La tecnología más cara del planeta

Las computadoras cuánticas son la tecnología más cara de la Tierra. Baste decir que su éxito es una medida directa de cuán rica es una civilización tecnológica.

Con las riquezas medidas en energía utilizable y neutralizada en carbono. (Si no contamos el carbono ahora, igual tendremos que contarlo más tarde).

La ley de Moore no funcionará para las computadoras cuánticas

Esta idea se me ocurrió después de ver un clip del podcast de Lex Fridman con el físico cuántico, matemático aplicado y empresario Guillaume Verdon.

Para ser honesto, las computadoras clásicas se inventaron por primera vez en la antigüedad antes de Cristo. Pero a efectos prácticos, realmente surgieron en la escena mundial con la invención del transistor en 1947 en los Laboratorios Bell. Con la invención del transistor surgió la ley de Moore.

“ La ley de Moore es la observación de que el número de transistores en un circuito integrado (CI) se duplica aproximadamente cada dos años ” – Wikipedia. Esta ley fue propuesta por Gordon Moore en 1965 y ha sido precisa desde 1975 hasta la fecha.

Es una ley en verdad. Pero para las computadoras clásicas.

¿Por qué?

Al igual que la inteligencia artificial, una computadora clásica con un usuario humano es un sistema que intenta codificar detalles clave de los procesos entrópicos en el universo con un modelo entrópico lo más pequeño posible.

Computar es representar estados en el universo (ya sea que ocurran naturalmente o en mundos matemáticos abstractos o donde sea) y ejecutar uno de sus cambios de proceso en una simulación. Y cuanta menos energía podamos usar para hacer esto, mejor.

Los transistores más pequeños usan menos energía y, afortunadamente, la ley de Moore ha visto que estas unidades básicas de computación, los transistores, se encogen enormemente desde la configuración torpe del tamaño de una bombilla como la que se muestra a continuación.

A esta imagen muy ampliada de la tecnología de chip de 2 nanómetros de IBM. Parece una radiografía de la fórmula dental de algún extraño animal.

Cada transistor en la imagen de arriba tiene aproximadamente el tamaño de 5 átomos y los 50 mil millones de transistores en el chip caben en una uña.

Toda esta miniaturización ha sido posible porque no necesitábamos mucha energía ni material para representar un poco de información, a nivel fundamental. No lo sabíamos hace 49 años cuando Gordon Moore postuló su ley. Lo hacemos ahora.

Sin embargo, necesitamos mucha energía y materiales para representar un qubit lógico de información. Y es precisamente por eso que los ordenadores cuánticos no escalarán según la ley de Moore.

A medida que aumenta la cantidad de qubits que necesitamos, la energía necesaria y, por lo tanto, el costo de ejecutar estos cálculos cuánticos probablemente aumentará para igualar el crecimiento del PIB real, neutralizado con carbono, para todo el planeta.

Pero los qubits son fríos. ¿Qué quieres decir con que necesitan mucha energía?

En teoría, un cálculo cuántico consume menos energía que un cálculo clásico. Debido a que los cambios de energía son reversibles, teóricamente podríamos ejecutar cálculos cuánticos con energía cero.

Porque, en teoría, toda la energía que ingresamos nunca se emite. Por ejemplo, la puerta lógica fundamental en los cálculos clásicos, llamada puerta NAND, tiene el siguiente aspecto.

Puedes ver que entran 2 bits de información, A y B, pero solo sale un bit de información.

Dado que Landauer demostró que la información es energía, esto demuestra que las computadoras clásicas desperdician energía.

La versión cuántica de la puerta NAND se llama puerta Tofolli y se ve a continuación.

3 entradas de energía para dar 3 salidas de energía.

No se desperdicia energía.

Pero espera, necesitas 3 entradas de qubit, mientras que en el caso clásico, solo necesitas 2 bits. Ya podemos ver que necesitamos más de lo habitual.

Simular la naturaleza es muy caro material y energéticamente

Necesitar más pulsos de energía para nuestras entradas no es ni siquiera un rasguño en la superficie de nuestro presupuesto energético cuando utilizamos computadoras cuánticas. La cuestión es que estamos simulando la naturaleza utilizando naturaleza artificial, millones de veces más grande de lo que estamos simulando.

Tomemos como ejemplo los qubits superconductores. Mientras que los qubits naturales, como los electrones "que giran", son cosas extremadamente pequeñas, lo suficientemente pequeñas como para sobrevivir en sus estados cuánticos al impacto de la mayoría de los rayos cósmicos, los qubits superconductores se comportan como electrones giratorios artificiales que podemos controlar fácilmente. La desventaja es que millones de rayos cósmicos los ven con mucha claridad. Y los golpearon.

Ésa es sólo una forma de ruido externo. Nos cuesta y nos seguirá costando.

Necesitamos y seguiremos necesitando mucha energía para mantener el ruido energético como los rayos cósmicos fuera de nuestros sistemas cuánticos.

