de ingeniería mecánica en el MIT, quien propuso el primer diseño tecnológicamente factible para una computadora cuántica. Supongamos que las probabilidades son de 10 a 1 en contra del funcionamiento de la computación cuántica adiabática, por lo que es probable que la empresa fracase. Pero si tiene éxito, lo limpiarán. Es poco probable que lo que está haciendo D-Wave tenga éxito, pero no es quijotesco.

Le pedimos a Geordie Rose que defendiera el Orion ante sus críticos.

Jason Pontin : ¿De hecho, demostró la primera computadora cuántica práctica del mundo?

Geordie Rosa : Sí.

JP : Bueno, eso es contundente. ¿Es una computadora adiabática verdaderamente tolerante a fallas una computadora cuántica?

GRAMO : Sí.

JP : Eso plantea esta pregunta, me temo: ¿el Orion es tolerante a las fallas?

GRAMO : Sí lo es.

JP : ¿En realidad?

GRAMO : Si desea que le explique, puedo.

JP : Eso estaría bien.

GRAMO : Aquí hay dos conceptos diferentes. La tolerancia a fallas se trata ante todo de si el procesador continuará funcionando como fue diseñado en presencia de fallas. En el sistema que operamos durante la demostración, el chip tenía 2 componentes rotos de 56, y la cosa funcionó maravillosamente en presencia de esas fallas. Entonces el Orion es absolutamente tolerante a fallas. No hay duda. Lo hemos demostrado. Pero creo que realmente estás preguntando acerca de la decoherencia.

JP : Yo soy.

GRAMO : La presencia de ruido en una computadora cuántica puede provocar errores. Si desea ejecutar una computadora cuántica de manera coherente, para poder hacer cualquier cosa que una computadora cuántica pueda hacer, debe eliminar activamente los errores. En nuestro enfoque, el modelo adiabático, la física del dispositivo es bastante diferente de las computadoras cuánticas convencionales como los modelos de puertas. Para que se produzca un error en nuestro enfoque, es necesario suministrar una cierta cantidad de energía que los físicos denominan brecha de energía. Si el ruido no tiene al menos esa cantidad de energía, no puede hacer nada malo. Entonces, si no suministra esa cantidad de energía, existe un espacio natural que protege el sistema del ruido. Se sabe que las computadoras cuánticas adiabáticas son mucho más resistentes al ruido que otros enfoques.

JP : ¿De verdad está afirmando que el Orion puede resolver problemas NP-completos? [Los problemas NP-completos, de los cuales el más famoso es el problema del viajante de comercio, son los problemas más difíciles en la teoría de la complejidad para los que se puede verificar una solución de manera eficiente. Muy comunes en la vida real, son difíciles de resolver porque su solución parece requerir considerar cada permutación de un conjunto de variables, lo que lleva un tiempo que aumenta exponencialmente con el número de variables. Los informáticos dudan de que los problemas NP-completos puedan resolverse en un período de tiempo razonable. Rose ha generado controversia al afirmar que el Orion podría crear soluciones aproximadas que sean lo suficientemente buenas para los negocios.]

GRAMO : Los resuelve en el sentido de que proporciona soluciones aproximadas a cosas que son suficientemente buenas en el sentido de que cumplen con los requisitos del usuario. Estas clases de problemas son omnipresentes en los negocios. Se sospecha que ninguna máquina, independientemente del tipo, puede resolver de manera eficiente y exacta este tipo de problemas, al menos en el peor de los casos. Pero esa es una definición demasiado restrictiva de lo que significa resolver. Generalmente, si una empresa tiene uno de estos problemas incrustado en sus operaciones diarias, utiliza lo que se llama una heurística para resolverlo, que es un conjunto de reglas empíricas que da buenas soluciones aproximadas rápidamente. Nuestra máquina tiene como propósito competir con esas heurísticas. No estamos afirmando que podamos resolver de manera exacta y eficiente los problemas del peor de los casos, no, pero son afirmando que esto será competitivo y eventualmente superará todos los enfoques convencionales para resolver estos conjuntos de problemas.

JP : No soy matemático, pero toco uno en la televisión. ¿Qué pasa con el teorema de PCP que dice que una solución aproximada en estos casos es tan difícil como la mejor solución?

GRAMO : Depende de lo que quieras decir con aproximado.

JP : Bueno, dime que Uds significar aproximado. ¿Geordie Rose está usando aproximado en algún sentido especial que nadie más usa?

GRAMO : Aproximado significa algo específico en informática. No es la forma convencional en que se utiliza el término en los negocios. Entonces, digamos que aún tiene que elegir una ruta a través de varias ciudades.

JP : ¿El problema del viajante?

GRAMO : Sí, por ejemplo. Cualquier ruta es una solución. Cualquier ruta es también una aproximado solución. Qué tan buena es la solución aproximada es de alguna manera la diferencia entre la que tienes y la mejor posible. Entonces, a medida que las soluciones mejoran cada vez más, se vuelven cada vez menos aproximadas. Entonces, lo que los científicos de la computación tienden a querer decir con aproximación en estos casos es algo muy específico sobre cuán grande es la aproximación, y tienden a significar algo que es muy cercano a lo exacto.

JP : ¿Quiere decir que cuando usa aproximado en este sentido, está usando la palabra como la usarían los empresarios y no como la usan los científicos informáticos?

