Resumen Ejecutivo
- El Centro de Tecnología Aplicada de Fidelity y Xanadu han desarrollado un enfoque de computación cuántica que adapta el Problema de Subgrupo Oculto para trabajar con datos del mundo real y ruidosos, impulsando las aplicaciones prácticas de la computación cuántica.
- La investigación introduce métodos que permiten a los sistemas cuánticos identificar patrones y relaciones aproximadas en conjuntos de datos imperfectos, abordando una limitación clave de los algoritmos cuánticos anteriores que requerían condiciones ideales.
- Los equipos han puesto a disposición de código abierto sus hallazgos y código para acelerar la investigación más amplia, con el objetivo de trasladar la computación cuántica de la promesa teórica a casos de uso en el mundo real, particularmente en áreas como el aprendizaje automático.
COMUNICADO DE PRENSA — El Centro de Tecnología Aplicada (FCAT®) de Fidelity Investments, un recurso tecnológico innovador para Fidelity Investments, ha anunciado una nueva investigación centrada en el desarrollo de aplicaciones del mundo real de técnicas de computación cuántica basadas en tareas computacionales con una ventaja cuántica conocida.
Realizada en colaboración con Xanadu, una empresa líder en computación cuántica fotónica, la investigación adapta un concepto bien conocido en la computación cuántica llamado el Problema de Subgrupo Oculto (HSP). Tradicionalmente, las soluciones cuánticas al HSP solo han funcionado bien en escenarios perfectamente limpios y altamente estructurados, condiciones que rara vez existen en el mundo real. Debido a esto, su valor práctico ha sido limitado.
En su nueva investigación, los equipos de FCAT y Xanadu introdujeron métodos que permiten a las computadoras cuánticas manejar datos ruidosos e imperfectos en lugar de requerir entradas impecables. En lugar de buscar una estructura matemática precisa, su enfoque puede descubrir patrones aproximados, los tipos de relaciones y dependencias que naturalmente aparecen en los conjuntos de datos del mundo real. Este cambio podría hacer que los algoritmos cuánticos sean mucho más útiles para aplicaciones del mundo real.
“Uno de los mayores desafíos al aplicar la computación avanzada a datos reales es que la estructura nunca es limpia o exacta”, dijo Michael Dascal, Vicepresidente de Tecnología Cuántica en el Centro de Tecnología Aplicada de Fidelity. “Este trabajo comienza a explorar cómo los enfoques cuánticos pueden adaptarse para operar en condiciones realistas, lo que es un paso importante para comprender dónde la computación cuántica puede eventualmente proporcionar ventajas significativas”.
“Esta investigación abre un marco de computación cuántica fundamental para nuevas y emocionantes aplicaciones. Creemos que este trabajo con FCAT es un paso fundamental hacia nuestro objetivo de encontrar aplicaciones útiles de las computadoras cuánticas para el aprendizaje automático”, dijo Christian Weedbrook, Fundador y Director Ejecutivo de Xanadu.
Para fomentar un mayor desarrollo en el campo, FCAT y Xanadu han puesto a disposición su investigación y el código de soporte de forma abierta, invitando a investigadores de la academia y la industria a basarse en sus resultados. Esta colaboración refleja un compromiso compartido para trasladar la computación cuántica más allá de la teoría y hacia un impacto en el mundo real.
Haga clic aquí para acceder al documento de investigación y los hallazgos de FCAT y Xanadu.