Como explica el Sr. Guillaume, el truco que tenemos bajo la manga es construir códigos de corrección de errores de códigos de códigos del sistema ruidoso, lo que eventualmente nos da un sistema sin ruido (en el caso promedio). Pero esto hace que el sistema sea más grande y, por lo tanto, un mayor presupuesto para el enfriamiento.

El calor es la segunda forma de ruido externo. Debería haber sido el primero del que hablamos. Tomando nuevamente la analogía del electrón que gira, sentado cómodamente en su órbita, las señales infrarrojas que transportan calor rara vez golpean al electrón lo suficiente como para interrumpir su giro.

El electrón está unido electrostáticamente al núcleo y si ese electrón comparte la órbita con otro electrón, los dos están esencialmente entrelazados y, nuevamente, es más difícil molestarse con un espín de sus configuraciones estables.

En tercer lugar, la razón por la que sufrimos tanto en costos energéticos es porque se necesita una enorme cantidad de energía para realizar un seguimiento de los estados cuánticos con nuestras mediciones.

La naturaleza no hace mediciones, nosotros sí. De esta manera estamos agregando información (una medición) a nuestra simulación de la naturaleza. De ahí más energía (recuerde Landauer).

La medición también introduce energía innecesaria en un sistema cuántico que afecta la posición y el momento de nuestras partículas al estilo del principio de incertidumbre de Heisenberg. Tampoco ayuda que colapsar la función de onda de un estado cuántico superpuesto en uno de muchos estados, aunque sea de forma aleatoria, nos proporcione exactamente cero información sobre las variables ocultas de ese estado.

Esto es verdadera aleatoriedad, no lo que imitan las computadoras clásicas, que es pseudoaleatoriedad. Nuestros algoritmos de aleatorización clásicos son todos pseudoaleatorios.

Einstein se quejó de esto .

Por lo tanto, normalmente tenemos que realizar múltiples mediciones repetidas para determinar la distribución de probabilidad de nuestros estados cuánticos, ya sea para aprender cómo empujarlos o mitigar errores. Estas inicializaciones repetidas más mediciones se denominan "disparos" y normalmente los necesitamos por miles. . Todos consumen mucha energía. De ahí el dinero.

Necesitamos un presupuesto mayor

Aquí tienes una ley

"Si lo comprobamos cada dos años durante las próximas dos décadas, el funcionamiento de los qubits seguirá siendo más caro que el de los transistores"

La financiación va de manera exponencial, pero lo mejor que podemos mostrar hasta ahora es 433 qubits . Sin embargo, no podemos darnos el lujo de frenar el ritmo, estamos cerca.

Por ahora, el progreso en las computadoras cuánticas seguirá creciendo para igualar el aumento de la financiación para la computación cuántica, pero con cero ganancias, y no alcanzará el punto de equilibrio de la misma manera que lo ha hecho la computación clásica. Ya sabes, con algún tipo de ley de Moore para los qubits.

Ciertamente, existen curvas de aprendizaje que nos llevan de qubits pobres a qubits mejores y esta curva reduce los costos de energía, de ahí las limitaciones presupuestarias. Pero en el límite más bajo, ejecutar simulaciones perfectas de modelos naturales nos costará mucho y nunca será más barato que la computación clásica en masa.

Las computadoras clásicas pueden ser aproximaciones de la naturaleza, pero nos muestran que podemos llegar muy lejos con la aproximación a la naturaleza.

Sin embargo, dado que a veces necesitamos echar una mirada crítica a la realidad, aunque sólo sea para romper con aproximaciones que están llegando a su límite, entonces debemos poder pagar por ello. Los grandes sistemas computacionales cuánticos como LIGO cuestan 1.100 millones de dólares, pero hay que pagarlos si se quiere mirar el cielo nocturno despejado y ver ondas gravitacionales. Ningún sistema computacional clásico, por inteligente que sea su construcción, podrá codificar todo lo que sucede en LIGO.

El movimiento E/acc tiene razón: la humanidad necesita alcanzar más peldaños en la escala Kardashev. Necesitamos poder consumir cientos de veces más energía utilizable y libre de carbono de la que utilizamos hoy. Esta energía es lo que realmente paga todo, incluidos los cálculos cuánticos, y si bien la tecnología puede no ser lo suficientemente buena para fabricar PC cuánticas de escritorio rentables, las computadoras cuánticas, de vez en cuando, nos brindarán una visión de la realidad que no esperábamos. Una visión que reaviva nuestro interés por el mundo.

Por lo tanto, ayudamos a acercar a la humanidad y sus aproximadores computacionales clásicos a una grandeza más verdadera que si nunca hubiésemos descubierto el poder que simula la naturaleza con un modelo computacional cuántico.

Aunque podría ser la tecnología más cara del mundo.

***

PD >> Debido a que ejecutar cálculos cuánticos es tan costoso, nuestros temores de que computadoras cuánticas futuristas pirateen nuestro correo electrónico son infundados. El hackeo social seguirá siendo una forma más barata de hackear su correo electrónico; las computadoras cuánticas, no tanto. Y si su contraseña es CONTRASEÑA, no culpe a las computadoras cuánticas.