La revolucionaria computadora cuántica que puede no ser cuántica en absoluto

David Thompson

Google posee un muchas computadoras, tal vez un millón de servidores unidos en la inteligencia artificial más rápida y poderosa del planeta. Pero en agosto pasado, Google se asoció con la NASA para adquirir lo que podría ser el hardware más poderoso del gigante de las búsquedas hasta el momento. Sin duda es lo más extraño.

Ubicada en el Centro de Investigación Ames de la NASA en Mountain View, California, a un par de millas del Googleplex, la máquina es literalmente una caja negra de 10 pies de alto. Es principalmente un congelador y contiene un único y extraordinario chip de computadora, basado no en el silicio habitual sino en pequeños bucles de alambre de niobio, enfriado a una temperatura 150 veces más fría que la del espacio profundo. El nombre de la caja, y también la empresa que la construyó, está escrito en letras grandes de ciencia ficción en un lado: D-WAVE. Los ejecutivos de la compañía que la construyó dicen que la caja negra es la primera computadora cuántica práctica del mundo, un dispositivo que utiliza una física radicalmente nueva para procesar números más rápido que cualquier máquina comparable en la Tierra. Si tienen razón, es un avance profundo. La pregunta es: ¿lo son?

Hartmut Neven, un científico informático de Google, convenció a sus jefes para que colaboraran con la NASA en el D-Wave. Su laboratorio ahora está parcialmente dedicado a probar la máquina, planteándole problemas para ver qué puede hacer. Neven, un alemán animado y de lengua académica, fundó una de las primeras empresas exitosas de reconocimiento de imágenes; Google lo compró en 2006 para realizar trabajos de visión por computadora para proyectos que iban desde Picasa hasta Google Glass. Trabaja en una categoría de problemas computacionales llamada optimización: encontrar la solución a enigmas matemáticos con muchas restricciones, como el mejor camino entre muchas rutas posibles hacia un destino, el lugar correcto para perforar en busca de petróleo y movimientos eficientes para un robot de fabricación. La optimización es una parte clave de la aparentemente mágica facilidad de Google con los datos, y Neven dice que las técnicas que utiliza la empresa están empezando a alcanzar su punto máximo. "Son más rápidos que nunca", dice.

Eso deja a Google (y a toda la informática, en realidad) sólo dos opciones: construir computadoras basadas en silicio cada vez más grandes y que consuman más energía. O encontrar una nueva salida, un nuevo enfoque radical de la computación que pueda hacer en un instante lo que todos esos otros millones de máquinas tradicionales, trabajando juntas, nunca podrían lograr, incluso si trabajaran durante años.

Neven espera que sea una computadora cuántica. Una computadora portátil típica y los hangares llenos de servidores que alimentan a Google (lo que los científicos cuánticos llaman encantadoramente “máquinas clásicas”) hacen matemáticas con “bits” que oscilan entre 1 y 0, lo que representa un solo número en un cálculo. Pero las computadoras cuánticas utilizan bits cuánticos, qubits, que pueden existir como unos y ceros al mismo tiempo. Pueden operar tantos números simultáneamente. Es un concepto alucinante, de noche en el dormitorio, que permite a una computadora cuántica calcular a velocidades ridículamente rápidas.

A menos que no sea una computadora cuántica en absoluto. La computación cuántica es tan nueva y tan extraña que nadie está del todo seguro de si el D-Wave es una computadora cuántica o simplemente una clásica muy peculiar. Ni siquiera las personas que lo construyen saben exactamente cómo funciona y qué puede hacer. Eso es lo que Neven está tratando de descubrir, sentado en su laboratorio, semana tras semana, aprendiendo pacientemente a hablar con el D-Wave. Si puede resolver el enigma (qué puede hacer esta caja que ninguna otra cosa puede hacer y cómo), entonces boom. “Es lo que llamamos 'supremacía cuántica'”, afirma. "Básicamente, algo que las máquinas clásicas ya no pueden igualar". Sería, en definitiva, una nueva era informática.

