Índice del contenido[Esconder][Espectáculo]
La computación cuántica es una tecnología novedosa que utiliza la física cuántica para abordar problemas que están más allá de las capacidades de las computadoras tradicionales.
Muchas empresas ahora intentan poner hardware cuántico real a disposición de decenas de miles de desarrolladores, una herramienta con la que los científicos solo soñaban hace tres décadas.
Como resultado, nuestros ingenieros implementan con frecuencia computadoras cuánticas superconductoras cada vez más poderosas, acercándonos a la velocidad y capacidad de computación cuántica necesarias para alterar el mundo.
En este post, vamos a echar un vistazo más de cerca a computación cuántica y las herramientas y marcos que lo acompañan, así como dónde estarán en 2022.
¿Qué es la Computación Cuántica?
Estas supercomputadoras se basan en los principios de superposición y entrelazamiento, que son dos aspectos de la física cuántica. Las computadoras cuánticas ahora pueden realizar tareas a velocidades que son órdenes de magnitud más rápidas que las computadoras tradicionales y usan mucha menos energía.
En la década de 1980, surgió el área de la computación cuántica. Luego se reveló que los algoritmos cuánticos eran más eficientes que sus equivalentes convencionales para resolver ciertas tareas informáticas.
La computación cuántica es una disciplina de las ciencias de la computación que se enfoca en el avance de la tecnología informática basada en los conceptos de la teoría cuántica. Hace uso de la extraordinaria capacidad de las partículas subatómicas de existir en varios estados a la vez, como 0 y 1. Son capaces de procesar muchos más datos que las computadoras ordinarias.
El estado cuántico de un elemento se utiliza para crear un qubit en las operaciones de computación cuántica. Los qubits son las unidades de datos fundamentales de la computación cuántica. En la computación cuántica, cumplen el mismo trabajo que los bits en la computación ordinaria, pero se comportan de manera bastante diferente.
Los bits tradicionales son binarios y solo pueden mantener una posición de 0 o 1, mientras que los qubits pueden incluir una superposición de todos los estados posibles.
Los mejores marcos para la computación cuántica
1. circo
Cirq fue construido por el equipo Quantum AI de Google. Se utiliza para diseñar y mejorar circuitos cuánticos que luego se prueban en simuladores y computadoras cuánticas. Cirq es fantástico ya que ofrece simuladores de desarrollo bastante similares a los que se ven en la vida real.
Esto implica que la biblioteca se abre paso a través de los detalles de hardware que rodean a NISQ (Noisy Intermediate-Scale-Scale Quantum) para que podamos estar seguros de que el algoritmo o circuito se puede ejecutar en una computadora cuántica real una vez que esté terminado.
Como resultado, tiene el potencial de ser explotado para crear circuitos cuánticos adaptables y desplegables. También tiene características de interoperabilidad. Un software que importe y exporte circuitos cuánticos y simulaciones, por ejemplo.
Un marco para programar computadoras cuánticas que son de código abierto. Cirq es un Python paquete de software que le permite crear, manipular y optimizar circuitos cuánticos antes de ejecutarlos en computadoras y simuladores cuánticos.
Cirq es una abstracción eficiente para lidiar con las ruidosas computadoras cuánticas de escala intermedia de hoy en día, donde los requisitos de hardware son críticos para lograr resultados de vanguardia.
Caracteristicas
- Desde puertas que operan en qubits, puede aprender a diseñar circuitos cuánticos. Aprenda qué es un momento y cómo varias tácticas de inserción pueden ayudarlo a construir su circuito ideal. Aprenda a cortar y trocear circuitos para crear circuitos nuevos y mejorados.
- Las restricciones tecnológicas tienen una influencia significativa sobre si un circuito se puede implementar o no en hardware contemporáneo. Aprenda a programar el servicio de computación cuántica de Google y cómo crear dispositivos para hacer frente a estas limitaciones.
- Tanto las funciones de onda como las matrices de densidad tienen simuladores integrados en Cirq. Las simulaciones de matriz de densidad completa o Monte Carlo se pueden utilizar para abordar los canales cuánticos ruidosos.
- Para ejecutar pruebas en los procesadores cuánticos de Google, Cirq colabora con Quantum Computing Service.
2. ProyectoQ
ETH Zurich creó ProjectQ, una arquitectura de software de computación cuántica de código abierto. Proporciona un sólido y sencillo sintaxis para que los usuarios creen aplicaciones cuánticas en Python. ProjectQ puede convertir estos scripts en cualquier forma de back-end, ya sea un simulador de computadora clásico o un procesador cuántico.
Luego, ProjectQ puede convertir estas aplicaciones en cualquier tipo de back-end, como un simulador de computadora clásico o un procesador cuántico, como la plataforma IBM Quantum Experience.
Caracteristicas
- TI es de alto nivel lenguaje de programación para programas cuánticos.
- Tiene un compilador modular y adaptable.
- También ofrece una serie de backends de hardware y software.
- Una biblioteca de computadora cuántica (FermiLib) para resolver problemas fermiónicos
- El chip IBM Quantum Experience, los dispositivos AQT, AWS Braket y los dispositivos proporcionados por el servicio IonQ se pueden usar para ejecutar algoritmos cuánticos.
- En un nivel más alto de abstracción, los programas cuánticos se pueden emular (por ejemplo, imitando la acción de grandes oráculos en lugar de compilarlos en puertas de bajo nivel)
- En las computadoras clásicas, se pueden simular programas cuánticos.
3. Tensoflow Cuántico
El marco de Python TensorFlow Quantum (TFQ) es para Quantum máquina de aprendizaje. TFQ es un marco de aplicación de TensorFlow que permite a los investigadores de algoritmos cuánticos y aprendizaje automático utilizar los marcos de computación cuántica de Google directamente desde TensorFlow.
