Google comienza a desarrollar sus propios chips de computadora cuántica, para prepararse para el futuro

UCSB / Google, matriz de cinco qubit

El equipo de Inteligencia Artificial Cuántica de Google, que no se contenta simplemente con compartir una computadora cuántica de tipo D-Wave con la NASA, ha anunciado que ahora diseñará y construirá sus propios chips de computadora cuántica. En lugar de empezar de cero, Google absorberá el grupo de computación cuántica de UC Santa Bárbara, que recientemente creó una matriz superconductora de cinco qubit que promete escalar a sistemas comerciales más grandes. Google, probablemente detrás de IBM, ahora parece ser uno de los mayores intereses comerciales de la computación cuántica.

Como sabrá, Google ha estado investigando posibles aplicaciones de la computación cuántica desde al menos mayo de 2013, cuando compró una computadora de recocido cuántico D-Wave con la NASA. El chip Vesubio dentro del sistema D-Wave es una especie de cuántica, pero no verdaderamente cuántica en el sentido en que la mayoría de científicos y físicos describirían una computadora cuántica. Los puntos de referencia han demostrado que el sistema D-Wave solo proporciona pequeñas aceleraciones bajo cargas de trabajo muy específicas - y en algunos casos, solo su PC de escritorio estándar podría ser más rápida que la D-Wave. No estamos diciendo que Google fue engañado, pero no creo que sea una coincidencia que ahora esté invirtiendo en un área muy diferente de la computación cuántica.

Ingrese a John Martinis quien, en palabras de Hartmut Neven de Google, es 'la autoridad mundial en qubits superconductores'. Martinis solía estar en UC Santa Bárbara, pero parece que él y todo su equipo de investigación están unirse al laboratorio de inteligencia artificial cuántica de Google. Allá por octubre de 2013, Martinis dio una charla en Google sobre su trabajo en qubits superconductores (incluido a continuación), y luego, en abril, él y su equipo publicaron su última investigación en Nature. Aparentemente, en algún momento, Neven (que dirige el laboratorio de IA cuántica) estaba lo suficientemente enamorado y cautivado con la investigación como para captar a todo el equipo. Es de suponer que se trataba de algo de dinero. Me pregunto qué tipo de compensación obtiene UCSB.



El último trabajo del equipo de Martinis, que presumiblemente será heredado por Google mientras trabaja hacia la realización de una computadora capaz de IA cuántica, consiste en una matriz confiable de cinco qubits. En la imagen en la parte superior de la historia, las cinco cruces son los qubits (llamados Xmons internamente), y las líneas onduladas son los resonadores de lectura (para verificar qué valor está almacenado en el qubit). Todo es superconductor, es decir, mantenido a temperaturas criogénicas, pero eso no es realmente inusual, dado que los qubits son bestias quisquillosas que pierden coherencia muy rápidamente a temperaturas más altas.

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El principal avance de este trabajo reciente parece ser fiabilidad. Debido a su propia naturaleza, el hardware que opera a un nivel cuántico no es confiable y propenso a errores, lo que luego conduce a resultados poco confiables y a tener que ejecutar el cálculo cientos de veces para asegurarse de obtener el resultado correcto. La matriz superconductora de cinco qubit tiene una fidelidad de más del 99%, lo que es bueno, pero para que sea 'comercialmente viable', el equipo dice tendrá que reducir la tasa de error a solo '1 en 1000'.

D-Wave

El nuevo chip Vesuvius de 512 qubit de D-Wave

Si busca más detalles sobre Xmons de UCSB, hay una plataforma de diapositivas creada por Martinis(PDF) que explica la estructura de los qubits y cómo los hicieron tan confiables.

Para obtener más información sobre por qué Google incluso está invirtiendo en computación cuántica en primer lugar, el video a continuación es bastante bueno. Se centra en el D-Wave (el video se hizo el año pasado), pero todas las ideas generales son las mismas. Sin embargo, en resumen, Google solo quiere asegurarse de que esté listo para el futuro, cuando las computadoras clásicas simplemente no tengan suficiente atracción sexual para manejar todos los datos y cálculos requeridos por IA avanzada, vehículos autónomos, robots, etc.

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