Gregorio Barbero

adrien so

Matt Simón

Julian Chokkattu

un ex luchador Preseleccionado para el equipo olímpico de Canadá, el fundador de D-Wave, Geordie Rose, tiene un torso fornido y unos brazos que parecen dispuestos a derribar a los escépticos. Cuando lo encuentro en la sede de D-Wave en Burnaby, Columbia Británica, tiene un ceño ligeramente fruncido y persistente debajo de sus cejas pobladas. "Queremos ser el tipo de empresa que son Intel, Microsoft y Google", afirma Rose. “Las grandes empresas emblemáticas de 100 mil millones de dólares que generan tipos de tecnología y ecosistemas completamente nuevos. Y creo que estamos cerca. Lo que estamos tratando de hacer es construir las computadoras más potentes que jamás hayan existido en la historia del mundo”.

La oficina es un bullicio de actividad; En las trastiendas, los técnicos examinan los microscopios en busca de imperfecciones en el último lote de chips cuánticos que han salido de su fabuloso laboratorio. Un par de tanques de helio a la altura de los hombros se encuentran junto a tres enormes cajas de metal negro, donde más técnicos intentan entrelazar sus entrañas de cables derramadas. Jeremy Hilton, vicepresidente de desarrollo de procesadores de D-Wave, señala uno de los casos. “Se ven bien, pero apropiadamente para una startup, todos son simplemente componentes personalizados y económicos. Compramos esas cosas y las ensamblamos”. El trabajo realmente costoso fue descubrir cómo construir una computadora cuántica en primer lugar.

Como muchas ideas interesantes en física, ésta tiene su origen en Richard Feynman. En la década de 1980, sugirió que la computación cuántica permitiría algunas matemáticas radicalmente nuevas. Aquí arriba, en el universo a macroescala, para nuestros cerebros a macroescala, la materia parece bastante estable. Pero eso se debe a que no podemos percibir la escala cuántica subatómica. Allá abajo la materia es mucho más extraña. Los fotones (energía electromagnética como la luz y los rayos X) pueden actuar como ondas o como partículas, dependiendo de cómo se miren, por ejemplo. O, lo que es aún más extraño, si vinculas las propiedades cuánticas de dos partículas subatómicas, cambiar una cambia la otra exactamente de la misma manera. Se llama entrelazamiento y funciona incluso si están a kilómetros de distancia, mediante un mecanismo desconocido que parece moverse más rápido que la velocidad de la luz.

Sabiendo todo esto, Feynman sugirió que si se podían controlar las propiedades de las partículas subatómicas, se podrían mantener en un estado de superposición, es decir, siendo más de una cosa a la vez. Sostuvo que esto permitiría nuevas formas de computación. En una computadora clásica, los bits son en realidad carga eléctrica: encendidos o apagados, 1 o 0. En una computadora cuántica, podrían ser ambas cosas al mismo tiempo.

Fue sólo un experimento mental hasta 1994, cuando el matemático Peter Shor dio con una aplicación espectacular: un algoritmo cuántico que podía encontrar los factores primos de números masivos. La criptografía, la ciencia de crear y descifrar códigos, se basa en una peculiaridad de las matemáticas, que es que si se multiplican dos números primos grandes, es endiabladamente difícil descomponer la respuesta en sus partes constituyentes. Necesita enormes cantidades de potencia de procesamiento y mucho tiempo. Pero si tuvieras una computadora cuántica y el algoritmo de Shor, podrías engañar esas matemáticas y destruir toda la criptografía existente. "De repente", dice John Smolin, investigador de computadoras cuánticas en IBM, "todos estaban interesados".

Eso incluye a Geordie Rose. Hijo de dos académicos, creció en los bosques de Ontario y quedó fascinado por la física y la inteligencia artificial. Mientras cursaba su doctorado en la Universidad de Columbia Británica en 1999, leyó Exploraciones en Computación Cuántica, uno de los primeros libros en teorizar cómo podría funcionar una computadora cuántica, escrito por el científico de la NASA y ex asistente de investigación de Stephen Hawking, Colin Williams. (Williams ahora trabaja en D-Wave).

Gregorio Barbero

adrien so

Matt Simón

Julian Chokkattu

Al leer el libro, Rose tuvo dos epifanías. Primero, no iba a triunfar en el mundo académico. "Nunca pude encontrar un lugar en la ciencia", dice. Pero sentía que tenía la tenacidad obstinada, perfeccionada por años de lucha, para ser un empresario. “Se me daba bien armar cosas realmente ambiciosas, sin pensar que eran imposibles”. En una época en la que mucha gente inteligente argumentaba que las computadoras cuánticas nunca podrían funcionar, a él le enamoró la idea no sólo de fabricar una, sino también de venderla.