TensorFlow Quantum es un programa que se enfoca en datos cuánticos y la creación de modelos híbridos cuánticos-clásicos. Combina técnicas y lógica de computación cuántica diseñadas por Cirq con las API de TensorFlow, así como simuladores de circuitos cuánticos de alto rendimiento.
El marco TFQ se puede utilizar para ejecutar modelos tradicionales e híbridos, como Quantum CNN (QCNN). Como resultado, TFQ se puede utilizar para cualquier problema que antes era imposible de resolver con los enfoques tradicionales. Para responder a ciertos problemas del mundo real, comience con TFQ para crear modelos híbridos cuánticos o cuánticos-clásicos.
Caracteristicas
- Los investigadores pueden usar TFQ para crear tensores utilizando conjuntos de datos cuánticos, modelos cuánticos y parámetros de control convencionales en una sola red computacional.
- Los tensores se utilizan para almacenar datos cuánticos (una matriz multidimensional de números). Cada tensor de datos cuánticos se describe como un circuito cuántico Cirq que crea datos cuánticos sobre la marcha.
- El investigador puede usar Cirq para crear un prototipo de un cuántico red neural que se incluirá en un gráfico de cálculo de TensorFlow más adelante.
- La capacidad de entrenar y ejecutar simultáneamente numerosos circuitos cuánticos es una característica importante de TensorFlow Quantum.
4. Percevel
Perceval es un marco de código abierto para programar computadoras cuánticas fotónicas desarrollado por Perceval, una empresa francesa que se enfoca en construir una nueva generación de computadoras cuánticas basadas en la manipulación de la luz.
Perceval ofrece herramientas para componer circuitos a partir de componentes ópticos lineales, definir fuentes de un solo fotón, manipular estados de Fock, ejecutar simulaciones cuánticas, reproducir artículos experimentales publicados y experimentar con una nueva generación de algoritmos cuánticos a través de una API Python simple orientada a objetos.
Su objetivo es ser una herramienta complementaria para construir circuitos fotónicos cuánticos, para simular y refinar su diseño, modelar el comportamiento tanto ideal como real, y ofrecer una interfaz estandarizada para controlarlos a través de la noción de backends.
Está optimizado para funcionar en un escritorio local, con muchas mejoras para los clústeres de HPC, y brinda acceso a backends sofisticados para la simulación numérica y simbólica de algoritmos cuánticos en circuitos fotónicos.
También puede utilizar una gran cantidad de componentes prefabricados para crear algoritmos y circuitos de óptica lineal complicados. Se puede acceder a una biblioteca de algoritmos conocidos, así como lecciones sobre cómo usarlos.
También puede usar unas pocas líneas de código para ejecutar experimentos para ajustar algoritmos, compararlos con datos experimentales y recrear publicaciones publicadas.
Caracteristicas
- Una arquitectura única dedicada por completo a la óptica lineal y la computación cuántica fotónica
- El proyecto es un proyecto de código abierto con una arquitectura modular que agradece las contribuciones de la comunidad.
- Usando una enorme biblioteca de componentes prefabricados, cree algoritmos y complicados circuitos de óptica lineal. Se puede acceder a una biblioteca de algoritmos conocidos, así como lecciones sobre cómo usarlos.
- Experimente con algoritmos para ajustarlos, compárelos con datos experimentales y copie publicaciones existentes en unas pocas líneas de código.
- Para emular algoritmos cuánticos en circuitos fotónicos, use backends sofisticados. Perceval está diseñado para ejecutarse en un escritorio local en términos de rendimiento numérico y simbólico, con muchas mejoras para los clústeres de HPC.
5. Kisquito
Sabemos que si hablamos de tecnología de próxima generación, IBM tendrá algo que ofrecer. Ciertamente lo hace. QisKit es una plataforma de código abierto para desarrollar software cuántico.
Qiskit es un marco de software financiado por IBM que facilita a los usuarios aprender sobre computación cuántica. Debido a que las computadoras cuánticas son difíciles de conseguir, puede usar un proveedor de nube como el kit de herramientas Qiskit de IBM para adquirir acceso a una.
Es de uso completamente gratuito, y todo el código es de código abierto. Hay un libro de texto en línea que te enseña todos los fundamentos de la física cuántica, que es muy útil para los principiantes que no están familiarizados con el tema.
Las computadoras cuánticas se pueden usar a nivel de pulsos, circuitos y módulos de aplicación.
Caracteristicas
- Los usuarios de varios niveles pueden usar Qiskit para la investigación y el desarrollo de aplicaciones porque viene con una colección completa de puertas cuánticas y una gama de circuitos preconstruidos.
- Puede usar Qiskit Runtime para coordinar aplicaciones cuánticas en CPU, QPU y GPU basadas en la nube, así como ejecutar y programar actividades en procesadores cuánticos reales.
- El transpiler convierte el código de Qiskit en un circuito eficiente que utiliza el conjunto de puertas nativas del backend, lo que permite a los usuarios diseñar para cualquier arquitectura o procesador cuántico con entradas mínimas.
Conclusión
En resumen, las computadoras cuánticas pueden penetrar rápidamente las técnicas de encriptación actuales en un corto período de tiempo, mientras que la mejor supercomputadora disponible ahora lleva años.
A pesar de que las computadoras cuánticas serán capaces de descifrar muchos de los esquemas de encriptación actuales, se espera que desarrollen alternativas a prueba de piratería. Las computadoras cuánticas son fantásticas para abordar problemas de optimización.
Deje un comentario