17 de abril de 2024: la empresa de computación cuántica Riverlane ha sido seleccionada para la Fase 2 del programa Quantum Benchmarking financiado por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA).

El objetivo del programa es diseñar métricas clave de computación cuántica para problemas prácticamente relevantes y estimar los recursos cuánticos y clásicos necesarios para alcanzar umbrales de rendimiento críticos.

Steve Brierley, director ejecutivo y fundador de Riverlane, dijo: “La misión de Riverlane es hacer que la computación cuántica sea útil lo antes posible, iniciando una era de progreso humano tan significativa como las revoluciones industrial y digital. El programa DARPA Quantum Benchmarking se alinea con este objetivo, ayudando a la comunidad cuántica a medir el progreso y mantener el impulso a medida que desbloqueamos la corrección de errores cuánticos y permitimos la tolerancia a fallas”.

La tolerancia a fallos se considera cada vez más un requisito para alcanzar una ventaja cuántica útil. Para lograrlo, es necesario corregir los errores a los que son propensos los bits cuánticos (qubits). En pocas palabras, la corrección de errores cuánticos es la tecnología que permite la tolerancia a fallos.

Las empresas de hardware, los grupos académicos y los laboratorios nacionales han demostrado avances significativos con pequeños sistemas cuánticos con corrección de errores, pero aún quedan muchos desafíos para controlar dispositivos tolerantes a fallas a escala.

En el proyecto DARPA Quantum Benchmarking, Riverlane está trabajando con universidades de primer nivel como la Universidad del Sur de California y la Universidad de Sydney, así como con laboratorios nacionales como el Laboratorio Nacional de Los Alamos (LANL) para identificar puntos de referencia importantes para problemas prácticos, especialmente en el campos de la física del plasma, dinámica de fluidos, materia condensada y física de altas energías. El equipo está creando herramientas para estimar los recursos cuánticos y clásicos necesarios para implementar algoritmos cuánticos que resuelvan los problemas de referencia a escala.

Hari Krovi, científico cuántico principal de carril fluvial, explicó: “La tolerancia a fallos generará importantes gastos generales, tanto en términos de recuento de qubits como de tiempo de cálculo, y es importante tener esto en cuenta al comparar con las técnicas clásicas. Se sabe desde hace algún tiempo que las aceleraciones leves, como una aceleración cuadrática, pueden desaparecer cuando se considera la sobrecarga de tolerancia a fallas. Hay muchos enfoques diferentes de tolerancia a fallas a considerar y cada uno genera gastos generales que pueden variar en muchos órdenes de magnitud”.

Krovi añadió: “La elección del código cuántico para ayudar a identificar y corregir errores en el sistema puede generar diferentes gastos generales. El Código de Superficie está bien desarrollado y el equipo se está centrando en estimaciones basadas en este enfoque”.

El trabajo que se realiza en este programa proporciona una comprensión cuantitativa de la ventaja cuántica práctica y puede informar si la computación cuántica es disruptiva y en qué medida en diversos campos.

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• Fuente: https://insidehpc.com/2024/04/riverlane-wins-darpa-quantum-benchmarking-program-grant/