¿Por qué necesitamos computadoras cuánticas?

Una computadora clásica realiza cálculos utilizando bits que son 0 representando apagado y 1 representando encendido. Utiliza transistores para procesar información en forma de secuencias de ceros y unas llamadas lenguaje binario de computadora. Más transistores más capacidad de procesamiento.

Una computadora cuántica usa las leyes de la mecánica cuántica. Al igual que una computadora clásica que usa ceros y unos. Estos estados se pueden lograr en partículas debido a su momento angular interno llamado giro. Los dos estados 0 y 1 se pueden representar en el giro de la partícula. Por ejemplo: el giro en sentido horario representa 1 y el sentido antihorario representa 0. La ventaja de usar una computadora cuántica es que la partícula puede estar en múltiples estados simultáneamente. Este fenómeno se llama superposición. Debido a este fenómeno, una computadora cuántica puede alcanzar los estados 0 y 1 al mismo tiempo. Por lo tanto, en una computadora clásica, la información se expresa a través de un solo número, 0 o 1. Una computadora cuántica usa salidas que se describen como 0 y 1 al mismo tiempo, lo que nos da más potencia de procesamiento. Por ejemplo:

En una computadora clásica de 2 bits para analizar 00 01 10 11, tiene que crecer a través de cada paso para llegar a un resultado. En una computadora cuántica de 2 qubits puede analizar todas las posibilidades al mismo tiempo. Por lo tanto, reducir el tiempo.

A pesar de la respuesta del usuario, el beneficio anticipado de la computación cuántica (paralelismo a un precio) depende completamente de tener programadores y una infraestructura de programación que aborde problemas matemáticos aplicados útiles.
Gestioné el grupo de computación más discutible de mi antiguo empleador en la corporación (excepto Parc). Los representantes de los fabricantes de computadoras lo sabían y vinieron en masa para vendernos en sus mainframes altamente paralelos. En ese momento, teníamos los ojos vidriosos. Los puentes que conectan hardware altamente capaz y nuestros problemas no existían en ese momento. Como usuarios finales, solo podríamos beneficiarnos después de que alguien desarrolle infraestructura y paquetes de software.

Skimming Quantum Algorithm Zoo, un repositorio NIST, casi ninguno de los algoritmos en oferta parece aplicable a problemas familiares de matemática aplicada.

Al igual que con los mainframes altamente paralelos, parece probable que la tecnología cuántica evolucione de manera totalmente imprevista. El aprendizaje profundo, el modelado molecular y el reconocimiento avanzado de patrones son áreas problemáticas que se sugieren.

En esta etapa, hay un problema de motivación. Los investigadores que trabajan más allá de las matemáticas casi puras de la programación cuántica de computadoras tienen cero incentivos para encontrar y publicar nuevos algoritmos que exploten tecnología que apenas existe. Afortunadamente, las computadoras cuánticas tienen una fascinación inherente que motiva su desarrollo continuo.

Se necesitan computadoras cuánticas para:

  • Simular sistemas cuánticos.
  • Simula algoritmos cuánticos.
  • Simula fenómenos probabilísticos.
  • Ordene, filtre, busque y procese Big Data (datos con alta variedad de velocidad de volumen) de manera más eficiente que con las computadoras actuales.
  • Maneje las tareas de análisis, análisis predictivo (aprendizaje automático) y de inteligencia artificial de manera más eficiente que con las computadoras actuales.
  • Descifre los mensajes cifrados para evitar actividades delictivas, como lo hizo la primera computadora de Alan Turing durante la segunda guerra mundial.

Las computadoras tradicionales se basan en microprocesadores que están hechos de transistores. El tamaño de los transistores se está reduciendo cada año. En este momento, los transistores son tan pequeños como 7 nanómetros (más pequeños que un glóbulo rojo).

Un transistor es un interruptor simple que tiene un botón de encendido y apagado que indica 1 y 0. Piense en los transistores como una puerta en medio de un pasillo. Puede estar abierto (permitiendo que pase el electrón) o cerrado (resitricting el flujo de electrones). Ahora, a medida que esta puerta se vuelve más pequeña, alcanzará un punto donde el electrón se teletransportará de un lado a otro por el fenómeno conocido como túnel cuántico.

Esta es una limitación física. Entonces, los científicos han ideado soluciones como computadoras cuánticas y computadoras moleculares.

Como tal, no necesitamos computadoras Quantum tanto como nos gustaría tener una.

Los algoritmos desarrollados para las computadoras cuánticas, uno de los cuales es el algoritmo de Shor para encontrar la factorización prima, han demostrado la premisa de que puede haber problemas que son “difíciles” de resolver en este momento pero más fáciles de resolver con las computadoras cuánticas. Aunque todavía no sabemos si la factorización realmente no se puede resolver de manera eficiente con las computadoras actuales, tenemos algunas razones para creerlo, principalmente porque todavía no existe tal algoritmo a pesar de los continuos esfuerzos de muchos investigadores.

Esto tiene aplicaciones prácticas y muchos algoritmos “rápidos” han sido diseñados para la multiplicación de matrices y otras operaciones para computadoras cuánticas, lo que tiene implicaciones en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Además, se han definido muchas clases de complejidad basadas en la computación cuántica que parece tener cierta separación del conjunto actual de problemas “eficientemente solucionables”. Nuevamente conjetura, pero tenemos razones para creer esta separación.

Una computadora cuántica del tamaño de un reloj de pulsera sería más poderosa que todas las computadoras en todo el mundo combinadas hoy. Creo que eso prácticamente lo responde.

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