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Las computadoras cu\u00e1nticas prometen alcanzar velocidades y eficiencias imposibles incluso para las supercomputadoras m\u00e1s r\u00e1pidas de la actualidad. Sin embargo, la tecnolog\u00eda no ha tenido mucha expansi\u00f3n ni comercializaci\u00f3n debido en gran parte a su incapacidad para autocorregirse. Las computadoras cu\u00e1nticas, a diferencia de las cl\u00e1sicas, no pueden corregir errores copiando datos codificados una y otra vez. Los cient\u00edficos tuvieron que encontrar otra manera.<\/p>\n
Ahora, un nuevo art\u00edculo en Naturaleza<\/em> ilustra el potencial de una plataforma de computaci\u00f3n cu\u00e1ntica de Harvard para resolver el problema de larga data conocido como correcci\u00f3n de errores cu\u00e1nticos.<\/p>\n Al frente del equipo de Harvard est\u00e1 el experto en \u00f3ptica cu\u00e1ntica Mikhail Lukin, profesor de f\u00edsica de la Universidad Joshua y Beth Friedman y codirector de la Iniciativa Cu\u00e1ntica de Harvard. El trabajo publicado en Nature fue una colaboraci\u00f3n entre Harvard, el MIT y QuEra Computing, con sede en Boston. Tambi\u00e9n particip\u00f3 el grupo de Markus Greiner, profesor de F\u00edsica George Vasmer Leverett.<\/p>\n La plataforma de Harvard, un esfuerzo que abarca los \u00faltimos a\u00f1os, est\u00e1 construida sobre una serie de \u00e1tomos de rubidio muy fr\u00edos atrapados con l\u00e1ser. Cada \u00e1tomo act\u00faa como un bit (o un \"qubit\", como se le llama en el mundo cu\u00e1ntico) que puede realizar c\u00e1lculos extremadamente r\u00e1pidos.<\/p>\n La principal innovaci\u00f3n del equipo es configurar su \"conjunto de \u00e1tomos neutros\" para poder cambiar din\u00e1micamente su dise\u00f1o moviendo y conectando \u00e1tomos (esto se llama \"entrelazamiento\" en el lenguaje de la f\u00edsica) a mitad del c\u00e1lculo. Las operaciones que entrelazan pares de \u00e1tomos, llamadas puertas l\u00f3gicas de dos qubits, son unidades de potencia inform\u00e1tica.<\/p>\n Ejecutar un algoritmo complicado en una computadora cu\u00e1ntica requiere muchas puertas. Sin embargo, estas operaciones de puerta son notoriamente propensas a errores y una acumulaci\u00f3n de errores hace que el algoritmo sea in\u00fatil.<\/p>\n En el nuevo art\u00edculo, el equipo informa un rendimiento casi perfecto de sus puertas entrelazadas de dos qubits con tasas de error extremadamente bajas. Por primera vez, demostraron la capacidad de entrelazar \u00e1tomos con tasas de error inferiores al 0,5 por ciento. En t\u00e9rminos de calidad de operaci\u00f3n, esto coloca el rendimiento de su tecnolog\u00eda a la par con otros tipos l\u00edderes de plataformas de computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, como los qubits superconductores y los qubits de iones atrapados.<\/p>\n \t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n \t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n Sin embargo, el enfoque de Harvard tiene importantes ventajas sobre estos competidores debido a los grandes tama\u00f1os de sus sistemas, el control eficiente de los qubits y la capacidad de reconfigurar din\u00e1micamente la disposici\u00f3n de los \u00e1tomos.<\/p>\n \"Hemos establecido que esta plataforma tiene errores f\u00edsicos lo suficientemente bajos como para imaginar dispositivos a gran escala con correcci\u00f3n de errores basados \u200b\u200ben \u00e1tomos neutros\", dijo el primer autor Simon Evered, estudiante de la Escuela de Graduados en Artes y Ciencias Griffin de Harvard en Lukin’s. grupo. \"Nuestras tasas de error son lo suficientemente bajas ahora que si agrupamos \u00e1tomos en qubits l\u00f3gicos, donde la informaci\u00f3n se almacena de forma no local entre los \u00e1tomos constituyentes, estos qubits l\u00f3gicos con correcci\u00f3n de errores cu\u00e1nticos podr\u00edan tener errores incluso menores que los \u00e1tomos individuales. \".<\/p>\n Los avances del equipo de Harvard se informan en el mismo n\u00famero de Nature junto con otras innovaciones lideradas por el ex estudiante graduado de Harvard Jeff Thompson, ahora en la Universidad de Princeton, y el ex becario postdoctoral de Harvard Manuel Endres, ahora en el Instituto de Tecnolog\u00eda de California. En conjunto, estos avances sientan las bases para los algoritmos cu\u00e1nticos con correcci\u00f3n de errores y la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica a gran escala. Todo esto significa que la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica en conjuntos de \u00e1tomos neutros est\u00e1 mostrando toda su promesa.<\/p>\n \"Estas contribuciones abren la puerta a oportunidades muy especiales en la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica escalable y a un momento realmente emocionante para todo este campo por delante\", afirm\u00f3 Lukin.<\/p>\n<\/div>\n