Con alrededor de 100.000 dólares en financiación inicial de un profesor de emprendimiento, Rose y un grupo de colegas universitarios fundaron D-Wave. Su objetivo era un modelo de incubadora y se propusieron encontrar e invertir en quien estuviera en camino de fabricar un dispositivo práctico y funcional. El problema: nadie estaba cerca.

En ese momento, la mayoría de los científicos buscaban una versión de la computación cuántica llamada modelo de puerta. En esta arquitectura, se atrapan iones o fotones individuales para usarlos como qubits y encadenarlos en puertas lógicas como las de los circuitos informáticos normales: los y, los ores, los no, etc., que se ensamblan en la forma en que piensa una computadora. La diferencia, por supuesto, es que los qubits podrían interactuar de formas mucho más complejas, gracias a la superposición, el entrelazamiento y la interferencia.

Pero a los qubits realmente no les gusta permanecer en un estado de superposición, lo que se llama coherencia. Una sola molécula de aire puede hacer que un qubit pierda su coherencia. El simple acto de observar el mundo cuántico colapsa toda su cuantidad de todos los números a la vez en una realidad estocástica, monótona y no cuántica. Así que hay que proteger a los qubits de todo. El calor u otro “ruido”, en términos físicos, estropea una computadora cuántica y la vuelve inútil.

Lo que nos queda es una magnífica paradoja: incluso si ejecutamos con éxito un cálculo, no podemos descubrirlo fácilmente, porque al mirarlo se colapsa el cálculo cuántico superpuesto a un solo estado, elegido al azar entre todas las superposiciones posibles y, por lo tanto, probable. Completamente equivocado. Le pides la respuesta a la computadora y obtienes basura.

Atados a esta física implacable, los científicos habían construido sistemas con sólo dos o tres qubits en el mejor de los casos. Eran tremendamente rápidos, pero no tenían suficiente potencia para resolver excepto los problemas más prosaicos a escala de laboratorio. Pero Rose no quería sólo dos o tres qubits. Quería 1.000. Y quería un dispositivo que pudiera vender en 10 años. Necesitaba una forma de crear qubits que no fueran tan frágiles.

"Lo que estamos tratando de hacer es construir las computadoras más potentes que jamás hayan existido en la historia del mundo".

En 2003, encontró uno. Rose conoció a Eric Ladizinsky, un científico alto y deportista del Jet Propulsion Lab de la NASA que era experto en dispositivos superconductores de interferencia cuántica, o calamares. Cuando Ladizinsky superenfrió pequeños bucles de niobio metálico hasta casi el cero absoluto, los campos magnéticos corrieron alrededor de los bucles en dos direcciones opuestas a la vez. Para un físico, la electricidad y el magnetismo son la misma cosa, por lo que Ladizinsky se dio cuenta de que estaba viendo una superposición de electrones. También sospechaba que estos bucles podrían enredarse y que las cargas podrían hacer un túnel cuántico a través del chip de un bucle a otro. En otras palabras, podría utilizar los bucles de niobio como qubits. (El campo que se ejecuta en una dirección sería un 1; el campo opuesto sería un 0). La mejor parte: los bucles en sí eran relativamente grandes, una fracción de milímetro. Un laboratorio de fabricación de microchips normal podría construirlos.

Gregorio Barbero

adrien so

Matt Simón

Julian Chokkattu

Los dos hombres pensaron en usar los bucles de niobio para hacer una computadora modelo de puerta, pero les preocupaba que el modelo de puerta fuera demasiado susceptible al ruido y a errores de sincronización. Sin embargo, tenían una alternativa: una arquitectura que parecía más fácil de construir. Llamado recocido adiabático, solo podría realizar un truco computacional específico: resolver esos problemas de optimización cargados de reglas. No sería una computadora de uso general, pero la optimización es enormemente valiosa. Cualquiera que utilice el aprendizaje automático (Google, Wall Street, la medicina) lo hace todo el tiempo. Así es como se entrena una inteligencia artificial para reconocer patrones. Es familiar. Es dificil. Y Rose se dio cuenta de que tendría un valor de mercado inmediato si pudieran hacerlo más rápido.

