A computação clássica mantém o contra-ataque no último Quantum Smackdown

Por Doug Eadline

23 de agosto de 2023

À medida que a computação quântica avança, há anúncios periódicos de como alcançar a Supremacia Quântica – um teste em que os Computadores Quânticos (QC) completam algum algoritmo de exemplo muito mais rápido do que os computadores clássicos. Uma boa sessão de perguntas e respostas sobre a Supremacia Quântica pode ser encontrada no Blog de Scott Aaronson.

Um dos resultados divulgados foi em 2019. Nesse caso, um computador quântico (chip Sycamore de 53 qubit do Google) construído pelo Google teve um desempenho tal que a empresa alegou que levaria 10.000 anos para ser reproduzido no hardware de supercomputação da época . O problema específico utilizado foi simular a saída de uma sequência aleatória de portas e qubits em um computador quântico. Embora pareçam totalmente auto-referenciais, as sequências de uns e zeros foram derivadas através do comportamento aleatório dos qubits, mas exibem um tipo particular de resultado aleatório que os pesquisadores podem verificar.

Em resposta, a IBM divulgou um artigo no qual argumenta que os 250 petabytes de armazenamento no supercomputador Summit em Oak Ridge poderiam na verdade armazenar todo o vetor de estado quântico do chip Sycamore do Google. Essa configuração permitiria que os mesmos resultados fossem calculados em cerca de 2,5 dias por uma atualização de força bruta de todo o vetor de estado (todos os 250 petabytes).

No entanto, adicionar apenas alguns qubits adicionais restabeleceria uma liderança intransponível para o CQ. Se o Google ou outra pessoa atualizasse de 53 para 55 qubits, isso seria suficiente para exceder a capacidade de armazenamento de 250 petabytes do Summit. Com 60 qubits, você precisaria de 33 Summits, mas quem está contando?

Neste caso, enquanto o QC volta para o seu canto com os braços levantados em comemoração, a abordagem clássica se levanta e está pronta para outra rodada.

Num artigo de 2021, os investigadores apontaram que o Google escolheu um método muito específico para calcular o comportamento esperado do seu processador, mas existem outras formas de fazer cálculos equivalentes. Desde os resultados publicados, várias opções clássicas relataram resultados com melhor desempenho. Por exemplo, em seu artigo, Feng Pan, Keyang Chen e Pan Zhang descreveram um método específico que permite que um cluster baseado em GPU produza os mesmos resultados que o QC executado em apenas 15 horas. Os pesquisadores observaram que executar o problema usando um supercomputador equipado com GPU (como o Summit) superaria o desempenho do processador quântico Sycamore.

Em junho deste ano (2023), a IBM publicou um resultado significativo de CQ na Nature. Desta vez, em vez de criar um tipo especial de aleatoriedade, os pesquisadores usaram um processador IBM Eagle de 127 qubits para calcular o que é conhecido como modelo de Ising, que simula o comportamento de 127 partículas magnéticas de tamanho quântico em um campo magnético. Na verdade, o problema tem algum valor no mundo real, incluindo ferromagnetismo, antiferromagnetismo, transições de fase líquido-gás e enovelamento de proteínas. Quando codificado em 127 qubits, apresenta uma supremacia quântica de escala em vez de velocidade, porque mesmo o maior computador clássico não terá memória suficiente para resolver o problema.

A equipe da IBM usou uma abordagem interessante para mitigar o ruído quântico e assim produzir um resultado mais utilizável. Na verdade, os pesquisadores introduziram mais ruído e registraram com precisão os efeitos em cada parte dos circuitos do processador. Usando esses dados, os pesquisadores puderam extrapolar como seriam os cálculos sem o ruído.

O resultado da IBM pareceu um verdadeiro soco no estômago da computação clássica, mas não o suficiente para causar um nocaute. Duas semanas após o anúncio, pesquisadores do Centro de Física Quântica Computacional do Flatiron Institute aceitaram o desafio. Eles pré-publicaram um artigo sobre seus resultados e relatam que “Ao adotar uma abordagem de rede tensorial, podemos realizar uma simulação clássica que é significativamente mais precisa do que os resultados obtidos pelo dispositivo quântico. ” Eles também mencionaram que a simulação usou “recursos computacionais modestos”.

Para não ficar para trás, uma pré-impressão recente de Tomislav Begušić, Garnet Kin-Lic Chan do Instituto de Tecnologia da Califórnia declarou: “Nossas simulações clássicas em um único núcleo de um laptop são ordens de magnitude mais rápidas do que o tempo de parede relatado do quantum simulações”