La computación cuántica permite acelerar la aplicación de algoritmos de simulación, optimización y aprendizaje automático. Sin embargo, cada vez más, los clientes quieren consumir datos y ejecutar cargas de trabajo clásicas en entornos privados locales por cuestiones de normativa, políticas y privacidad. Una forma de dar respuesta a estas demandas consiste en embarcarse en la computación cuántica, pero a través de una solución híbrida clásica-cuántica que utiliza unidades de procesamiento cuántico virtuales (vQPU) para la simulación e infraestructura local, logrando de esta manera una eficiencia de costes incremental.
Los algoritmos híbridos cuánticos-clásicos combinan ordenadores cuánticos con computadoras clásicas, es decir, circuitos cuánticos y hardware de computación clásica para realizar cálculos. Al procesar los datos, los dos conjuntos de circuitos pueden interactuar entre sí hasta millones de veces. En la actualidad, podríamos decir que no se han construido todavía ordenadores cuánticos a gran escala que puedan superar el rendimiento del hardware informático estándar. No obstante, fabricantes, empresas y grupos de investigación están configurando software especializado para aprovechar las máquinas cuánticas ultrarrápidas del futuro.
En este sentido, los físicos están experimentando con algoritmos que utilizan circuitos cuánticos para simular fenómenos microscópicos. Los expertos en aprendizaje automático están explorando el potencial de la tecnología para acelerar el entrenamiento de la inteligencia artificial. También se están desarrollando nuevos algoritmos para aprovechar la computación cuántica para otras aplicaciones en química, optimización de la cadena de suministro y otros ámbitos.
Puesto que no se ha construido el hardware cuántico necesario para ejecutar algoritmos cuánticos a escala, las empresas utilizan simuladores y emuladoras para esta función. Gracias a estas herramientas, los investigadores pueden usar servidores estándar o infraestructuras en la nube para probar su código cuántico y descubrir áreas de mejora.
En definitiva, a medida que el hardware y los algoritmos cuánticos avanzan, la necesidad de infraestructura clásica se acelerará y evolucionará en consecuencia.
Caso de éxito con IonQ
Dell Technologies e IonQ probaron juntos una plataforma híbrida clásica-cuántica combinando el servidor para centros de datos Dell EMC PowerEdge R740xd que utiliza unidades centrales de procesamiento de Intel, con el motor de simulación y la unidad de procesamiento cuántico (QPU) de IonQ. Con esta plataforma, las cargas de trabajo de simulación clásica y cuántica se pueden ejecutar en las instalaciones, mientras que las cargas de trabajo cuánticas, como el modelado de moléculas más grandes y complejas para el desarrollo farmacológico, se pueden ejecutar de forma remota en las QPU IonQ. Además, el tiempo de espera para cada ejecución de circuito cuántico se reduce significativamente gracias a la API de reserva del especialista en simulación cuántica.
En virtud de esta colaboración, la QPU es capaz de resolver problemas más complejos, concede una mejor corrección de errores y permite que IonQ ejecute su unidad de procesamiento cuántico en temperatura ambiente, lo que hace posible la ubicación en centros de datos establecidos sin refrigeración exótica (exotic cooling), es decir, con enfriamiento tradicional.
Resultados de las pruebas:
- La plataforma híbrida clásica-cuántica de Dell se integra a la perfección con las unidades de procesamiento cuántico y simulación cuántica IonQ. Las cargas de trabajo de Quantum se pueden desarrollar con vQPU que se ejecutan en la infraestructura de Dell y, luego, se pueden migrar sin problemas para ejecutarse en la QPU remota de IonQ con un esfuerzo mínimo.
- Con la API de reserva de IonQ, cada circuito cuántico, que se ejecuta desde la plataforma cuántica clásica híbrida de Dell, no necesita esperar en colas de trabajos y puede inyectarse directamente en la QPU remota de IonQ. Esta capacidad mejora en gran medida el rendimiento para aprovechar el hardware QPU real.
- Aprovechar la capacidad a través de una solución de infraestructura local puede proporcionar una mayor rentabilidad y privacidad de los datos. Como resultado, las organizaciones pueden capacitar a los programadores cuánticos de manera más eficiente y conducir a una aplicación crítica para el negocio más rápida.
