Tu PC le gana al supuesto ordenador cuántico de Google y NASA

Dibujo20151112 google nasa d-wave quantum computer

Habrás leído que “Google dice que su ordenador cuántico es 100 millones de veces más rápido que uno convencional” y otros titulares similares. Pero, lo siento, la noticia es falsa. Google y NASA montaron un centro de investigación en inteligencia artificial y computación cuántica, Quantum Artificial Intelligence Laboratory (QuAIL). Como medida mediática compraron en 2013 un ordenador D-Wave X2 a la compañía canadiense D-Wave Systems. Esta compañía afirma que se trata de un ordenador cuántico, pero no lo ha demostrado. Todos los expertos en computación cuántica lo dudan. De hecho, todo lo publicado hasta ahora sobre esta máquina indica que no es un ordenador cuántico.

La nueva noticia ha sido la publicación de las primeras pruebas realizadas por el equipo Google Quantum AI, que junto al equipo NASA’s QuAIL, disfrutan de su nuevo juguete. Han repetido las pruebas realizadas en la compañía D-Wave usando el mismo protocolo que esta compañía: Comparar el resultado de D-Wave X2 con el resultado de un simulador de D-Wave X2. Como puedes imaginar, la máquina funciona mucho más rápido que un simulador de la máquina (Google dice que cien millones de veces más rápido). ¿Pero qué pasa si se compara D-Wave X2 con tu PC en el mismo problema? Que tu PC es mucho más rápido (pero muchísimo más rápido).

No me preguntes qué ganan Google y NASA con este tipo de anuncios (o con la compra de una máquina a D-Wave X2). Supongo que buscan publicidad gratuita en todos lo medios. La verdad, no me interesa. Lo único que quiero es que seas escéptico y no te dejes engañar por estos anuncios mediáticos. Los avances en computadores cuánticos siguen a paso firme, pero ningún experto se toma en serio la propaganda de D-Wave, Google o NASA.

El anuncio de Google lo puedes leer en Hartmut Neven, “When can Quantum Annealing win?” Google Research Blog, 08 Dec 2015; hace referencia al artículo de Vasil S. Denchev et al., “What is the Computational Value of Finite Range Tunneling?” arXiv:1512.02206 [quant-ph]. Muchos medios y blogs han caído en la propaganda de Google, por ejemplo, J. M. Sánchez, “Google arranca el primer ordenador cuántico comercial,” Ciencia, ABC, 10 Dic 2015; Ángel Jiménez de Luis, “El ordenador cuántico de Google funciona,” Tecnología, El Mundo, 10 Dic 2015; Yúbal FM, “Google dice que su ordenador cuántico es 100 millones de veces más rápido que uno convencional,” Xataka, 09 Dic 2015; y muchos otros.

Por supuesto, también hay medios que son más cautos, como Jacob Aron, “Experts doubt Google’s claim about its quantum computer’s speed,” New Scientist, 09 Dec 2015. En este blog tienes muchos artículos sobre D-Wave y sus supuestos ordenadores cuánticos. Lee un poco y cultiva tu escepticismo.

PS [12 Dic 2015]: Carl Shulman realiza un análisis económico de la máquina en el blog de Scott Aaronson. Resumo en español: D-Wave Systems ha logrado unos 138 millones de dólares de inversión y vende cada una de sus máquinas por 10 millones de dólares. El resultado es una máquina como D-Wave X2 que ha costa 10 millones de dólares a Google y Nasa, no puede competir con un PC de 600 dólares con un procesador con seis núcleos de Intel. D-Wave X2 es muchos órdenes de magnitud más costosa que un hardware específico y no tiene ninguna ventaja. Desde el punto de vista económico es una inversión pésima.

Dibujo20151211 quantum annealer dynamics path through mean field energy landscape arxiv org

Supuestamente D-Wave X2 es un ordenador cuántico adiabático que implementa un algoritmo concreto, llamado recocido cuántico (la versión cuántica del algoritmo de recocido simulado), para un problema formulado con un tipo de grafo llamado quimera. Este algoritmo resuelve problemas de optimización, en concreto, determina el mínimo de una función de energía (en cuántica se llama hamiltoniano). La idea del recocido cuántico es cablear un hamiltoniano acoplando entre sí una serie de cubits (bits cuánticos). La ejecución del algoritmo equivale a ir saltando de un mínimo local a otro mínimo local, o de un pozo de potencial a otro, en el paisaje energético descrito por el hamiltoniano.

