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Monday, 31 August 2026dailybeirut.com
Tecnología y ciencia
Un equipo internacional ha desarrollado un método experimental para cuantificar los márgenes de error en simulaciones cuánticas, validado primero con 10 iones y luego escalado a cadenas de hasta 51 iones.
Científicos liderados por Tristan Kraft, de la Universidad Técnica de Múnich, y Peter Zoller, de la Universidad de Innsbruck y del Instituto de Óptica Cuántica e Información Cuántica de la Academia Austriaca de Ciencias, junto con Barbara Kraus, también de la Universidad Técnica de Múnich, han logrado caracterizar experimentalmente un simulador cuántico y convertir sus incertidumbres en límites de error numéricos bien definidos.
El enfoque fue probado por un equipo dirigido por Manoj Joshi y Christian Roos utilizando un simulador cuántico basado en trampas de iones que incorpora hasta 51 iones. A diferencia de las simulaciones ideales, los dispositivos reales introducen incertidumbres inevitables: interacciones distintas de las previstas, influencias ambientales y errores inherentes a las mediciones.
En lugar de asumir que el simulador opera exactamente según su diseño teórico, los investigadores emplean mediciones experimentales para determinar su comportamiento real. A partir de esos datos, identifican las interacciones relevantes y los efectos clave de las fluctuaciones y el ruido. Luego calculan cómo esas incertidumbres afectan los resultados de la simulación. Así, el simulador no entrega un único valor, sino un resultado acompañado de márgenes de error que cuantifican su precisión.
La metodología se verificó inicialmente en un sistema de 10 iones, lo suficientemente pequeño como para que su dinámica aún pudiera calcularse mediante computadoras clásicas. Los investigadores compararon el modelo obtenido y sus cotas de error predichas con mediciones independientes, confirmando así la validez del procedimiento.
Posteriormente, extendieron la técnica a una cadena lineal de 51 iones, demostrando que el mismo marco metodológico es aplicable a sistemas cuánticos significativamente más grandes. El siguiente objetivo declarado es su adaptación a sistemas cuánticos bidimensionales.
Peter Zoller, pionero de la computación cuántica, explica que los cálculos clásicos para sistemas bidimensionales se vuelven notablemente más complejos al aumentar el número de partículas. Esa dificultad creciente también incrementa la complejidad de la verificación independiente de los resultados, lo que eleva la importancia de contar con límites de error determinados experimentalmente.
Actualmente, el grupo está adaptando el método para los simuladores cuánticos bidimensionales de última generación, capaces de mayor precisión y de manejar cantidades superiores de partículas.
A largo plazo, este enfoque podría permitir medir la ventaja cuántica de forma cuantitativa. En lugar de evaluar exclusivamente si un simulador cuántico es más rápido o escala mejor que uno clásico, ahora será posible comparar la fiabilidad con la que ambos resuelven el mismo problema.
Zoller subraya que, cuando una computadora clásica y un simulador cuántico abordan idénticos problemas, no basta con saber cuál responde antes: resulta igualmente decisivo determinar cuál lo resuelve con un margen de error menor y verificable de forma independiente. Esto podría transformar los criterios de evaluación futuros de la simulación cuántica, donde el desempeño dependerá no solo del tamaño del sistema o de la velocidad de cálculo, sino también de la capacidad de resolver problemas difíciles con una precisión cuantificable objetivamente.
Referencia: «Bounded-Error Quantum Simulation via Hamiltonian and Lindbladian Learning», por Tristan Kraft, Manoj K. Joshi, William T. Lam, Tobias Olsacher, Florian Kranzl, Johannes Franke, Lata Kh Joshi, Rainer Blatt, Augusto Smerzi, Daniel Stilck França, Benoît Vermersch, Barbara Kraus, Christian F. Roos y Peter Zoller, 13 de agosto de 2026, Physical Review X. DOI: 10.1103/s96t-n8tx.
Financiación de la Fundación Austriaca para la Ciencia (FWF), el Ministerio Alemán de Investigación, Tecnología y Espacio, la Unión Europea y BMW, entre otros.
