Los superordenadores son cosa del pasado: Helios de 96 qubits, compatible con Python, promete resolver problemas "insolubles"

Компания Quantinuum presentó una nueva generación de ordenador cuántico de iones llamada Helios, que constituye un paso importante en el desarrollo de la computación cuántica. Su arquitectura combina soluciones de ingeniería únicas con mayor controlabilidad y un número aumentado de qubits — de 56 a 96 —, al mismo tiempo que el rendimiento y la precisión de las operaciones no han disminuido. El desarrollo abre el camino a modelos cuánticos más complejos, incluido el modelado de la superconductividad.

La principal ventaja de los sistemas cuánticos basados en iones y átomos es que los propios qubits no se fabrican artificialmente: cada átomo es idéntico y muestra un comportamiento estable. En los sistemas de iones, las partículas se mantienen y se trasladan mediante campos electromagnéticos, lo que permite construir redes de qubits interconectadas con un alto grado de controlabilidad. Sin embargo, a medida que aumenta el número de qubits, surge un reto complejo para los ingenieros: cómo mover iones y conectarlos para los cálculos de forma eficaz sin perder la coherencia del sistema.

En Helios, los ingenieros de Quantinuum implementaron un enfoque completamente nuevo: los iones se desplazan por una «autopista» circular y pueden dirigirse a una de las dos «ramas» a través de un cruce en X. Este esquema permite controlar de forma flexible el proceso de interacción de los qubits: los iones necesarios pueden trasladarse a zonas de trabajo para ejecutar operaciones y luego regresar al almacenamiento. La empresa compara este proceso con el funcionamiento de un disco duro, donde los datos pasan cíclicamente por una zona de lectura-escritura. Gracias al movimiento dirigido de los iones se logra evitar «atascos» y cambios innecesarios que podrían provocar errores.

El nuevo sistema de control se basa en procesadores gráficos y es capaz de analizar el estado de los qubits en tiempo real, corrigiendo las órdenes sobre la marcha. Para los usuarios se creó la interfaz de software actualizada Guppy, basada en Python. Soporta estructuras condicionales y bucles, lo que hace posible la implementación de procedimientos de corrección de errores y algoritmos complejos con redistribución dinámica de qubits. Helios puede operar tanto con 94 qubits físicos al detectar errores como en un modo de 48 qubits lógicos con corrección: se trata del llamado código «concatenado», que combina dos tipos de esquemas de protección.

Para demostrar las capacidades de la nueva arquitectura, los investigadores de Quantinuum implementaron en Helios el modelo cuántico de Hubbard de fermiones — una aproximación teórica utilizada para estudiar el mecanismo de la superconductividad. El modelo ayuda a entender cómo los electrones forman pares de Cooper y superan la repulsión mutua. Incluso con el nivel de errores existente en los esquemas, los resultados resultaron cercanos a los ideales, lo que, según los científicos, fue un hallazgo inesperado. Durante los experimentos pudieron estudiar redes tridimensionales de átomos y el comportamiento del material sometido a un impulso láser que provoca temporalmente un estado superconductivo a temperatura ambiente.

Helios se ha convertido en un modelo de transición entre las arquitecturas anteriores y las futuras de Quantinuum. Las siguientes generaciones, según la hoja de ruta de la empresa, se construirán sobre una malla cuadrada, donde cada celda podrá servir como zona de almacenamiento o de cálculo. La experiencia obtenida al perfeccionar el nodo en X y el desplazamiento estable de iones servirá como base para sistemas escalables diseñados para cientos y miles de qubits.

Según representantes de Quantinuum, Helios ya está listo para su uso práctico, pero sus características se irán mejorando gradualmente. La empresa planea aumentar la estabilidad de las conexiones, reducir los errores y mejorar la precisión de las operaciones. Los desarrolladores confían en que tales máquinas podrán no solo modelar procesos físicos complejos, sino también resolver problemas que ya hoy superan las capacidades de los superordenadores clásicos.