Predecir el comportamiento de las partículas cuánticas interactivas representa uno de los mayores desafíos de la ciencia moderna, especialmente debido a su complejidad. Los problemas cuánticos de muchos cuerpos, que involucran un gran número de partículas, son cruciales para el desarrollo de nuevas tecnologías como las computadoras cuánticas, pero también para los avances en la ciencia de materiales y la química. Los investigadores de la EPFL en Suiza han desarrollado un método que no solo permite una mejor comprensión de estos sistemas, sino que también proporciona una herramienta para comparar diferentes algoritmos que intentan resolver estos problemas.

Particularmente desafiante es encontrar el estado fundamental de un sistema cuántico, que es el estado de menor energía en el que un sistema puede existir. Este estado es crucial porque revela qué materiales serán estables y señala la posibilidad de la aparición de fases exóticas de materiales, como la superconductividad. Los algoritmos cuánticos, como las simulaciones de Monte Carlo y las redes tensoriales, intentan aproximar las soluciones a estos problemas, pero hasta ahora no ha existido un método universal para comparar su precisión.

Método revolucionario: V-score

Una nueva herramienta llamada "V-score", desarrollada por un equipo dirigido por Giuseppe Carleo, permite una comparación coherente de la eficiencia de diferentes métodos cuánticos. El V-score está diseñado para medir la precisión de los algoritmos en la predicción del estado fundamental de un sistema cuántico, combinando información sobre energía y fluctuaciones dentro del sistema. Una menor energía y menos fluctuaciones indican soluciones más precisas, y el resultado del V-score facilita la clasificación de los métodos según su precisión.

Como parte de la investigación, los científicos recopilaron el conjunto de datos más completo sobre problemas cuánticos de muchos cuerpos hasta la fecha. Se realizaron simulaciones en un amplio espectro de sistemas cuánticos, desde cadenas simples de partículas hasta sistemas complejos y multidimensionales, como las redes cuánticas frustradas, que son conocidas por su dificultad para ser simuladas. Este punto de referencia no solo mostró qué algoritmos funcionan mejor para problemas específicos, sino que también destacó dónde la computación cuántica puede ofrecer la mayor ventaja.

Descubriendo nuevas posibilidades en la computación cuántica

El método V-score también revela cuáles son los problemas más difíciles de resolver con los métodos de computación clásica existentes, lo que podría guiar investigaciones futuras. Por ejemplo, los sistemas unidimensionales, como las cadenas de partículas, son relativamente simples de resolver con los métodos actuales, mientras que los sistemas multidimensionales más complejos, como las rejillas cuánticas, representan un desafío mucho mayor. En estas áreas, la computación cuántica puede ofrecer ventajas significativas, ya que nuevas tecnologías, como las redes neuronales y los circuitos cuánticos, muestran resultados prometedores incluso en comparación con las técnicas existentes.

Esta investigación no solo ayuda a los científicos a identificar las limitaciones de los métodos actuales, sino que también señala las áreas más prometedoras para el desarrollo futuro de la computación cuántica. Las industrias que dependen de simulaciones cuánticas, como la farmacéutica y la energética, podrían aprovechar estos hallazgos para centrarse en problemas cuánticos que podrían brindarles una ventaja competitiva.

Beneficios para futuras investigaciones e industrias

El desarrollo de computadoras cuánticas abre la puerta a resolver problemas que están más allá del alcance de las computadoras clásicas actuales. Aunque la computación cuántica aún se encuentra en una fase de desarrollo, métodos como el V-score permiten una identificación más precisa de los problemas donde esta tecnología podría proporcionar ventajas clave. Por ejemplo, en la industria farmacéutica, las simulaciones cuánticas pueden acelerar el descubrimiento de nuevos medicamentos, mientras que en energía pueden ayudar a desarrollar nuevos materiales con propiedades mejoradas.

Uno de los resultados más significativos de esta investigación es la capacidad de predecir dónde la computación cuántica, cuando madure, tendrá el mayor impacto. Al identificar los problemas más complejos, los científicos pueden dirigir sus esfuerzos hacia el desarrollo de nuevos algoritmos y métodos que permitirán resolver estos problemas. Este enfoque también ayuda a alinear la investigación con las necesidades de la industria, creando un puente entre la comunidad académica y el sector empresarial.

Fuente: École Polytechnique Fédérale de Lausanne