Una máquina encontró atajos admirables en los circuitos cuánticos; ahora viene lo más divertido: que otros los prueben

En 1981, en una charla sobre cómo simular la física con computadoras, planteé algo que entonces parecía un comentario al margen: ¿se podrá hacer con «un nuevo tipo de computadora, una computadora cuántica»? Y terminé diciendo que «la naturaleza no es clásica, maldita sea, y si uno quiere hacer una simulación de la naturaleza, más le vale hacerla cuántica; y, caramba, es un problema maravilloso, porque no parece tan fácil»[3]. Sigue sin ser fácil. Por eso la noticia del viernes me puso contento.

Qué encontró la máquina

Según Anthropic, su modelo Claude recibió descripciones en lenguaje común de ocho circuitos cuánticos y trabajó en un circuito cerrado: proponía un diseño, un programa evaluador comprobaba si daba la respuesta correcta y le ponía un puntaje, la cantidad de qubits por la de compuertas, y con eso lo intentaba de nuevo, sin intervención humana entre rondas[1]. En siete de las ocho tareas, los diseños nuevos usan menos compuertas Toffoli, una de las operaciones más caras, y menos qubits que los mejores publicados[2]. La octava es la inversión modular, la pieza más cara de la suma de puntos sobre una curva elíptica, paso central de los algoritmos cuánticos para el logaritmo discreto en esas curvas; allí el aporte es una arquitectura reversible nueva[1][2]. Con ella, uno de los diseños de suma de puntos usa 12% más qubits que el más chico publicado, pero 17 veces menos compuertas: 4 millones contra 70 millones[1].

Una máquina que no puede borrar

Lo que más me gusta es dónde estaba la dificultad. Un circuito cuántico no puede tirar nada a la basura: cada paso tiene que poder deshacerse, y para limpiar las cuentas intermedias hay que correr hacia atrás el cálculo que las produjo, lo que cuesta más compuertas[1]. Las restricciones que la física le impone al cálculo me ocuparon durante años: en 1985 escribí sobre computadoras mecanocuánticas como parte de un esfuerzo por «analizar las limitaciones físicas de las computadoras debidas a las leyes de la física»[5].

En la suma de puntos, casi todo el costo está en la inversión modular. El método clásico, divsteps, decide en cada vuelta qué hacer con un par de números. Una computadora común se olvida de lo que decidió; un circuito cuántico tiene que guardar ese registro para poder volver atrás, y eso exige una enormidad de qubits[1]. La idea, según Anthropic, fue no guardarlo, sino deducir cada decisión del par de números que queda, de modo que los números mismos lleven el registro. Cuando las primeras reglas fallaron con números de 256 bits, el modelo demostró identidades algebraicas nuevas, derivó una fórmula exacta, la probó con simulaciones a gran escala y la formalizó en Lean, un lenguaje para verificar demostraciones[1]. Eso no es pulir un diseño ajeno: es encontrar una estructura que estaba ahí.

En el decodificador de Reed–Solomon de un algoritmo de optimización hizo algo que yo aplaudiría en un laboratorio: en vez de reservar 665 qubits para el peor caso, corrió 403 millones de decodificaciones de prueba para medir cuán seguido aparecen los valores excepcionales que hay que guardar, y reservó lugar para uno solo: 19 qubits. Falla alrededor de una corrida en 10.000, dentro del margen que admite la tarea[1]. El decodificador usa 12 veces menos compuertas que la construcción anterior, de Google[1][2].

Hay mucho lugar en el fondo

En 1959 dije que los principios de la física, hasta donde yo podía ver, «no hablan en contra de la posibilidad de manipular las cosas átomo por átomo»[4]. Resulta que también sobra lugar en las cuentas: la estimación de compuertas para calcular la energía del FeMoco, el núcleo de la enzima con que las bacterias fijan el nitrógeno, bajó de unos 50 billones en 2017 a unos 340 millones, por el trabajo de muchos grupos durante ocho años, sobre todo rediseñando circuitos[1]. Lo nuevo es que un diseño como el de la curva elíptica salga de una sola corrida de 53 horas[1].

No engañarse

En 1974 les dije a los graduados de Caltech que «el primer principio es que uno no debe engañarse a sí mismo, y uno es la persona más fácil de engañar»[6]. Este trabajo es una prepublicación en arXiv, sin revisión de pares[2]. Los circuitos no se ejecutaron en una computadora cuántica: los verificó y puntuó un programa evaluador, y el puntaje, qubits por compuertas, es una aproximación al tiempo de ejecución, no una medición en una máquina real[1]. Anthropic lo informa, y está bien: en aquella charla dije que «los detalles que podrían arrojar dudas sobre la propia interpretación deben darse, si uno los conoce»[6].

También conté que a una estudiante que quería cambiar una condición de un experimento con ratas le expliqué que primero tenía que repetir en su laboratorio el experimento del otro[6]. Es lo que corresponde ahora, y aquí es más sencillo que con ratas: en estos circuitos cada entrada da una única salida que una computadora común puede comprobar[1]. Que otros grupos estudien los diseños, los corran con sus propios evaluadores y traten de romperlos. Si resisten, la noticia será enorme; si no, también habremos aprendido algo.

Si una herramienta nueva ayuda a encontrar atajos que a nosotros se nos pasaron, bienvenida. Con la condición que escribí en 1986, después del accidente del Challenger, para toda tecnología que quiera tener éxito: la realidad debe ir antes que las relaciones públicas, «porque a la naturaleza no se la puede engañar»[7].