El recocido consiste en bajar la temperatura efectiva del sistema. A alta temperatura el sistema salta con gran probabilidad de unos pozos a otros, siguiendo una trayectoria errática que explora gran parte del paisaje energético. Conforme la temperatura baja, la probabilidad de escapar de los pozos más profundos se reduce. Como resultado el sistema se estanca en un pozo profundo. Tras ejecutar varias veces el algoritmo, con gran probabilidad se han explorado los pozos más profundos y entre ellos se encuentra el mínimo de energía del sistema. La solución del problema ha sido encontrada.

El recocido cuántico es más eficiente que el recocido clásico cuando los cubits se encuentran entrelazados entre sí. Gracias a ello (el llamado paralelismo cuántico) se exploran de forma simultánea muchos mínimos al mismo tiempo (estados en superposición cuántica). Sin embargo, aún no se ha demostrado que D-Wave X2 sea un máquina que implemente un recocido cuántico. Todos los resultados publicados hasta ahora (incluido el nuevo de Google) indican claramente que esta máquina no aprovecha el paralelismo cuántico ya que los estados de superposición cuántica de sus cubits tienen una vida media demasiado corta y su coherencia en el estado inicial se destruye durante la ejecución del algoritmo. Como resultado, la máquina D-Wave X2 implementa (usando cubits superconductores) una versión clásica del recocido cuántico.

Dibujo20151211 Layout several instances D-Wave 2X processor 295 and 490 and 945 qubits arxiv org

La máquina D-Wave X2 tiene 1152 cubits superconductores en una matriz de 12×12 módulos de 8 cubits. D-Wave Systems ha publicado artículos que muestran que al menos 4 de los 8 cubits de un módulo pueden estar un estado cuántico coherente durante la ejecución del algoritmo; pero no hay indicios de que dicho estado se alcance con los 8 cubits. Tampoco hay indicios de que la coherencia cuántica se preserve entre dos módulos de 8 cubits conectados entre sí. Y ni mucho menos en 144 módulos.

Esta figura te muestra tres problemas cableados en la máquina, con 295, 490 y 945 cubits. No quiero entrar en detalles técnicos, pero estos cableados corresponden a grafos tipo quimera. Para lo que te quiero contar la formulación detallada del problema no es importante, pero si te interesa puedes consultar el artículo.

Dibujo20151211 Time to find the optimal solution Simulated Annealing Quantum Monte Carlo DWave 2X arxiv org

¿Cómo saber si D-Wave X2 ejecuta el algoritmo de recocido cuántico o su versión clásica? Como no se puede comprobar de forma experimental que los cubits se encuentren agrupados en estados con coherencia cuántica, la único que se puede hacer es comparar el tiempo de cómputo con una implementación clásica. La curva azul muestra el tiempo de cómputo para alcanzar un óptimo con un 99% de probabilidad en función del tamaño del problema. La curva azul es la mejor entre todas, luego los autores del artículo afirman que queda demostrado que la máquina implementa el recocido cuántico. Pero eso no es suficiente. Lo ideal sería que la máquina fuera más rápida que cualquier ordenador clásico. ¿Lo es? No, lo siento, el problema que está resolviendo es demasiado sencillo y cualquier PC lo puede resolver más rápido que D-Wave X2.

¿Cómo podemos saber entonces si D-Wave X2 implementa el recocido cuántico? La opción elegida por D-Wave Systems, que Google copia, es comparar los tiempos con una implementación del algoritmo de recocido simulado (curva roja marcada con SA) y con una simulación de tipo Montecarlo del funcionamiento de la máquina D-Wave X2 (curva verde marcada con QMC). Obviamente, la curva verde es mucho peor que la curva roja y muchísimo peor que la curva azul. Obviamente, simular una máquina que ejecuta un algoritmo es mucho más lento que ejecutar dicha máquina. Luego la curva verde no te da ninguna información sobre la eficiencia cuántica (quantum speedup) de la máquina.

¿Pero qué pasa con la curva roja? No demuestra esta curva que D-Wave X2 es mucho más rápido que el recocido simulado (SA). Pues aquí también hay trampa. El problema que resuelve D-Wave X2 se puede resolver en tu PC en mucho menos tiempo que en D-Wave X2 (que es una máquina bastante lenta). La curva roja muestra unos tiempos pésimos para problemas tan sencillos como estos, como cualquiera que haya usado el recocido simulado sabe perfectamente. ¿Por qué? Porque se usa la implementación de SA recomendada por D-Wave Systems, una implementación del algoritmo de Hamze–de Freitas–Selby. ¿Por qué usar esta implementación y no cualquier otra? Porque todas los SA comerciales dejarían por los suelos a D-Wave Systems (una máquina muy lenta). Si quieres un caballo ganador, pero solo tienes un burro, compáralo con una tortuga disfrazada de burro (así seguro que tu burro ganará).

