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Cómo resolver problemas complejos sin usar la computación cuántica

La computación cuántica es la esperanza de un nuevo paradigma que sirva para resolver problemas que con la computación tradicional parecen imposibles. Pero he aquí una interesante opción.

En los últimos años Microsoft, Google e IBM han estado trabajando en el nuevo paradigma de la computación cuántica, y para ello han creado incluso herramientas de programación, que toman muchas cosas de la computación tradicional y las elevan a las ideas de la computación cuántica.

Pero todo ello requiere de mucha investigación y de mucho dinero, por lo que habrá que esperar a que estas compañías empiecen a sacar sistemas comerciales y se vea la verdadera factibilidad de estos nuevos sistemas.

En enfoque alternativo

Los investigadores demostraron una forma de construir una computadora probabilística.
El circuito incluye una versión modificada de una memoria magnetoresistiva para conectar 8 p-btis. Fuente: Purdue University.

Es evidente que las promesas de la computación cuántica son estupendas, pero falta aún verlas. Mientras tanto, la idea de una computadora «probabilística» parece ser la respuesta a la computación cuántica, que podría cerrar la brecha entre la computación cuántica y clásica.

Los ingenieros de la Universidad de Purdue y la Universidad japonesa de Tohoku, han desarrollado el primer modelo de hardware para demostrar cómo podrían ser las unidades fundamentales de una computadora probabilística, en donde no hay bits, sino «p-bits», las que serían capaces de desarrollar cálculos que se esperaría poder hacerlos desde la computación cuántica.

El estudio se publicó en la revista Nature desde septiembre del 2019 y aparentemente nadie se había dado cuenta de lo interesante de esta posibilidad.

El dispositivo que se introdujo en el artículo es la base para crear computadoras probabilísticas de forma más eficiente y áreas como investigación de drogas, cifrado de datos y ciber-seguridad, así como análisis de datos, análisis financiero y la logística en la cadena de suministros.

Los diferentes modelos de cómputo

Las computadoras que usamos guardan la información en ceros y unos, a los que llamamos bits. Las computadoras cuánticas usan lo que se denomina qubits, que son unidades de información que -sorpréndanse- pueden valer cero y uno al mismo tiempo.

En el 2017, sin embargo, un grupo de investigación de Purdue, liderado por Supriyo Datta, un distinguido profesor de la escuela de ciencias e ingeniería, propuso la idea de hacer computadoras probabilísticas en donde se usarían p-bits, que podrían tener valores que irían entre cero y uno, pudiendo fluctuar rápidamente entre ambos.

Datta dice: «hay un subconjunto útil de problemas que pueden resolverse con qubits o mejor aún, con p-bits. Podemos decir que un p-bit es el qubit de los pobres'».

Y es que hay diferencias. Los qubits requieren de muy bajas temperaturas para operar mientras que los p-bits pueden operar a temperatura ambiente, de forma que la electrónica actual bien podría adaptarse para la creación de computadoras probabilísticas, de acuerdo con el investigador.

De los bits a los p-bits

Y para demostrar sus dichos, los ingenieros armaron un dispositivo que es una versión modificada de memoria RAM magnetoresistiva, denominada MRAM, la cual usan algunas computadoras para guardar información. La tecnología usa la orientación de los imanes para crear estados de resistencia que son comparables con cero o uno.

Mientras tanto, los investigadores en Tohoku, William Borders, Shusuke Fukami y Hideo Ohno, alteraron el dispositivo MRAM, haciéndolo inestable apropósito para facilitar que los p-bits pudiesen fluctuar.

Los investigadores de Purdue combinaron este dispositivo con un transistor para construir una unidad de tres terminales, cuyas fluctuaciones podían ser controladas. Entonces se conectaron ocho p-bits para construir una computadora probabilística.

Este circuito pudo resolver lo que se considera un «problema cuántico»: el factorizar números como 35,161 o 945 en números más pequeños, un cálculo que se llama factorización entera. Estos cálculos también pueden hacerse con las computadoras clásicas, pero los p-bits permitirían ahorrar energía y además, ocupar menor espacio físico.

«En un chip, el circuito podría tener la misma área que un transistor, pero desarrollaría una función que podría ser el equivalente de miles de transistores operando. Es más, se podría pensar que losa cálculos podrían acelerarse a través de paralelismo, usando un número grande p-bits», de acuerdo a las palabras de Ahmed Zeeshan Pervaiz, un estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica y cómputo, en Purdue.

Lo que es claro, incluso para los investigadores, es que se requerirían cientos de p-bits para resolver problemas más grandes.

«En el futuro cercano, los p-bits podrían ayudar a las máquinas a aprender a resolver problemas como los seres humanos hacen, o bien, optimizar las rutas en el suministro de bienes para el mercado», de acuerdo con Kerem Camsari, un asociado post-doctoral en Purdue.

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