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D-Wave lanza su tercer ordenador cuántico a la nube

La empresa pone a disposición su tercer sistema D-Wave Advantage a través de Amazon Braket y actualiza sus herramientas para que las empresas puedan aplicar el ‘recocido’ cuántico a nuevos problemas de optimización

D-Wave ordenador cuántico

Aunque la computación cuántica de uso general todavía está lejos, D-Wave Systems acaba de desplegar su tercer sistema de recocido cuántico basado en la nube. Ha actualizado, además, sus herramientas de codificación para abordar nuevas categorías de problemas de optimización empresarial. Al igual que sus predecesores, se puede acceder al tercer sistema Advantage de D-Wave a través de la propia nube cuántica Leap o, a partir del 12 de mayo, del servicio Amazon Braket de AWS. La nueva máquina está alojada en el Instituto de Ciencias de la Información de la Universidad del Sur de California, en Marina Del Rey. Las otras, por su parte, se encuentran en la sede de D-Wave en Burnaby, en la Columbia Británica, y en el centro de supercomputación alemán Forschungszentrum Jülich.

El Advantage de D-Wave cuenta con más de 5.000 qubits, lo que parece situarlo por delante de rivales cuánticos como IBM, que anunció esta misma semana sus planes de construir una máquina de 4.000 qubits de cara al próximo año 2025. Pero no todos los qubits, medida de la capacidad de procesamiento de un ordenador cuántico, son iguales. D-Wave utiliza una técnica llamada recocido cuántico en sus máquinas, mientras que la mayoría de las demás empresas que trabajan en computación cuántica -incluyendo IBM, Quantinuum, Rigetti Computing e IonQ- utilizan un enfoque basado en puertas cuánticas.

 

Recocido cuántico vs. sistemas basados en puertas

El recocido cuántico puede utilizarse para mejorar ciertos tipos de algoritmos de optimización, pero no es la herramienta de computación de uso general que pretenden ser los ordenadores cuánticos basados en puertas. “Los sistemas basados en puertas con corrección de errores serán capaces de trabajar simultáneamente con mayores cantidades de datos que los sistemas de recocido cuántico”, dijo Murray Thom, vicepresidente de gestión de productos de D-Wave. "Eso va a ser muy importante en aplicaciones como la simulación de química cuántica, o si se trabaja con ecuaciones diferenciales", continuó. Los sistemas basados en puertas también pueden suponer una amenaza para muchos de los algoritmos de cifrado actuales, un contratiempo para el que las empresas están empezando a prepararse.

Por otro lado, el recocido cuántico funciona bien para problemas de optimización en los que el objetivo es encontrar un máximo en un paisaje de soluciones accidentado (o el mínimo en una serie de valles) en el menor tiempo posible. La computación convencional podría adoptar un enfoque de "escalada de colinas", variando repetidamente los parámetros para encontrar una solución un poco mejor que la actual, hasta que haya encontrado el máximo local, pero quizás no la colina más alta del mapa. El recocido cuántico ofrece una forma de saltar a otra colina, quizás más alta, y subir a la cima de la misma. Este deriva su nombre de una técnica de computación clásica llamada recocido, simulado que adopta un enfoque similar pero utiliza números aleatorios en lugar de fenómenos físicos cuánticos para encontrar colinas más altas que escalar.

Un libro blanco publicado por D-Wave en 2021 mostraba cómo un sistema de computación clásica y un sistema híbrido de recocido cuántico acababan convergiendo en el mismo resultado óptimo si se disponía de tiempo suficiente, pero que el sistema de recocido cuántico ofrecía un resultado mejor si el tiempo era limitado. Los sistemas viables basados en compuertas aún están lejos, mientras que los sistemas de recocido cuántico de D-Wave están en el mercado y ya han sido utilizados por empresas que quieren probar su potencial para acelerar la optimización.  En este contexto Thom mencionó a Volkswagen, que ha utilizado los sistemas de D-Wave para buscar formas de optimizar la ordenación de los trabajos en el taller de pintura mediante la programación con el fin de minimizar los cambios de tipo de pintura.

 

Optimizar la optimización

Para ayudar a los CIO a poner sus ordenadores Advantage a trabajar en problemas como ese, D-Wave ha desarrollado una serie de solucionadores híbridos para problemas de optimización que pueden dividir los cálculos en segmentos, utilizando sus sistemas de recocido cuántico para empujar los sistemas de computación clásicos hacia mejores soluciones y luego informar sobre la mejor encontrada en un tiempo determinado.

Así es como D-Wave ha mejorado su solucionador híbrido Constrained Quadratic Model (CQM) basado en la nube para encontrar soluciones óptimas a problemas que implican variables continuas, mientras que antes sólo podía manejar números enteros y otros tipos de datos discretos. Esto permitirá a las empresas experimentar, por ejemplo, con el cálculo de las rutas de los vehículos en función de cantidades continuas como la distancia y el tiempo de espera, u optimizar la carga de los camiones para minimizar el espacio entre cajas de diferentes formas. "Esto va a permitir a los directores de informática obtener algunas respuestas a preguntas importantes que están considerando”. Lo que realmente necesitan los clientes potenciales es una forma de identificar qué problemas son susceptibles de ser acelerados por los sistemas de recocido cuántico y en cuáles no pueden apoyarse en esta metodología.

Por ahora, eso se corresponde más bien un proceso manual: D-Wave envía un equipo de expertos para examinar los problemas informáticos que una empresa quiere acelerar, aconsejarles en cuáles centrarse y ayudarles a construir una prueba de concepto. "Eso es muy atractivo para los CIO que están buscando cómo hacer que sus negocios sean más eficientes", dijo Thom, añadiendo que puede "ayudarles a responder en el tipo de tensiones del mercado que están viendo hoy”.



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