Rompiendo la barrera: disipación controlada para superar los Barren Plateaus en algoritmos cuánticos

Un equipo de investigadores del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC) ha presentado un enfoque innovador para abordar uno de los mayores desafíos en la computación cuántica: los barren plateaus. Este fenómeno limita gravemente el rendimiento de los algoritmos cuánticos variacionales (VQA), que son cruciales para resolver problemas de optimización en computadoras cuánticas ruidosas. 

En su estudio, titulado «Engineered Dissipation to Mitigate Barren Plateaus», los autores demuestran que incorporar pérdidas Markovianas controladas después de cada capa de un circuito cuántico unitario puede mejorar la entrenabilidad de los modelos cuánticos. Este hallazgo desafía la creencia convencional de que la disipación es perjudicial para las tecnologías cuánticas. 

Los barren plateaus son un fenómeno que ocurre en los algoritmos cuánticos variacionales, una clase importante de algoritmos utilizados en la computación cuántica. Estos plateaus representan un desafío significativo porque, cuando un algoritmo cuántico entra en un barren plateau, se vuelve extremadamente difícil mejorar su rendimiento, similar a estar atrapado en un terreno plano sin saber en qué dirección moverse para encontrar el punto más bajo. Además, empeoran con el tamaño, limitando la escalabilidad de los algoritmos cuánticos. 

Los barren plateaus generan grandes ineficiencias en el entrenamiento. Los investigadores identifican las formas necesarias de procesos de disipación y establecen que optimizar estos procesos es eficiente. Su trabajo evalúa la aplicabilidad general de esta estrategia tanto en ejemplos sintéticos como en casos prácticos de química cuántica, demostrando su efectividad en diversos dominios. 

Los investigadores proponen utilizar una técnica llamada "disipación controlada". Esto implica introducir intencionadamente una forma controlada de ruido o interacción con el entorno después de cada capa del circuito cuántico. A diferencia del ruido incontrolado, esta disipación controlada está diseñada para ayudar al algoritmo a aprender mejor y evitar quedarse atrapado en los barren plateaus. El equipo destaca que, si bien las plataformas cuánticas ruidosas suelen verse como una limitación, sus hallazgos sugieren que las operaciones no unitarias pueden mejorar significativamente la precisión de los cálculos. 

Este avance marca un paso hacia la superación de las limitaciones actuales en la computación cuántica, allanando el camino para aplicaciones mejoradas en química cuántica, aprendizaje automático y más allá. La investigación no solo resalta el potencial de la disipación controlada, sino que también abre nuevas vías para seguir explorando la dinámica de sistemas abiertos y los algoritmos cuánticos.

Sannia, A., Tacchino, F., Tavernelli, I. et al. Engineered dissipation to mitigate barren plateaus. npj Quantum Inf 10, 81 (2024). https://doi.org/10.1038/s41534-024-00875-0

Foto: Diagrama ilustrativo de la función de coste optimizada para un sistema que utiliza un enfoque de disipación.