GRAMO : Es el mismo sentido que usa la gente cuando resuelve estos problemas hoy. Necesitas una solución; preferiría una que sea la mejor solución posible con los recursos que tiene a su disposición y que sea, por definición, una solución aproximada. Le gustaría que fuera mejor, pero esas cosas no están disponibles para usted debido a la naturaleza del problema. Entonces, esta máquina en particular que hemos construido está diseñada para competir con las máquinas que brindan ese tipo de soluciones.

JP : Scott Aaronson dijo que el Orion era tan útil como un sándwich de rosbif. Es evidente que sientes que eso es un insulto; pero ¿no admitiría que su computadora no es muy útil ya que resuelve problemas más lentamente que una computadora clásica?

GRAMO : El propósito de la demostración no era mostrar una superioridad de rendimiento uno a uno sobre los sistemas convencionales. El propósito de esto era hacer una prueba de concepto de sistemas y ejecutar aplicaciones comerciales relativas en una computadora cuántica, lo que nunca se había hecho antes, ni siquiera cerca. Esto está muy por encima del estado de la técnica. Entonces, en términos del tiempo real que se necesita para resolver problemas, Orion, tal como está actualmente, es aproximadamente 100 veces más lento que una PC que ejecuta los mejores algoritmos. Si fueras un experto, podrías definir un buen algoritmo en la Web, gastar $ 1,000 en una PC y podrías vencer al sistema por un factor de 100. Entonces, en ese sentido, Scott tiene razón, aunque ese no es el punto.

JP : Bueno, ¿entonces cuál es el punto?

GRAMO : El caso es que la demostración muestra un camino claro desde donde nos encontramos hoy hacia el futuro. Esas máquinas del futuro serán significativamente mejores.

JP : ¿El plan es demostrar una máquina de 1.024 qubit en 2008?

GRAMO : Sí, a mediados de 2008. Pero antes de eso, tendremos un sistema en línea para que lo utilicen las personas, para el cual pueden programar aplicaciones.

JP : Eso parece increíblemente rápido. ¿Como lo haras?

GRAMO : Bueno, hay tres cosas que deben hacerse.

La primera es que el diseño que está utilizando para el procesador, específicamente los sistemas de entrada y salida, debe ser escalable, no solo en principio sino en la práctica. La mayoría de las propuestas que se han presentado para las arquitecturas de computación cuántica, de hecho todas hasta ahora, no son escalables en ese sentido. En nuestro caso, creemos que hemos encontrado un camino hacia la escalabilidad real en el hardware. Lo principal que debe superarse es el problema de cómo se ingresa y se extrae información del chip. Creemos que hemos encontrado una forma de solucionar ese problema.

Lo segundo es cómo lo construyes, y ese es un problema de fabricación. Parte de la razón por la que elegimos el enfoque que elegimos es que los circuitos que usamos como base para estas cosas pueden diseñarse, construirse y probarse mediante procedimientos estándar de semiconductores. Por lo tanto, no necesitamos inventar ninguna tecnología de fabricación nueva, excepto para que el proceso se ejecute en primer lugar.

La tercera cosa, que es probablemente la pregunta más difícil de responder, es la siguiente: dado que podemos construirlo y enviar información dentro y fuera de él, ¿seguirá funcionando como una computadora cuántica? Ese es un punto que simplemente no podemos responder en este momento porque nadie ha sido capaz de modelar sistemas a ese nivel con ninguna capacidad de predicción. Es demasiado complicado. Esa es una pregunta que solo puede responderse empíricamente. Entonces, nuestra filosofía es hacer un nuevo procesador cada mes. Digamos que tenemos 12 generaciones por año, algo no parece estar funcionando; podemos solucionarlo mediante un rediseño iterativo.

JP : ¿En qué se diferencia su enfoque comercial del de la academia?

GRAMO : El enfoque académico no es necesariamente peor que el nuestro, pero es diferente. Nuestro enfoque es colocar tantos qubits como sea posible en un chip, hacer que resuelva problemas reales y luego usar el rendimiento en esos problemas como la métrica con la que se mide qué es mejor y qué es peor. Entonces, cuando aumenta la capacidad de la máquina, aumenta la capacidad de la máquina para resolver problemas más rápidamente y problemas mayores. Comparado con los enfoques académicos, el nuestro es rápido y sucio, aunque no creo que sea menos cuidadoso.

JP : ¿Qué tipo de cosas podría hacer con una computadora cuántica de 1.024 qubit?

GRAMO : Hay muchísimas aplicaciones comerciales existentes que requieren una solución óptima a un problema con muchas variables. Por ejemplo, en el diseño de chips, muchos de los problemas que tienen que ver con la verificación del diseño del hardware son de este tipo. También hay muchas aplicaciones en ingeniería financiera que los bancos de inversión han estado muy interesados ​​en seguir con nosotros: cosas como optimización de carteras, reducción de riesgos, selección y fijación de precios de derivados. Además, cada problema de programación que existe en el mundo es uno de estos problemas. Puede imaginarse a alguien como una aerolínea o una organización del gobierno federal que tuvo que programar a muchas personas donde hay todo tipo de problemas sobre quién trabaja, dónde y quién tiene acceso a qué y por qué. Estos problemas crean estos escenarios de resolución de conflictos masivos que simplemente no se pueden manejar hoy en día. Son demasiado difíciles de resolver en el lapso de tiempo en el que la gente quiere resolverlos. Creo que la forma en que se verá en el futuro es que cualquiera que tenga una programación, enrutamiento, planificación, aplicación significativa, todos esos las aplicaciones se trasladarán a nuestras máquinas, que estarán disponibles en línea.

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