Por: Fabrice Frachon, director principal de gestión de producto en Azure Quantum.

Microsoft Azure Quantum Resource Estimator permite a los innovadores cuánticos desarrollar y refinar algoritmos para ejecutarlos en las computadoras cuánticas escaladas del mañana. Esta nueva herramienta es una de las formas en que Microsoft empodera a los innovadores para que tengan un impacto revolucionario con la tecnología cuántica a escala.

Las computadoras cuánticas disponibles en la actualidad permiten una experimentación e investigación interesantes, pero no pueden acelerar los cálculos necesarios para resolver problemas del mundo real. Mientras la industria espera avances en hardware, los innovadores de software cuántico están ansiosos por progresar y prepararse para un futuro cuántico. Crear algoritmos hoy que de manera eventual se ejecutarán en las computadoras cuánticas escaladas tolerantes a fallas del mañana es una tarea abrumadora. Estos innovadores se enfrentan a preguntas como: ¿Qué recursos de hardware se requieren? ¿Cuántos qubits físicos y lógicos se necesitan y de qué tipo? ¿Cuál es el tiempo de ejecución? Azure Quantum Resource Estimator se diseñó de manera específica para responder a estas preguntas. Comprender estos datos ayudará a los innovadores a crear, probar y refinar sus algoritmos y, en última instancia, conducirá a soluciones prácticas que aprovechen las computadoras cuánticas escaladas cuando estén disponibles.

Azure Quantum Resource Estimator comenzó como una herramienta interna y ha sido clave para dar forma al diseño de la máquina cuántica de Microsoft. Los conocimientos que ha proporcionado han informado nuestro enfoque para diseñar una máquina capaz de la escala requerida para el impacto, incluida la arquitectura de la máquina y nuestra decisión de usar qubits topológicos. Hemos conseguido un progreso en nuestra máquina y de manera reciente tuvimos un avance en la física que se detalló en una preimpresión de arXiv. El jueves, daremos otro paso adelante en transparencia al publicar de manera pública los datos sin procesar y el análisis en cuadernos interactivos de Jupyter en Azure Quantum. Estos cuadernos proporcionan los pasos exactos necesarios para reproducir todos los datos en nuestro papel. Si bien persisten los desafíos de ingeniería, el descubrimiento de la física demostrado en estos datos demuestra ser un bloque de construcción fundamental para nuestro enfoque de una computadora cuántica escalada y pone a Microsoft en el camino para entregar una máquina cuántica en Azure que ayudará a resolver algunos de los problemas más difíciles del mundo.

A medida que avanzamos en nuestro hardware, también nos enfocamos en capacitar a los innovadores de software para que avancen en sus algoritmos. Azure Quantum Resource Estimator resuelve uno de los problemas más desafiantes para los investigadores que desarrollan algoritmos cuánticos. Desglosa los recursos necesarios para un algoritmo cuántico, incluida la cantidad total de qubits físicos, los recursos computacionales necesarios, incluido el tiempo del reloj de pared, y los detalles de las fórmulas y los valores utilizados para cada estimación. Esto significa que el desarrollo de algoritmos se convierte en el centro de atención, con el objetivo de optimizar el rendimiento y reducir los costos. Por primera vez, es posible comparar estimaciones de recursos para algoritmos cuánticos a escala en diferentes perfiles de hardware. Comiencen con configuraciones de parámetros de qubit predefinidos y bien conocidos y esquemas de corrección de errores cuánticos (QEC, por sus siglas en inglés) o configuren configuraciones únicas en una amplia gama de características de la máquina, como tasas de error de operación, velocidades de operación y esquemas y umbrales de corrección de errores.

“La estimación de recursos es una tarea cada vez más importante para el desarrollo de la tecnología de computación cuántica. Estamos felices de poder usar la nueva herramienta de Microsoft para nuestra investigación sobre este tema. Es fácil de usar. El proceso de integración fue simple y los resultados brindan una descripción general de alto nivel útil para las personas nuevas en la corrección de errores, así como un desglose detallado para los expertos. La estimación de recursos debe ser parte del catálogo para cualquier persona que trabaje en algoritmos cuánticos tolerantes a fallas. La nueva herramienta de Microsoft es excelente para esto”.— Michał Stęchły, Tech Lead en Quantum Software Team, Zapata Computing.