En una computadora tradicional, el recocido funciona así: traduces matemáticamente tu problema en un paisaje de picos y valles. El objetivo es intentar encontrar el valle más bajo, que represente el estado optimizado del sistema. En esta metáfora, la computadora hace rodar una piedra alrededor del paisaje del problema hasta que se asienta en el valle más bajo posible, y esa es su respuesta. Pero una computadora convencional a menudo se queda atascada en un valle que en realidad no es el más bajo. El algoritmo no puede ver más allá del borde de la montaña más cercana para saber si hay un valle aún más bajo. Rose y Ladizinsky se dieron cuenta de que un recocido cuántico podría realizar trucos que evitaran esta limitación. Podrían tomar un chip lleno de qubits y sintonizar cada uno de ellos a un estado de energía mayor o menor, convirtiendo el chip en una representación del paisaje rocoso. Pero gracias a la superposición y al entrelazamiento entre los qubits, el chip podría atravesar computacionalmente el paisaje. Sería mucho menos probable que se quedara atrapado en un valle que no fuera el más bajo y encontraría una respuesta mucho más rápidamente.

Las entrañas de una D-Wave no se parecen a las de cualquier otra computadora. En lugar de metales grabados en silicio, el procesador central está hecho de bucles de niobio metálico, rodeados por componentes diseñados para protegerlo del calor, las vibraciones y el ruido electromagnético. Aísle suficientemente bien esos bucles de niobio del mundo exterior y obtendrá una computadora cuántica, miles de veces más rápida que la máquina de su escritorio, o eso afirma la compañía. —Cameron pájaro

Thomas Porostocky

A. Congelador profundo Un enorme sistema de refrigeración utiliza helio líquido para enfriar el chip D-Wave a 20 mikelvin, o 150 veces más frío que el espacio interestelar.

B. Escape de calor Los discos de cobre chapados en oro extraen el calor del chip para evitar que las vibraciones y otras energías perturben el estado cuántico del procesador.

C. Bucles de niobio Una red de cientos de pequeños bucles de niobio sirve como bits cuánticos, o qubits, el corazón del procesador. Cuando se enfrían, exhiben un comportamiento mecánico-cuántico.

D. Protectores contra el ruido Los más de 190 cables que conectan los componentes del chip están envueltos en metal para protegerlos contra los campos magnéticos. Un solo canal transmite información al mundo exterior: un cable de fibra óptica.

Mejor aún, Rose y Ladizinsky predijeron que un recocido cuántico no sería tan frágil como un sistema de puertas. No necesitarían cronometrar con precisión las interacciones de qubits individuales. Y sospechaban que su máquina funcionaría incluso si sólo algunos de los qubits estuvieran entrelazados o formando túneles; Esos qubits en funcionamiento aún ayudarían a resolver el problema más rápidamente. Y dado que la respuesta que arroja un recocido cuántico es el estado de energía más bajo, también esperaban que fuera más robusto, con más probabilidades de sobrevivir a la observación que un operador tiene que hacer para obtener la respuesta. "El modelo adiabático está intrínsecamente menos corrompido por el ruido", dice Williams, el tipo que escribió el libro que hizo que Rose comenzara.

Gregorio Barbero

adrien so

Matt Simón

Julian Chokkattu

En 2003, esa visión estaba atrayendo inversiones. El capitalista de riesgo Steve Jurvetson quería participar en lo que consideraba la próxima gran ola de informática que impulsaría la inteligencia artificial en todas partes, desde motores de búsqueda hasta automóviles autónomos. Un banco inteligente de Wall Street, dice Jurvetson, podría obtener una gran ventaja sobre su competencia si fuera el primero en utilizar una computadora cuántica para crear algoritmos comerciales cada vez más inteligentes. Se imagina a sí mismo como un banquero con una máquina D-Wave: “Si lo hago bien, recibiré un torrente de dinero en efectivo”, afirma. Y para un banco, el costo de 10 millones de dólares de una computadora es una miseria. “Oh, por cierto, tal vez compre acceso exclusivo a D-Wave. ¡Quizás compre toda tu capacidad! Eso es algo así como una obviedad para mí”. D-Wave obtuvo 100 millones de dólares de inversores como Jeff Bezos e In-Q-Tel, la rama de capital de riesgo de la CIA.

El equipo D-Wave acurrucados en un laboratorio alquilado en la Universidad de Columbia Británica, tratando de aprender a controlar esos diminutos bucles de niobio. Pronto tuvieron un sistema de un qubit. "Era una cosa horrible, pegada con cinta adhesiva", dice Rose. “Entonces teníamos dos qubits. Y luego cuatro”. Cuando sus diseños se volvieron más complicados, pasaron a la fabricación industrial a mayor escala.

