Si quiere decir que dará respuestas a problemas que son útiles y que son demasiado difíciles de resolver con máquinas clásicas, entonces eso no sucederá en el corto plazo. No tenemos nada cerca del desarrollo para construir dispositivos tolerantes a fallas que resuelvan problemas interesantes. Por interesante quiero decir problemas como: factorización, estimación del estado fundamental, resolución de sistemas lineales, resolución de fórmulas booleanas, búsqueda de vectores más cortos, etc. Para tener una idea de la tarea monumental absoluta que tenemos por delante, lea este informe:
Estimación de los recursos para la computación cuántica con la caja de herramientas QuRE
encargado por iARPA. Evaluaron los recuentos de recursos (tiempo y espacio) para que las computadoras cuánticas resuelvan versiones de problemas como los mencionados anteriormente que son intratables por las máquinas clásicas (incluidas las supercomputadoras). Si revisa los detalles, contando la cantidad de qubits y puertas físicas necesarias para proporcionar codificación lógica, fábricas de enredos fuera de línea, teletransportación de puertas, etc., está hablando de miles de millones de qubits físicos y 10 ^ (25) puertas físicas. Incluso utilizando las puertas cuánticas más rápidas disponibles de los circuitos superconductores, los tiempos de ejecución totales son, en el mejor de los casos, en la escala de años y muchos son la edad del universo. Advertencia, ha habido algunas mejoras significativas en los recuentos de compuertas para algunos algoritmos desde que se completó el estudio en 2013. Por ejemplo, los algoritmos de estimación del estado fundamental han visto reducidos los recuentos de compuertas lógicas en varios órdenes de magnitud. Sin embargo, todavía estamos muy lejos de tener miles de millones de qubits disponibles para controlar y responder a un problema útil más allá de las capacidades de una computadora clásica.
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Hay otros problemas que diría que son menos útiles (o incluso inútiles) para resolver que los procesadores cuánticos podrían dar respuestas en una escala de tiempo más corta. El obvio es el muestreo de bosones, pero incluso conseguir una mejora con respecto a las máquinas clásicas es poco probable en el futuro cercano a menos que logremos eficiencias dramáticamente mejoradas en la preparación, detección y transmisión del estado (véase, por ejemplo, [1705.00686] No hay supremacía cuántica inminente mediante el muestreo de bosones) . Otro problema inútil en el que las computadoras cuánticas podrían vencer a las máquinas clásicas es el muestreo IQP (tiempo polinómico cuántico instantáneo) ([1702.03061] Problemas de muestreo cuántico, muestreo de bosones y supremacía cuántica) que muestrea la distribución de salida de un circuito cuántico de profundidad constante (equivalente al muestreo de un circuito térmico Configuración de giro ising con acoplamientos imaginarios). Este cálculo cuántico es sensible al error y necesitará corrección de errores, pero afortunadamente no necesita el arsenal completo de corrección de errores tolerante a fallas para funcionar. Sin embargo, como se indicó anteriormente, no resuelve un problema que la gente llamaría “útil”.
No pretendo degradar los algoritmos inútiles. Los argumentos que prueban que esos problemas son difíciles de resolver en las máquinas clásicas son sutiles y emplean técnicas poderosas de la teoría de la complejidad cuántica. Es solo resolver un problema sobre el que no le escribirías a tu abuela.