Resource Estimator ayudará a impulsar la transición de los ruidosos sistemas cuánticos de escala intermedia (NISQ, por sus siglas en inglés) actuales a las computadoras cuánticas tolerantes a fallas del mañana. Los sistemas NISQ de hoy pueden permitir ejecutar con éxito un pequeño número de operaciones en un algoritmo, pero para obtener una ventaja cuántica práctica, será necesario que haya billones y más operaciones ejecutándose con éxito. Esta brecha se cerrará a través de escalar a una máquina cuántica tolerante a fallas con corrección de errores cuánticos incorporada. Esto significa que cada qubit y operación solicitada en el programa de un usuario se codificará en una cierta cantidad de qubits y operaciones físicas a nivel de hardware, y la pila de software realizará esta conversión de manera automática. Ahora, con Resource Estimator, ustedes pueden recorrer estas conversiones, estimar los gastos generales en el tiempo y el espacio necesarios para permitir la implementación de sus algoritmos cuánticos escalados en una variedad de diseños de hardware, y usar la información para mejorar sus algoritmos y aplicaciones mucho antes que el hardware escalado tolerante a fallas esté disponible. En nuestra preimpresión reciente sobre arXiv, mostramos cómo usar Resource Estimator para comprender el costo de tres algoritmos cuánticos importantes que prometen una ventaja cuántica práctica.

Esta herramienta allana el camino para el diseño conjunto de hardware y software, lo que permite a los diseñadores de hardware mejorar sus arquitecturas en función de cómo se pueden ejecutar los algoritmos a gran escala en su implementación específica y, a su vez, permite a los desarrolladores de software y algoritmos iterar para reducir el costo de los algoritmos a escala.

“Resource Estimator desglosa los recursos necesarios para ejecutar un algoritmo útil a escala. Poner números precisos en la escala real en la que la computación cuántica proporciona soluciones relevantes para la industria arroja luz sobre el tremendo esfuerzo que aún debe realizarse. Esto fortalece nuestro compromiso con nuestra hoja de ruta, que se centra en ofrecer una computadora cuántica con errores corregidos mediante un enfoque de hardware eficiente”.—Jérémie Guillaud, Jefe de Teoría en Alice&Bob.

Construido sobre la base de la representación intermedia cuántica (QIR, por sus siglas en inglés) respaldada por la comunidad, es tanto extensible como portátil y se puede usar con SDK cuánticos populares y lenguajes como Q# y Qiskit. QIR se creó en alianza con Linux Foundation y otros socios y es un estándar de código abierto que sirve como una interfaz común entre muchos lenguajes y plataformas de computación cuántica de destino.

Introducción a la estimación de recursos

Es fácil comenzar y obtener sus primeros conocimientos con la herramienta. El siguiente ejemplo muestra cómo estimar y analizar los recursos físicos necesarios para ejecutar un programa cuántico en una computadora cuántica tolerante a fallas.

Configuren su espacio de trabajo de Azure Quantum y comiencen con la estimación de recursos.

Azure Quantum, el servicio gratuito basado en la nube de Azure, está disponible para todos. Para comenzar, tan solo configuren una cuenta de Azure (consulten las cuentas gratuitas de Azure para estudiantes) y creen un espacio de trabajo de Azure Quantum en Azure Portal.

Si ya tienen una configuración de espacio de trabajo de Azure Quantum:

Abran su espacio de trabajo en Azure Portal.
En el panel izquierdo, en Operaciones, seleccionen Proveedores.
Seleccionen + Agregar un proveedor.
Seleccionen Microsoft Quantum Computing.
Seleccionen Aprender y desarrollar y seleccionen Guardar.

2. Comiencen con una muestra lista para usar.

Para comenzar a ejecutar programas cuánticos sin necesidad de instalación, prueben nuestra experiencia gratuita de cuadernos alojados en Azure Portal. Nuestros portátiles Jupyter Notebook alojados permiten una variedad de lenguajes y SDK de Quantum. Los encontrarán en su espacio de trabajo de Azure Quantum (#1). Si seleccionan Cuadernos en el portal, accederán a la galería de muestras, donde encontrarán la pestaña Estimación de recursos (#2). Una vez allí, elijan una de las dos primeras muestras y luego seleccionen el botón «Copiar a mis cuadernos» (#3) para agregar la muestra a su espacio de trabajo (#3).

Ejecuten su primer Resource Estimation

Una vez que la muestra se haya copiado en Mis blocs de notas, pueden seleccionarla en el menú Área de trabajo para cargarla como un bloc de notas alojado en Azure Portal. Desde allí, seleccionen Ejecutar todo desde la parte superior de Jupyter Notebook para ejecutar el programa. ¡Podrán ejecutar un trabajo completo de Resource Estimator sin escribir una sola línea de código!

Los resultados proporcionarán de inmediato estimaciones de los qubits físicos totales y el tiempo de ejecución del algoritmo proporcionado. Para una comprensión más profunda de los recursos consumidos por el algoritmo, pueden rastrear la fuente de cada resultado con explicaciones detalladas de las fórmulas. Estos resultados más profundos se pueden reutilizar y compartir en su investigación.

Obtengan más información sobre Resource Estimator

Hay muchas maneras de aprender más:

Visiten nuestra documentación técnica para obtener más información sobre Resource Estimator, incluidos los pasos detallados para comenzar.
Inicien sesión en Azure Portal, visiten su espacio de trabajo de Azure Quantum y prueben una muestra avanzada sobre temas como la factorización y la química cuántica.
Profundicen en nuestra investigación sobre la estimación de recursos en org.