E.ON, Qoro y el NQCC reparten un problema de red de 1.710 qubits entre procesadores IBM Heron

La energética E.ON, la start-up británica de software Qoro Quantum y el Centro Nacional de Computación Cuántica del Reino Unido (NQCC) han mostrado cómo un problema de optimización que requeriría 1.710 qubits puede dividirse en piezas lo bastante pequeñas para los procesadores actuales de IBM y ejecutarse en paralelo. El trabajo se describe en un preprint, Scaling Quantum Optimization to the Thousand-Qubit Scale with Distributed Quantum Sampling, entre cuyos autores figuran los cofundadores de Qoro Dan Holme y Stephen DiAdamo.

Qué se anunció

El equipo abordó la descomposición mínima de Birkhoff, que busca expresar la demanda de una red como una suma ponderada y dispersa de emparejamientos, conjuntos de aristas que no comparten ningún vértice. El artículo cita la planificación de redes y el comercio de energía como aplicaciones. El caso de prueba fue PEGASE-1354, un banco de pruebas que representa una red de transporte de 1.354 nudos con 1.710 líneas; con una codificación directa, cada línea se convierte en un qubit.

Según Quantum Computing Report, el proyecto se desarrolló dentro del programa SparQ del NQCC, que apoya pruebas de concepto de aplicaciones cuánticas, con supervisión técnica del STFC Hartree Centre.

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Los detalles técnicos

El flujo combina muestreo QAOA de una sola capa con un optimizador clásico Extended Fully-Corrective Frank-Wolfe. Una partición espectral del grafo divide el problema en subproblemas; QCR informa de 41 subgrafos de 50 qubits como máximo cada uno, ejecutados en procesadores IBM Heron de 156 qubits. Las muestras de cada pieza se unen y un paso clásico de reparación voraz elimina las aristas en conflicto para que cada candidato sea un emparejamiento válido.

El «empaquetado espacial de circuitos», que ejecuta varios circuitos independientes en paralelo en un mismo chip, redujo el tiempo de ejecución en hardware aproximadamente a un tercio, según el artículo. QCR informa que se colocaron cuatro circuitos independientes, 144 qubits en total, en un único dispositivo de 156 qubits. En el banco de pruebas, los autores afirman que las muestras QAOA reparadas alcanzaron un error residual de descomposición menor que el recocido simulado y que el muestreo aleatorio uniforme.

Los autores también comprobaron si el paso cuántico aportaba algo real. Reducir las particiones a 20 qubits empeoró la convergencia y, en simulaciones con estados de producto de matrices, ejecutadas con el motor Maestro de Qoro según QCR, truncar las correlaciones cuánticas redujo la calidad de los candidatos. Sostienen que esto justifica mantener una tarea sustancial de muestreo cuántico en cada partición a medida que crecen los problemas.

Por qué importa

Muchos problemas de optimización a escala de servicios públicos son mucho mayores que cualquier procesador cuántico individual. Este estudio ofrece una receta concreta —particionar, empaquetar, reparar— para ejecutar problemas con restricciones de miles de variables en el hardware actual, y un banco de pruebas basado en un modelo real de la red europea.

Qué seguir

Superar al recocido simulado con el mismo paso de reparación no equivale a superar a los mejores solucionadores clásicos, y el artículo no afirma haber logrado ventaja cuántica. QCR señala que la conectividad de la red obligó a un enrutamiento denso de qubits, con profundidades de dos qubits de hasta 169 incluso en piezas de 50 qubits, por lo que el ruido del hardware sigue siendo el factor limitante.