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Las simulaciones cuánticas necesitan almacenar menos información para predecir el futuro que las simulaciones clásicas. El hallazgo se aplica a fenómenos descritos por procesos estocásticos.

Los investigadores han descubierto una nueva forma en la que las computadoras basadas en la física cuántica podrían superar el rendimiento de los ordenadores clásicos. El trabajo, realizado por investigadores con sede en Singapur y el Reino Unido, implica que una simulación  de la realidad tipo Matrix, requiere menos memoria en una computadora cuántica que en un ordenador clásico. También alude a una forma de investigar si una teoría más profunda se encuentra por debajo de la teoría cuántica. El hallazgo se publicó el 27 de marzo en Nature Communications.

El hallazgo surge de la consideración fundamental de la cantidad de información que se necesita para predecir el futuro. Milla Gu, Elisabeth Rieper y Vedral Vlatko en el Centro de Quantum Technologies en la Univesidad Nacional de Singapur, con Karoline Wiesner de la Universidad de Bristol, Reino Unido, consideran la simulación de procesos de tipo «estocástico», donde hay varios resultados posibles a un determinado procedimiento, cada uno ocurre con una probabilidad calculable. Muchos de los fenómenos, desde los movimientos del mercado de valores a la difusión de los gases, se pueden modelar como procesos estocásticos.

Los detalles de cómo simular estos procesos  dan lugar a una gran cantidad de investigadores ocupados. La cantidad mínima de información necesaria para simular un proceso estocástico dado es un tema importante de estudio en el campo de la teoría de la complejidad, que se conoce en la literatura científica como la complejidad estadística.

Los investigadores saben cómo calcular la cantidad de información transferida por sí en cualquier proceso estocástico. En teoría, esto establece la cantidad mínima de información necesaria para simular el proceso. En realidad, sin embargo, las simulaciones clásicas de los procesos estocásticos requieren más espacio de almacenamiento que esto.

Gu, Wiesner, Rieper y Vedral, quien también está afiliado a la Universidad de Oxford, Reino Unido, mostró que los simuladores cuánticos necesitan almacenar menos información que los simuladores clásicos óptimos. Eso es porque las simulaciones cuánticas pueden codificar la información acerca de las probabilidades en una «superposición», donde un bit cuántico de información puede representar más de un bit clásico.

Lo que sorprendió a los investigadores es que las simulaciones cuánticas todavía no son tan eficientes como podrían ser: todavía tienen que almacenar más información que el proceso parece necesitar. Eso sugiere que la teoría cuántica aún no puede ser optimizada. «Lo que es fascinante para nosotros es que todavía hay una brecha. Te hace pensar, tal vez esta es una manera de pensar acerca de una teoría más allá de la física cuántica», dice Vedral.

Fuente: «Quantum mechanics can reduce the complexity of classical models» Nature Communications, 3, 762 (2012).http://www.nature. … mms1761.html

Preprint en: arXiv:1102.1994 http://arxiv.org/abs/1102.1994