Mientras observo, Hilton saca una de las obleas que acaba de regresar de las fabulosas instalaciones. Es un disco negro brillante del tamaño de un plato grande, en el que están inscritas 130 copias de su último chip de 512 qubit. Mirando de cerca, puedo distinguir los chips, cada uno de unos 3 milímetros cuadrados. El cable de niobio de cada qubit tiene sólo 2 micrones de ancho, pero tiene 700 micrones de largo. Si entrecierras los ojos muy de cerca, podrás ver uno: una parte del mundo cuántico, visible a simple vista.

Hilton camina hacia una de las cajas negras gigantes refrigeradas D-Wave y abre la puerta. En el interior, una pirámide invertida de discos de cobre chapados en oro adornados con alambre cuelga del techo. Esta es la esencia del dispositivo. Parece una lámpara de araña steampunk, pero, como explica Hilton, el baño de oro es clave: conduce el calor (el ruido) hacia arriba y hacia afuera del dispositivo. En la parte inferior de la lámpara, colgando a la altura del pecho, está lo que llaman la lata de café, el recinto para el chip. "Aquí es donde pasamos de nuestro mundo cotidiano", dice Hilton, "a un lugar único en el universo".

En 2007, D-Wave había logrado producir un sistema de 16 qubits, el primero lo suficientemente complicado como para ejecutar problemas reales. Le plantearon tres desafíos del mundo real: resolver un sudoku, clasificar a las personas en una mesa y relacionar una molécula con un conjunto de moléculas en una base de datos. Los problemas no desafiarían a una Dell decrépita. Pero todo era cuestión de optimización y el chip realmente los resolvió. "Esa fue realmente la primera vez que dije, mierda, ya sabes, esto en realidad está haciendo aquello para lo que lo diseñamos", dice Rose. "En aquel entonces no teníamos idea de si iba a funcionar". Pero 16 qubits no fueron suficientes para abordar un problema que sería valioso para un cliente que paga. Siguió impulsando a su equipo, produciendo hasta tres nuevos diseños al año, siempre con el objetivo de juntar más qubits.

Gregorio Barbero

adrien so

Matt Simón

Julian Chokkattu

Cuando el equipo se reúne para almorzar en la sala de conferencias de D-Wave, Rose bromea sobre su propia reputación como capataz exigente. Hilton camina mostrando el chip de 512 qubits que acaba de comprar Google, pero Rose exige el de 1.000 qubits. "Nunca estamos felices", dice Rose. "Siempre queremos algo mejor".

"Geordie siempre se centra en la trayectoria", dice Hilton. "Él siempre quiere lo que sigue".

En 2010, D-Wave Los primeros clientes vinieron a llamar. Lockheed Martin estaba luchando con problemas de optimización particularmente difíciles en sus sistemas de control de vuelo. Entonces, un gerente llamado Greg Tallant llevó un equipo a Burnaby. "Estábamos intrigados por lo que vimos", dice Tallant. Pero querían pruebas. Le hicieron una prueba a D-Wave: encontrar el error en un algoritmo. En unas pocas semanas, D-Wave desarrolló una forma de programar su máquina para encontrar el error. Convencido, Lockheed Martin alquiló una máquina de 128 qubits por valor de 10 millones de dólares que viviría en un laboratorio de la USC.

Los siguientes clientes fueron Google y la NASA. Hartmut Neven era otro viejo amigo de Rose; compartían la fascinación por la inteligencia artificial, y Neven había esperado durante mucho tiempo iniciar un laboratorio cuántico en Google. La NASA estaba intrigada, porque a menudo se enfrentaba a problemas tremendamente difíciles de ajuste óptimo. "Tenemos el rover Curiosity en Marte, y si queremos moverlo del punto A al punto B, hay muchas rutas posibles; ese es un problema de optimización clásico", dice Rupak Biswas de la NASA. Pero antes de que los ejecutivos de Google gastaran millones, querían saber que D-Wave funcionaba. En la primavera de 2013, Rose acordó contratar a un tercero para ejecutar una serie de pruebas diseñadas por Neven, enfrentando a D-Wave con optimizadores tradicionales que se ejecutan en computadoras normales. Catherine McGeoch, científica informática del Amherst College, aceptó realizar las pruebas, pero sólo con la condición de que informara públicamente sus resultados.