Dibujo20151213 qmc d-wave execution time overlapping arxiv org d-wave

[PS 13 Dic 2015: Scott Aaronson destaca en su blog que el comportamiento asintótico (conforme crece el tamaño del problema) del simulador clásico tipo Montecarlo de la máquina (QMC) y de la máquina (D-Wave) coincide. He superpuesto ambas figuras para que lo veas mejor. Esto se puede interpretar de dos maneras. Por un lado, como Aaronson sugiere, si la simulación clásica de su comportamiento cuántico y la máquina coinciden debe ser porque D-Wave tiene algo de cuántica (aprovecha el efecto túnel cuántico). Pero por otro lado, podemos interpretar que la máquina D-Wave se está comportando asintóticamente como un algoritmo clásico (el que la simula), luego no muestra el speedup cuántico esperado si tiene algo de cuántica). Dejo a discreción del lector elegir la opción que más le guste.]

En resumen, el nuevo artículo del equipo de Google Quantum AI no hace más que repetir lo que ya publicó D-Wave Systems hace meses. Obtienen prácticamente los mismos resultados. Maravilloso. Google sabe usar la máquina. ¡Qué maravilla! Pero no hay nada nuevo. La máquina sigue siendo una implementación mala (por no escalable) del recocido clásico. Aunque use cubits superconductores enfriados a pocos kelvin, no implementa el algoritmo de recocido cuántico. Luego no es un ordenador cuántico. Y tu PC sigue siendo muchísimo más rápido que dicha máquina resolviendo el sencillo y único problema que esta máquina sabe resolver. Tu PC gana. D-Wave X2 pierde. La propaganda de Google gana. Siempre gana.


15 Comentarios

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Francisco R. Villatoro

Roberto, no es una gran inversión. Recuerda, ¿por qué Mark Zuckerberg (Facebook) dona el 99% de sus acciones? Porque gana más dinero donándolas (como lo ha hecho) que no donándolas. Con Google pasa lo mismo, tiene muchos centros de investigación en todo el mundo que le sirven para gastar un poco de dinero, pero para ganar mucho por otro (como Zuckerberg, todo tiene su truco).

EclectikusEclectikus

Perdón, ¿No te gusta la filantropía en la Ciencia? ¿Crees que gente como James Smithson, Rockefeller, Henry Wellcome, Robert A. Welch, Howard Hughes, David Packard, Arnold Beckman, Gordon Moore, Richard Branson, Bill Gates, Larry Page, Sergey Brind, Michael J. Fox, o Mark Zuckerberg no deberían haber donado (o “invertido” si quieres) su dinero en Ciencia? Pues yo solo veo ventajas, y me importa un carajo que el propio donante (o inversor si quieres) salga beneficiado, estas personas ya están super-beneficiadas por definición, y tienen (o tuvieron) nichos mucho más lucrativos que la Ciencia, si lo hacen es por algo más que ganar (todavía más) dinero. IMHO.

[Aquí un artículo interesante: Philanthropy in Science, Technology, and Medicine]

Saludos

Francisco R. Villatoro

Eclectikus, hay dos tipos de filantropía de la ciencia. Los “grandes” que consultan a los científicos para saber dónde invertir. Y los “pequeños” que se creen “grandes” e invierten donde a ellos les conviene, sin importarles el avance de la ciencia. Muchas veces los “pequeños” hacen mucho daño a la ciencia. Y siempre los “grandes” pasan a la historia como lo que han sido, “grandes”.

EclectikusEclectikus

Gracias por la respuesta. No estoy seguro de poder situar a Zuckerberg en el grupo de los “pequeños”, pero de la lista que he puesto es posible que sea el más sospechoso de pertenecer a ese grupo. Pero en el caso de Larry Page y Sergey Brind o del propio Gates, dudo mucho que a estas alturas se muevan solo por pasta, son profesionales de la Informática de primer nivel, y les presupongo con el suficiente criterio para saber en que meten su dinero, y qué líneas de investigación apoyan. En todo caso creo que la entrada de capital en investigación básica vía filántropos, fundaciones, etc es buena casi por definición, y además es hoy inevitable. La ventaja de la la filantropía respecto a la investigación privada y pública, es que es compatible con éstas, y a la vez independiente de ellas. Puede cerrar lagunas a las que no llegan los fondos públicos, y no interesan a las grandes empresas, y eso es bueno por defecto.

Orbatos

Exactamente, pero de una forma simple.

