Pero en los últimos años, los informáticos han empezado a trabajar cada vez más en los ordenadores cuánticos, esos que emplean las extrañas leyes de la mecánica cuántica para procesar datos, lo que ofrece procesos computacionales mucho más potentes. Sin embargo, en el mundo cuántico es mucho más difícil separar el software del hardware.
Sin embargo, una potente manera nueva de considerar el software cuántico está empezando a emerger. Y lo curioso de su enfoque es que convierte la programación cuántica en una especie de puzle en 3D. Esto suscita una interesante pregunta: ¿es posible gamificar los programas cuánticos para producir resultados útiles?
Hoy, recibimos una respuesta gracias al trabajo del investigador del instituto Riken en Saitama (Japón) Simon Devitt, que ha desarrollado un juego en línea que podría jugar un papel decisivo en el futuro de la programación cuántica. No sólo puede el juego ayudar a los humanos a crear mejores programas, también podría ayudar a una nueva generación de máquinas de inteligencia artificial a asumir esa tarea.
Primero, un poco de contexto. Un programa cuántico puede considerarse como una cuadrícula de qubits en dos dimensiones, como una lámina, o un enrejado tridimensional, como un cristal. La información es codificada al crear un agujero, o defecto, en la cuadrícula. Es un potente enfoque porque la información está protegida de forma natural contra los errores por las propias propiedades de la cuadrícula, que en efecto la deja bloqueada en su sitio.
La información puede ser procesada al mover defectos por el enrejado y envolverlos unos con otros, como una bola de hilo enredado. El proceso de enredar puede establecer puertas lógicas. Cuando estas se combinan, ejecutan los procesos computacionales.
Se trata de un proceso esencialmente topológico, por lo que las matemáticas de la topología lo describen al completo, sin importar el nivel de enredo. Siempre que los enrejados sean topológicamente idénticos, los otros detalles del enredo no importan.
Es un proceso similar a la famosa relación entre un donut y una taza de café. Ambas estructuras son totalmente distintas visualmente pero son topológicamente idénticas porque ambas contienen un único agujero. Cada una puede ser convertida en la otra al estirar y apretujar pero no al rasgar.
Y lo mismo para con los programas cuánticos. Dos programas ejecutan el mismo trabajo siempre que sean topológicamente idénticos sin importar el nivel de enredo de los enrejados. Esto da paso a un problema interesante. Si una cuadrícula enredada representa un programa informático cuántico, ¿cuán sencilla puede hacerse para que siga manteniendo su topología? En otras palabras, ¿cómo puede optimizarse el programa cuántico?
Es una importante pregunta porque los ordenadores cuánticos de hoy sólo pueden lidiar con unos pocos qubits. Con la escasez de recursos cuánticos, cuanto más sencillo sea un programa, más fácilmente podrá ser implementado.
Aquí es donde Devitt entra en escena. Ha desarrollado una potente manera de visualizar los programas cuánticos como cuadrículas en 3D con secciones entrelazadas que representa cómo se almacena y procesa la información. Para optimizarlos hay que simplificar la cuadrícula al mover, encoger, estirar y reconfigurar las secciones entrelazadas de forma que preserven la misma topología.
Devitt ha ido más lejos al gamificar la tarea. La ha convertido en un puzle basado en la web MeQuantics, que se puede probar aquí. La idea del juego es que un programa cuántico puede alimentar una nave espacial. Pero el programa es demasiado grande y el usuario debe reducirlo con varias herramientas para reestructurarlo.
El juego es fascinante y no tan diferente a otros puzles. Tiene algunos defectos pero tiene una agradable apariencia y merece la pena probarlo si dispone de unos minutos.
Existe otro aspecto oculto del juego. Una manera de acelerar el proceso de optimizar programas cuánticos consistiría en entrenar un algoritmo de aprendizaje de máquinas para que realice la tarea. Estos algoritmos han tenido un gran éxito en otras tareas y este tipo de optimización parece ser algo para lo que son adecuados.
Pero existe un problema. Estos algoritmos han de ser entrenados, y eso requiere un enorme conjunto de datos de ejemplos de los que puedan aprender. Sin embargo, la optimización de programas cuánticos es tan nueva que no existen conjuntos de datos adecuados para esta tarea.
Por eso es tan importante MeQuantics. Cada vez que se juegue se generará una base de datos de ejemplos que podrían servir para entrenar una máquina. Y con suficientes datos, las máquinas deberían poder llegar algún día a superar a los humanos. El programa AlphaGo de Google demostró lo potentes que pueden ser cuando diezmó recientemente a uno de los mejores jugadores humanos de Go después de devorar un masivo conjunto de datos de partidas de Go jugadas en línea.
El trabajo de Devitt es interesante y tiene el potencial de introducir una nueva generación a la programación cuántica. Y lo mejor: permitirá a esas personas divertirse mientras aprendan.
Ref: arxiv.org/abs/1609.06628: Programming Quantum Computers Using 3-D Puzzles, Coffee Cups, and Doughnuts