Rose silenciosamente entró en pánico. A pesar de todas sus fanfarronadas (D-Wave publicaba habitualmente comunicados de prensa alardeando de sus nuevos dispositivos), no estaba seguro de que su caja negra ganara el tiroteo. "Uno de los posibles resultados era que la cosa se arruinara por completo", dice Rose. "Y luego ella publicaría todas estas cosas y sería un desastre horrible".

¿Es la onda D realmente cuántica? Si el ruido desenreda los qubits, es simplemente una costosa computadora clásica.

McGeoch enfrentó el D-Wave con tres piezas de software disponibles en el mercado. Uno era CPLEX de IBM, una herramienta utilizada por ConAgra, por ejemplo, para analizar datos meteorológicos y del mercado global para encontrar el precio óptimo al que vender harina; los otros dos eran optimizadores de código abierto bien conocidos. McGeoch eligió tres problemas matemáticamente complicados y los ejecutó en el D-Wave y en una computadora de escritorio Lenovo común y corriente que ejecutaba el otro software.

¿Los resultados? La máquina de D-Wave igualó a la competencia y, en un caso, la superó dramáticamente. En dos de los problemas matemáticos, el D-Wave funcionó al mismo ritmo que los solucionadores clásicos, alcanzando aproximadamente la misma precisión. Pero en el problema más difícil, fue mucho más rápido y encontró la respuesta en menos de medio segundo, mientras que CPLEX tardó media hora. El D-Wave era 3.600 veces más rápido. Por primera vez, D-Wave tenía evidencia aparentemente objetiva de que su máquina realizaba magia cuántica. Rose se sintió aliviada; Más tarde contrató a McGeoch como su nuevo jefe de evaluación comparativa. Google y la NASA consiguieron una máquina. D-Wave era ahora la primera empresa de informática cuántica con ventas comerciales reales.

Gregorio Barbero

adrien so

Matt Simón

Julian Chokkattu

Fue entonces cuando comenzaron sus problemas.

Los científicos cuánticos habían Durante mucho tiempo he sido escéptico con respecto a D-Wave. Los académicos tienden a sospechar cuando el sector privado afirma avances masivos en el conocimiento científico. No ven con buenos ojos la “ciencia mediante comunicados de prensa”, y las grandilocuentes proclamas de Geordie Rose olían mal. En aquel entonces, D-Wave había publicado poco sobre su sistema. Cuando Rose celebró una conferencia de prensa en 2007 para mostrar el sistema de 16 bits, el científico cuántico del MIT Scott Aaronson escribió que la computadora era “tan útil para problemas de optimización industrial como un sándwich de rosbif”. Además, los científicos dudaban que D-Wave pudiera haberse adelantado tanto al estado de la técnica. La mayor cantidad de qubits que alguien había puesto en funcionamiento fue ocho. Entonces, ¿que D-Wave pueda presumir de tener una máquina de 500 qubits? Disparates. "Nunca parecieron realmente preocupados por el modelo de ruido", como dice Smolin de IBM. “Desde el principio, la gente lo despreció y todos seguimos adelante”.

Eso cambió cuando Lockheed Martin y la USC adquirieron su máquina cuántica en 2011. Los científicos se dieron cuenta de que finalmente podían probar esta misteriosa caja y ver si resistía las expectativas. A los pocos meses de la instalación de D-Wave en la USC, investigadores de todo el mundo llamaron y solicitaron realizar pruebas.

La primera pregunta era sencilla: ¿era realmente cuántico el sistema D-Wave? Podría estar resolviendo problemas, pero si el ruido estaba desenredando los qubits, era simplemente una costosa computadora clásica, que operaba adiabáticamente pero no con velocidad cuántica. Daniel Lidar, un científico cuántico de la USC que había asesorado a Lockheed en su acuerdo con D-Wave, descubrió una forma inteligente de responder a la pregunta. Ejecutó miles de casos de un problema en el D-Wave y trazó la “probabilidad de éxito” de la máquina (la probabilidad de que solucionara el problema) frente al número de veces que lo intentó. La curva final tenía forma de U. En otras palabras, la mayoría de las veces la máquina tuvo éxito o fracasó por completo. Cuando ejecutó los mismos problemas en una computadora clásica con un optimizador de recocido, el patrón era diferente: la distribución se agrupaba en el centro, como una colina; Era bastante probable que esta máquina solucionara los problemas. Evidentemente, el D-Wave no se comportaba como un ordenador antiguo.