Los impuestos no se pagan sobre lo que tu recaudas, sino sobre tu balance (normalmente). Eso quiere decir que si has vendido 100, y no has tenido gastos (supongamos) pagas impuestos sobre los 100.

Si has vendido 100, pero has tenido 30 de gastos y 50 en inversiones, tu beneficio es de 20, y pagas impuestos sobre esos 20.

De hecho Google no ha inventado la gasolina precisamente. La reinversión de beneficios es una política muy extendida en muchas compañías. IBM por ejemplo invierte una barbaridad en investigación, y bien que le rinde a largo plazo en patentes. Zara compra edificios (inversión inmobiliaria) para poner sus tiendas, y no paga alquileres, pero amortiza el gasto en esos edificios durante muchos años.

Vamos, que haciendo esa política eres rico, MUY RICO, pero al tener el dinero en inversiones, patentes, edificios, etc… no es un liquido del que se disponga inmediatamente, pero que en caso de necesidad sirve para que cualquier banco te avale prestamos para… mas inversiones.

La idea al final de los impuestos es “castigar” la acumulación de efectivo. Ya sea en dinero, acciones, etc… pero por otro lado animar la inversión.

Ignacio de CastroIgnacio de Castro

Si Google tiene un ordenador tan rápido, que lo use para encontrar el puñetero último dígito de pi y asombrar al mundo con tal descubrimiento

Orbatos

Eso si que sería un bombazo, sobre todo teniendo en cuenta que Pi es un numero irracional, y como tal no tiene límite de decimales

Emilio MolinaEmilio Molina

Pues entoncessssss el último dígito de infinito, hala ;P

Me pregunto si una mentira repetida mil veces se acabará convirtiendo en otra verdad, y para el común de los mortales ya existirán computadores cuánticos.

Francisco R. Villatoro

Pedro, Scott ha decidido cambiar de actitud, pues criticar y criticar no le está dando resultado (y podría caerle algo de financiación si es más positivo): “I had disagreed vehemently with some of my MIT colleagues about the best way to respond to D-Wave’s announcements.”

Pero si lees lo que escribe esta claro que nada ha cambiado: “Yes, there’s a factor 10^8 speedup over Quantum Monte Carlo, [but] disappears if you compare against other classical algorithms, like that of Alex Selby. [This] constant-factor speedup probably has less to do with quantum mechanics than with the fact that D-Wave built extremely specialized hardware. [There are] classical algorithms found empirically to outperform the D-Wave machine. [This] constant-factor speedup is only observed for the Chimera instances—or in essence, for “the problem of simulating the D-Wave machine itself”! [The] constant-factor speedup disappears when one compares against (e.g.) the Selby algorithm, rather than against QMC.”

Como es obvio, “[the] D-Wave 2X is a remarkable piece of engineering. [Can] D-Wave improve its design [against] all classical algorithms? Well, maybe or maybe not.”

Decide comentar algunas propuestas que pueden permitir que la máquina sea el primer paso para una máquina cuántica (pero que dejan claro que todavía no lo es): “(1) Lower temperatures (and thus, longer qubit lifetimes); (2) Better calibration of the qubits and couplings; (3) The ability to apply “non-stoquastic” Hamiltonians (there’s no consensus on whether it’s even theoretically possible to get a true quantum speedup using stoquastic quantum annealing. This is a subject of active research); (4) Better connectivity among the qubits. (Note that “more qubits” is not on this list).”

Estas cuestiones están más allá de lo que puede lograr D-Wave Systems en unas décadas. Una pena, pero así es. ¿Por qué el cambio de actitud? Quizás porque él está trabajando en una de sus propuestas (junto a otros expertos del MIT). Creo que se le ve el plumero en este cambio de actitud, algo más positiva (sin dejar de dar collejas). En mi opinión busca recabar financiación.

Yo, como no trabajo en computación cuántica, no necesito recabar financiación y no tengo que moderar mis críticas para lograrla (p.ej. de fuentes privadas como Google).

Saludos
Francis

Pedro MascarósPedro Mascarós

Suavizar las críticas es admisible, pero ciertamente, cuando uno es un referente para el público en una materia, y los legos y no expertos confiamos en su opinión, lo peor, lo más indigno que se puede hacer, es callar o darle la vuelta a la verdad en pos de una financiación.

OletrosOletros

O lo feo es acusar a otros de cambiar su postura solo por un puñado de dólares porque tienes una fijación casi irracional contra una cosa

GastónGastón

No creo que le gane. Mas bien, tengo sospechas de que mi computadora trabaja para Google, Yahoo, la CIA, el FBI, la NSA, o “The Grone Brothas Club” …

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