Dentro brevemente
- A equipe de Kipu Quantum testou com sucesso um grande problema de otimização quântica em um processador quântico IBM de 156 qubits usando seu algoritmo BF-DCQO, superando os métodos de otimização quântica e clássica existentes.
- O algoritmo BF-DCQO, projetado para problemas de otimização binária de alto nível (HUBO), algoritmo de otimização aproximada quântica (QAOA), recozimento quântico e métodos clássicos, como pesquisa Tabu.
- Kipu Quantum também simulou o algoritmo em um processador IBM Osprey de 433 qubits, sugerindo que o método pode ser dimensionado com sucesso, potencialmente marcando o início de uma era de computação quântica comercial.
- Foto: IBM Quantum System One™ instalado na Cleveland Clinic.
Uma equipe de pesquisadores liderada por Kipu Quantum anunciou um teste bem-sucedido do que eles chamam de problema quântico quântico em um computador quântico digital. Eles sugerem que este é o início da era do lucro comercial quântico.
“Hoje, temos o orgulho de apresentar o maior algoritmo quântico para experimentos executados em um processador quântico IBM usando todos os 156 qubits usando os poderosos algoritmos do Kipu”, escreveu a equipe do Kipu Quantum em uma postagem no LinkedIn. “Este é apenas o começo, já que nossos métodos podem ser aplicados diretamente a grandes processadores, incluindo um com 433 qubits e mais, provocando uma mudança fundamental na percepção atual da computação quântica.”
No artigo, a equipe relata que seu algoritmo, projetado para problemas de otimização binária de alto nível (HUBO), mostrou desempenho melhorado em relação aos métodos existentes em experimentos experimentais e de simulação.
Um novo algoritmo de otimização quântica contraadiabática digitalizada de campo polarizado (BF-DCQO) foi testado usando 156 qubits no processador quântico da IBM com arquitetura hexadecimal pesada, um padrão em forma de hexágono projetado para reduzir erros em portas quânticas e melhorar a conexão de qubit.
Os resultados excederam o desempenho dos métodos de otimização quântica padrão, incluindo o algoritmo de otimização quântica aproximada (QAOA), recozimento quântico, recozimento simulado e métodos clássicos como a pesquisa Tabu. Além disso, Kipu Quantum simulou o mesmo problema HUBO no próximo processador Osprey de 433 qubit da IBM, fornecendo evidências de que o método pode ser dimensionado com sucesso para grandes sistemas quânticos.
“Consideramos esses resultados de nossos estudos de caso como o início da era da Vantagem Quântica Comercial, Kipu dixit, e em breve será melhor quando nossa tecnologia for estendida para problemas fortes e complexos de nível industrial”, escreveu a equipe no post .
Uso no mundo real
A otimização integrativa é importante em muitos setores, desde transporte e planejamento até química computacional e biologia. Esses problemas, que envolvem encontrar soluções ótimas ou quase ótimas em espaços de configuração grandes e heterogêneos, são conhecidos como desafios computacionais, especialmente na computação clássica. Essa complexidade alimentou a exploração de técnicas de computação quântica como alternativa.
O algoritmo BF-DCQO da Kipu Quantum usa o poder da computação quântica para resolver esses problemas de integração, especificamente usando o modelo de vidro Ising para integrar problemas HUBO. O algoritmo BF-DCQO inclui um termo de polarização aprimorado que melhora o desempenho dos sistemas quânticos ao lidar com esses problemas complexos. Este novo protocolo foi validado experimentalmente, mostrando-se promissor para resolver problemas HUBO padrão da indústria em um futuro próximo.
Um teste em duas etapas
O algoritmo BF-DCQO da Kipu Quantum foi testado em dois estágios: primeiro no processador quântico de 156 qubit da IBM e depois em uma simulação do próximo processador Osprey de 433 qubit. Em ambos os casos, o algoritmo é comparado com métodos quânticos estabelecidos e métodos clássicos. A empresa usou técnicas de simulação de estado de produto matricial (MPS) para testar a viabilidade do problema HUBO em um superprocessador de 433 qubit.
A vantagem do algoritmo BF-DCQO reside em sua capacidade de lidar com eficácia com problemas complexos de interações de até três corpos no modelo de vidro de Ising do vizinho mais próximo. Esse recurso o torna adequado para arquiteturas qubit hexadecimais pesadas, como aquelas usadas nos processadores quânticos da IBM.
O estudo também estendeu a abordagem ao problema ponderado MAX 3-SAT, um problema de satisfatibilidade binária que é frequentemente usado como referência em otimização convergente. Os resultados mostraram que o BF-DCQO pode superar algoritmos clássicos e métodos numéricos como os fornecidos pelo D-Wave, que naturalmente lidam com problemas de otimização binária quadrática irrestrita (QUBO).
Limitações do Estudo
Embora o algoritmo BF-DCQO da Kipu Quantum seja promissor, os resultados são baseados em simulações e experimentos usando uma arquitetura quântica específica. A validação do experimento de 156 qubits foi realizada no processador hexadecimal pesado da IBM, enquanto a simulação de 433 qubits ainda não foi totalmente realizada em hardware físico. Ainda existem desafios no dimensionamento da abordagem para problemas HUBO do mundo real que requerem grandes sistemas quânticos.
Deve-se notar também que o algoritmo BF-DCQO foi testado até agora em condições ideais, as simulações são livres de ruído. À medida que o hardware de computação quântica melhora, problemas reais de ruído e correção de erros precisarão ser resolvidos para manter o desempenho do algoritmo.
Quase todos os itens acima serão o foco de investigações futuras.
Direções para pesquisas futuras
A Kipu Quantum planeja estender seu algoritmo BF-DCQO para resolver muitos problemas HUBO relacionados à indústria, incluindo aplicações em áreas como logística, biologia computacional e química. À medida que o hardware quântico continua a evoluir, a empresa pretende validar suas descobertas em processadores quânticos maiores, especificamente o processador Osprey da IBM com 433 qubits.
Pesquisas futuras podem examinar como o algoritmo BF-DCQO funciona em ambientes de ruído quântico e como ele pode ser otimizado para cenários HUBO grandes e densos. Kipu Quantum também espera integrar o algoritmo em plataformas de computação quântica, marcando um passo em direção ao uso prático da computação quântica na resolução de problemas de computação quântica.
A pesquisa sobre o algoritmo quântico contradiabático digitalizado de campo polarizado para otimização binária de ordem superior é liderada por vários pesquisadores, incluindo: Sebastián V. Romero e Alejandro Gomez Cadavid são afiliados à Kipu Quantum GmbH em Berlim, Alemanha, e à Universidade da Alemanha . País Basco UPV/EHU em Bilbao, Espanha. Anne-Maria Visuri e Enrique Solano também trabalham na Kipu Quantum GmbH, enquanto Narendra N. Hegade é outro importante colaborador do mesmo instituto em Berlim.