Lidar también ejecutó los problemas con un algoritmo clásico que simulaba la forma en que una computadora cuántica resolvería un problema. La simulación no fue súper rápida, pero pensó de la misma manera que lo haría una computadora cuántica. Y efectivamente, produjo la U, como la forma D-Wave. Como mínimo, el D-Wave actúa más como una simulación de una computadora cuántica que como una computadora convencional.

Incluso Scott Aaronson se dejó llevar. Me dijo que los resultados eran "evidencia razonable" del comportamiento cuántico. Si nos fijamos en el patrón de respuestas que se producen, “entonces sería difícil evitar el enredo”. Es el mismo mensaje que escuché de la mayoría de los científicos.

Pero para que realmente se le llame computadora cuántica, también hay que ser, como dice Aaronson, “productivamente cuántico”. El comportamiento tiene que ayudar a que las cosas avancen más rápido. Los científicos cuánticos señalaron que McGeoch no había orquestado una pelea justa. La máquina de D-Wave era un dispositivo especializado construido para resolver problemas de optimización. McGeoch lo había comparado con un software disponible en el mercado.

Gregorio Barbero

adrien so

Matt Simón

Julian Chokkattu

Matthias Troyer se propuso igualar las probabilidades. Troyer, científico informático del Instituto de Física Teórica de Zurich, recurrió al genio de la programación Sergei Isakov para desarrollar un optimizador de software de 20 años de antigüedad diseñado para las supercomputadoras Cray. Isakov pasó algunas semanas ajustándolo, y cuando estuvo listo, Troyer y el equipo de Isakov introdujeron decenas de miles de problemas en el D-Wave de la USC y en su nuevo y mejorado solucionador en una computadora de escritorio Intel.

Esta vez, el D-Wave no fue nada más rápido. Sólo en un pequeño subconjunto de problemas superó a la máquina convencional. En general, sólo mantuvo el ritmo. "No encontramos evidencia de aceleración cuántica", concluye sobriamente el artículo de Troyer. Rose había gastado millones de dólares, pero su máquina no podía vencer a una caja Intel.

Lo que es peor, a medida que los problemas se hacían más difíciles, la cantidad de tiempo que D-Wave necesitaba para resolverlos aumentó, aproximadamente al mismo ritmo que las computadoras de la vieja escuela. Esto, dice Troyer, es una noticia particularmente mala. Si el D-Wave realmente estuviera aprovechando la dinámica cuántica, uno esperaría lo contrario. A medida que los problemas se vuelven más difíciles, debería alejarse de los Intel. Troyer y su equipo concluyeron que D-Wave tenía cierto comportamiento cuántico, pero no lo utilizaba de forma productiva. ¿Por qué? Posiblemente, dicen Troyer y Lidar, no tiene suficiente "tiempo de coherencia". Por alguna razón, sus qubits no están funcionando: el estado cuántico de los bucles de niobio no se mantiene.

Una forma de solucionar este problema, si es que realmente es un problema, podría ser tener más qubits ejecutando la corrección de errores. Lidar sospecha que D-Wave necesitaría otros 100, tal vez 1000, qubits para verificar sus operaciones (aunque la física aquí es tan extraña y nueva que no está seguro de cómo funcionaría la corrección de errores). "Creo que casi todo el mundo estaría de acuerdo en que sin la corrección de errores este avión no despegará", afirma Lidar.

La respuesta de Rosa alas nuevas pruebas: “Es una auténtica tontería”.

D-Wave, dice, es una startup que está impulsando una computadora nueva y radical, creada a partir de la nada por un puñado de personas en Canadá. Desde este punto de vista, Troyer tenía ventaja. Claro, estaba usando máquinas Intel estándar y software clásico, pero estos se beneficiaron de décadas y billones de dólares de inversión. El D-Wave se comportó admirablemente simplemente manteniendo el ritmo. Troyer “tenía el mejor algoritmo jamás desarrollado por un equipo de los mejores científicos del mundo, finamente ajustado para competir en lo que hace este procesador, ejecutándose en los procesadores más rápidos que los humanos jamás hayan podido construir”, dice Rose. Y el D-Wave “ahora es competitivo con esas cosas, lo cual es un paso notable”.

