“Usando el protocolo simple y robusto que desarrollamos, podemos determinar el grado en que las computadoras cuánticas pueden procesar información de manera efectiva, y también se aplica a la pérdida de información en otros sistemas cuánticos complejos”, dijo Bin Yan, teórico cuántico en Los Alamos National. Laboratorio.
Yan es el autor correspondiente del artículo sobre la codificación de información comparativa publicado hoy en Physical Review Letters. “Nuestro protocolo cuantifica la codificación de la información en un sistema cuántico y la distingue sin ambigüedades de las señales positivas falsas en el fondo ruidoso causado por la decoherencia cuántica”, dijo.
El ruido en forma de decoherencia borra toda la información cuántica en un sistema complejo como una computadora cuántica cuando se acopla con el entorno circundante. La información que atraviesa el caos cuántico, por otro lado, la difunde por todo el sistema, protegiéndola y permitiendo que se recupere.
La coherencia es un estado cuántico que permite la computación cuántica, y la decoherencia se refiere a la pérdida de ese estado a medida que la información se filtra al entorno circundante.
“Nuestro método, que se basa en el efecto cuántico anti-mariposa que descubrimos hace dos años, hace evolucionar un sistema hacia adelante y hacia atrás a través del tiempo en un solo ciclo, por lo que podemos aplicarlo a cualquier sistema con dinámica de inversión en el tiempo, incluidas las computadoras cuánticas y simuladores cuánticos que usan átomos fríos”, dijo Yan.
El equipo de Los Alamos demostró el protocolo con simulaciones en computadoras cuánticas basadas en la nube de IBM.
La incapacidad de distinguir la decoherencia de la codificación de la información ha obstaculizado la investigación experimental del fenómeno. Estudiada por primera vez en la física de los agujeros negros, la codificación de la información ha demostrado ser relevante en una amplia gama de áreas de investigación, incluido el caos cuántico en sistemas de muchos cuerpos, la transición de fase, el aprendizaje automático cuántico y la computación cuántica. Las plataformas experimentales para estudiar la codificación de información incluyen superconductores, iones atrapados y computadoras cuánticas basadas en la nube.
Aplicación práctica del efecto cuántico anti-mariposa
Yan y el coautor Nikolai Sinitsyn publicaron un artículo en 2020 que demuestra que la evolución de los procesos cuánticos hacia atrás en una computadora cuántica para dañar la información en el pasado simulado causa pocos cambios cuando se regresa al presente. Por el contrario, un sistema de física clásica difumina la información de forma irrecuperable durante el ciclo de tiempo de ida y vuelta.
Sobre la base de este descubrimiento, Yan, Sinitsyn y el coautor Joseph Harris, un estudiante graduado de la Universidad de Edimburgo que trabajó en el documento actual como participante en la Escuela de Verano de Computación Cuántica de Los Alamos, desarrollaron el protocolo. Prepara un sistema cuántico y un subsistema, hace evolucionar el sistema completo hacia adelante en el tiempo, provoca un cambio en un subsistema diferente y luego hace que el sistema evolucione hacia atrás durante la misma cantidad de tiempo. La medición de la superposición de información entre los dos subsistemas muestra cuánta información se ha conservado mediante la codificación y cuánta se ha perdido debido a la decoherencia.
