Nvidia y sus avances en computación cuántica
Nvidia, una de las compañías tecnológicas más importantes a nivel mundial, ha dado un paso significativo en el campo de la computación cuántica al publicar un informe el 30 de septiembre en el que detalla sus investigaciones en este ámbito. Esta empresa se une a otras entidades que ya están experimentando con infraestructura cuántica, como IonQ, IBM, el banco HSBC y la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC).
La computación cuántica se presenta como una tecnología que promete transformar industrias, pero para lograrlo es necesario resolver tres problemas clave: corrección de errores, simulaciones de diseños de cúbits y optimización de tareas de compilación de circuitos. Aunque actualmente no existe un ordenador cuántico capaz de romper la criptografía que protege a Bitcoin y la ciberseguridad en general, los avances de Nvidia en este campo ofrecen pistas sobre cómo podría evolucionar este escenario.
Corrección de errores cuánticos, la primera diana de Nvidia
Los cúbits son las unidades básicas de la computación cuántica y, a diferencia de los bits clásicos, pueden estar en varios estados a la vez. Esta característica permite realizar cálculos paralelos masivos, pero también los hace muy sensibles al ruido y a errores. Para contrarrestar estos errores, se emplea la técnica de corrección de errores cuánticos (QEC), que consiste en destilar cúbits físicos ruidosos en qubits lógicos sin ruido, decodificando datos en tiempo real y corrigiendo errores a medida que surgen.
Nvidia ha desarrollado un nuevo método de decodificación llamado AutoDEC en colaboración con el Laboratorio de Software Cuántico de la Universidad de Edimburgo. Este método ha logrado duplicar la velocidad y la precisión en la decodificación de errores cuánticos gracias a la funcionalidad de decodificación paralela en GPU. Además, en colaboración con la empresa QuEra, Nvidia ha desarrollado un decodificador basado en inteligencia artificial que ha aumentado significativamente la velocidad y precisión en la decodificación de errores.
Segundo foco de Nvidia: mejorar los circuitos cuánticos
Otro aspecto en el que Nvidia ha centrado sus esfuerzos es en la optimización de la compilación de circuitos cuánticos, es decir, la traducción de algoritmos cuánticos al hardware físico disponible. En colaboración con Q-CTRL y Oxford Quantum Circuits, Nvidia ha creado un mecanismo acelerado por GPU que ofrece hasta 600 veces más velocidad en tareas de compilación.
El último eslabón cuántico estudiado por Nvidia
Finalmente, Nvidia ha trabajado en la simulación numérica de sistemas cuánticos en colaboración con la Universidad de Sherbrooke y Amazon Web Services. Esta simulación ha permitido obtener hasta 4.000 veces más rendimiento al estudiar un cúbit transmon acoplado a un resonador, lo que es crucial para mejorar la calidad de los cúbits. Al acelerar la corrección de errores, la compilación de circuitos y la simulación de dispositivos, Nvidia busca reducir cuellos de botella clave en la carrera por construir computadoras cuánticas prácticas.
En resumen, los avances de Nvidia en computación cuántica representan un paso importante hacia el desarrollo de proces