Pero ¿qué pasa con los problemas de velocidad? "Errores de calibración", dice. Programar un problema en D-Wave es un proceso manual, que ajusta cada qubit al nivel correcto en el panorama de resolución de problemas. Si no configura esos diales correctamente, "podría estar especificando el problema incorrecto en el chip", dice Rose. En cuanto al ruido, admite que sigue siendo un problema, pero el próximo chip (la versión de 1.000 qubits con nombre en código Washington, que saldrá este otoño) reducirá el ruido aún más. Su equipo planea reemplazar los bucles de niobio con aluminio para reducir la acumulación de óxido. “No me importa si construyes [una computadora tradicional] del tamaño de la luna con interconexión a la velocidad de la luz, ejecutando el mejor algoritmo que Google haya creado jamás. No importará, porque esta cosa aún te pateará el trasero”, dice Rose. Luego retrocede un poco. “Está bien, todo el mundo quiere llegar a ese punto, y Washington no nos llevará allí. Pero Washington es un paso en esa dirección”.

Gregorio Barbero

adrien so

Matt Simón

Julian Chokkattu

O aquí hay otra forma de verlo, me dice. Quizás el verdadero problema con las personas que intentan evaluar D-Wave es que están haciendo las preguntas equivocadas. Quizás su máquina necesite problemas más difíciles.

A primera vista, esto suena loco. Si los viejos Intel están venciendo al D-Wave, ¿por qué ganaría el D-Wave si los problemas se agravaran? Porque las pruebas que Troyer le hizo a la máquina fueron aleatorias. En un pequeño subconjunto de esos problemas, el sistema D-Wave funcionó mejor. Rose cree que la clave será centrarse en esas historias de éxito y descubrir qué las distingue: qué ventaja tenía D-Wave en esos casos sobre la máquina clásica. En otras palabras, necesita descubrir en qué tipo de problemas su máquina es excepcionalmente buena. Helmut Katzgraber, científico cuántico de Texas A&M, coescribió un artículo en abril que refuerza el punto de vista de Rose. Katzgraber argumentó que los problemas de optimización que todos le planteaban al D-Wave eran, de hecho, demasiado simples. Las máquinas Intel podrían fácilmente seguir el ritmo. Si se piensa que el problema es una superficie accidentada y que los solucionadores intentan encontrar el punto más bajo, estos problemas “parecen un campo de golf lleno de baches. Lo que propongo es algo que se parece a los Alpes”, afirma.

En cierto sentido, esto suena como un caso clásico de cambiar los postes de la portería. D-Wave seguirá redefiniendo el problema hasta que gane. Pero los clientes de D-Wave creen que esto es, de hecho, lo que deben hacer. Están probando y volviendo a probar la máquina para descubrir en qué es buena. En Lockheed Martin, Greg Tallant ha descubierto que algunos problemas se ejecutan más rápido en el D-Wave y otros no. En Google, Neven ha solucionado más de 500.000 problemas en su D-Wave y encuentra lo mismo. Ha utilizado D-Wave para entrenar algoritmos de reconocimiento de imágenes para teléfonos móviles que son más eficientes que nunca. Produjo un algoritmo de reconocimiento de automóviles mejor que cualquier cosa que pudiera hacer en una máquina de silicio normal. También está trabajando en una manera para que Google Glass detecte cuando estás guiñando un ojo (a propósito) y tome una foto. “Cuando los cirujanos van a cirugía tienen muchos bisturís, uno grande y otro pequeño”, dice. "Hay que pensar en la optimización cuántica como el bisturí afilado, la herramienta específica".

El sueño de la computación cuántica siempre ha estado envuelto en esperanza y alboroto de ciencia ficción, con predicciones vertiginosas de criptomonedas fallidas, cálculos de multiversos y todo el mundo de la computación patas arriba. Pero puede ser que la computación cuántica llegue de una manera más lenta y lateral: como un conjunto de dispositivos que rara vez se utilizan, en los extraños lugares donde los problemas que tenemos se hablan en su curioso lenguaje. La computación cuántica no se ejecutará en su teléfono, pero tal vez algún proceso cuántico de Google sea clave para entrenar el teléfono para que reconozca sus peculiaridades vocales y mejore el reconocimiento de voz. Quizás finalmente enseñe a las computadoras a reconocer caras o equipaje. O tal vez, como ocurrió con el circuito integrado anterior, nadie descubrirá los mejores casos de uso hasta que tenga hardware que funcione de manera confiable. Es una forma más modesta de ver este rayo de tecnología largamente anunciado. Pero puede que así sea como comience la era cuántica: no con una explosión, sino con un destello.