Actualizado el 17/12/2024
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El algoritmo Cambridge Quantum resuelve problemas de optimización más rápidoEscrito por Redacción TNI el 11/08/2021 a las 13:39:351291
En un desarrollo que probablemente establecerá un nuevo estándar en la industria, los científicos de Cambridge Quantum (CQ) han desarrollado un nuevo algoritmo para resolver problemas de optimización combinatoria que están muy extendidos en los negocios y la industria, como el viajante de ventas, el enrutamiento de vehículos o la programación de talleres de trabajo, utilizando computadoras cuánticas a corto plazo.
Enigmas matemáticos como estos se encuentran en el corazón de una amplia gama de desafíos de optimización del mundo real, como el diseño de procesos de fabricación, el llenado de camiones de reparto o la ruta de los aviones de pasajeros. A medida que el nivel de automatización en las empresas globales modernas aumenta año tras año, los algoritmos de optimización que se ejecutan incluso en las computadoras clásicas más potentes se ven obligados a intercambiar precisión por velocidad.
En este artículo publicado en el repositorio de preimpresión arXiv, los científicos de CQ presentan el Eigensolver cuántico de filtrado variacional (F-VQE) para hacer que la optimización combinatoria sea más eficiente. Utilizando la computadora cuántica Honeywell System Model H1, el nuevo enfoque superó los algoritmos "estándar de oro" existentes, como el algoritmo de optimización aproximada cuántica (QAOA) y el VQE original, alcanzando una buena solución de 10 a 100 veces más rápido.
El artículo ha sido escrito por el equipo de investigación de CQ integrado por Michael Lubasch, Ph.D., David Amaro, Ph.D., Carlo Modica, Ph.D., Matthias Rosenkranz, Ph.D. y Marcello Benedetti, Ph.D. Los científicos son parte del equipo de algoritmos cuánticos y aprendizaje automático de CQ, encabezado por el doctor Mattia Fiorentini.
F-VQE aprovecha un método publicado en este artículo por CQ en septiembre de 2020, que demostró cómo un circuito cuántico se puede descomponer en circuitos más pequeños y funcionar con menos qubits sin perder la ventaja cuántica. Como resultado, se resolvió un problema de 23 qubits utilizando solo hasta 6 qubits de hardware a la vez. Los científicos de CQ también demostraron que el nuevo enfoque es altamente adaptable para su uso con máquinas ruidosas de la era cuántica de escala intermedia (NISQ). Estos avances aumentan la escala de los problemas de optimización que están al alcance de las computadoras NISQ de hoy.
"Nuestros científicos están perfeccionando una variedad de métodos viables para las computadoras cuánticas de hoy. Queremos que las empresas y los gobiernos logren una ventaja cuántica para tareas de propósito general más rápidamente, y nuestra experiencia de trabajo con grandes socios industriales facilita una comprensión profunda de las necesidades de practicantes hoy", explicó Fiorentini. "F-VQE tiene distintas ventajas sobre los algoritmos cuánticos anteriores: encuentra buenas soluciones candidatas más rápido y usa hardware cuántico de manera mucho más eficiente. F-VQE podría tener un impacto transformador, ayudando a resolver problemas previamente intratables en negocios e industrias".
Ilyas Khan, consejero delegado de CQ, comentó: "Nuestro equipo de científicos está implacablemente enfocado en cerrar la brecha entre los límites del mundo real de la computación clásica y la ventaja cuántica que estará disponible en la era NISQ. Están estableciendo nuevos estándares en la tecnología cuántica y su investigación inspirarán un rápido progreso".
Tony Uttley, director general de Honeywell Quantum Solutions, dijo: "Este proyecto ilustra los emocionantes avances que ocurren en la computación cuántica. Al desarrollar algoritmos que hacen más con menos qubits y ejecutarlos en el mejor hardware posible, estamos logrando un progreso significativo hacia la solución problemas mundiales antes de lo esperado".
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