El conflicto ruso-ucraniano y la pandemia de COVID-19 han demostrado cuán vulnerables pueden ser las cadenas de suministro globales. Los eventos internacionales pueden interrumpir la fabricación, retrasar el envío, provocar compras de pánico y disparar los costos de energía.

Una nueva investigación en computación cuántica en Sandia National Laboratories está acercando a la ciencia a la capacidad de superar los desafíos de la cadena de suministro y restaurar la seguridad global durante futuros períodos de disturbios.

« Reconfigurar la cadena de suministro con poca antelación es un problema de optimización excepcionalmente difícil, que restringe la agilidad del comercio mundial », dijo Alicia Magann, becaria Truman en Sandia. Ha liderado el desarrollo de una nueva forma de diseñar programas en computadoras cuánticas, que ella y su equipo creen que podría ser especialmente útil para resolver este tipo de problemas de optimización masivos en el futuro, cuando la tecnología cuántica madure.

El equipo de Sandia publicó recientemente el nuevo enfoque en dos artículos conjuntos en las revistas Physical Review Letters y Physical Review A. La investigación fue financiada por la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía, Oficina de Investigación Científica Científica Avanzada; la Beca de Posgrado en Ciencias Computacionales del DOE; y el programa de Investigación y Desarrollo Dirigido por Laboratorio de Sandia.

Los algoritmos de optimización ayudan a la industria a realizar tareas como coordinar rutas de camiones o administrar activos financieros. Estos problemas son generalmente difíciles de resolver, dijo Magann, y a medida que aumenta el número de variables, se vuelve más difícil encontrar buenas soluciones.

Una de las posibles soluciones a largo plazo para resolver problemas complejos de optimización es utilizar computadoras cuánticas, una tecnología emergente que, según los expertos, podrá encontrar respuestas a algunos problemas mucho más rápido que las supercomputadoras.

Pero construir tecnología de computación cuántica es solo uno de los desafíos.

« También está esta otra pregunta de : aquí hay una computadora cuántica : ¿cómo programo realmente esta cosa? ¿Cómo la uso? ». dijo Magan.

Se necesitan mejores soluciones para aplicaciones a gran escala

Investigadores de todo el mundo están desarrollando activamente algoritmos para optimizaciones a gran escala en tecnologías futuras, con la esperanza de que estos programas puedan ayudar a las industrias a administrar recursos limitados de manera más efectiva y pivotar operaciones más rápidamente frente a cambios rápidos en el mercado laboral, suministros de materias primas materiales u otra logística.

Mohan Sarovar, el investigador principal del proyecto, dijo : « Es muy difícil idear algoritmos cuánticos. Una de las principales razones de esto, además de que la computación cuántica es muy poco intuitiva, es que tenemos muy pocos marcos generales para desarrollar algoritmos cuánticos ». algoritmos ».

Una idea principal para programar algoritmos de optimización cuántica ha consistido en acoplar computadoras cuánticas y computadoras convencionales para resolver un problema juntas, lo que se denomina enfoque variacional. La computadora convencional realiza una optimización de los ajustes de control que dictan el comportamiento de la computadora cuántica.

Un problema con este enfoque es que su impacto está limitado por la capacidad de la computadora convencional para resolver problemas de optimización con una gran cantidad de parámetros.

El científico de Sandia Kenneth Rudinger, quien también trabajó en el proyecto, dijo que el enfoque variacional podría no ser práctico cuando las computadoras cuánticas finalmente sean capaces de cumplir su promesa.

« Tenemos buenas razones para creer que el tamaño de los tipos de problemas que querrías resolver es demasiado grande para el enfoque variacional; a esa escala, se vuelve esencialmente imposible para la computadora convencional encontrar una buena configuración para el dispositivo cuántico », dijo. dicho.

Nuevo marco para resolver problemas complejos

El equipo de Sandia logró reducir en gran medida el papel de la informática clásica. Con el nuevo marco, llamado FALQON, abreviatura de Algoritmo basado en retroalimentación para optimización cuántica, la computadora clásica no realiza ninguna optimización. Solo necesita el poder computacional de una calculadora, lo que permite que la computadora cuántica haga todo el trabajo pesado y, teóricamente, le permite trabajar en problemas mucho más complicados, como cómo desviar de manera eficiente una flota de envío cuando un puerto importante cierra repentinamente.

Un marco, en este caso, significa una estructura sobre cómo escribir un algoritmo. El concepto central de Sandia es que una computadora cuántica adapte repetidamente su estructura a medida que avanza en un cálculo. Las capas de puertas de computación cuántica, los componentes básicos de los algoritmos cuánticos, están determinadas por las mediciones de la salida de las capas anteriores a través de un proceso de retroalimentación.

« Después de ejecutar la primera capa del algoritmo, mido los qubits y obtengo información de ellos », dijo Magann. « Le devuelvo esa información a mi algoritmo y la uso para definir la segunda capa. Luego ejecuto la segunda capa, mido los qubits nuevamente, le devuelvo esa información a la tercera capa, y así sucesivamente ».

Sarovar dijo : « Define otra clase de algoritmos cuánticos que operan a través de la retroalimentación ».

Hasta que las computadoras cuánticas se vuelvan más poderosas, el marco es en gran medida una herramienta teórica que solo puede probarse en problemas que las computadoras clásicas ya pueden resolver. Sin embargo, el equipo cree que el marco muestra un gran potencial para formular algoritmos útiles para las computadoras cuánticas de mediana a gran escala del futuro. Están ansiosos por ver si puede ayudar a desarrollar algoritmos de computación cuántica para resolver problemas en química, física y aprendizaje automático.

Sandia National Laboratories es un laboratorio multimisión operado por National Technology and Engineering Solutions de Sandia LLC, una subsidiaria de propiedad absoluta de Honeywell International Inc. para la Administración Nacional de Seguridad Nuclear del Departamento de Energía de EE. UU. Sandia Labs tiene importantes responsabilidades de investigación y desarrollo en disuasión nuclear, seguridad global, defensa, tecnologías energéticas y competitividad económica, con instalaciones principales en Albuquerque, Nuevo México y Livermore, California.