Autores
Martin J.A. Schuetz*, Romina Yalovetzky*, Ruben S. Andrist, Grant Salton, Yue Sun, Rudy Raymond, Shouvanik Chakrabarti, Atithi Acharya, Ruslan Shaydulin, Marco Pistoia, Helmut G. Katzgraber. *contribuyeron por igual
Publicado
Diagrama del algoritmo qReduMIS: un coprocesador cuántico guía las reducciones clásicas para resolver grandes problemas de optimización. Nuestro enfoque aborda las tres capas: aplicación con la propuesta de abordar el problema de diversificación de cartera, algoritmo qReduMIS, y el hardware donde se pueden usar diferentes arquitecturas cuánticas como arreglos de átomos de Rydberg y circuitos cuánticos en computadoras cuánticas universales.
Muchos problemas importantes en ciencia, logística y finanzas pueden enmarcarse como la selección del mejor subconjunto de elementos que no entran en conflicto entre sí, conocido como el problema del conjunto independiente máximo. Estos problemas son extremadamente difíciles para las computadoras clásicas, ya que el número de combinaciones posibles aumenta exponencialmente.
Este trabajo presenta qReduMIS, un marco híbrido cuántico-clásico que utiliza una computadora cuántica como coprocesador para ayudar a simplificar grandes problemas de optimización. En lugar de resolver el problema completo en un dispositivo cuántico, el procesador cuántico identifica elementos clave del grafo que probablemente pertenecen a la solución óptima. Esta información es luego utilizada por algoritmos clásicos para reducir el tamaño del problema y buscar de manera más eficiente. Experimentos utilizando hasta 231 cúbits en hardware cuántico de átomos de Rydberg demuestran que este enfoque guiado por la cuántica puede ayudar a superar las limitaciones de los dispositivos cuánticos actuales.
