Los algoritmos cuánticos de Xanadu: eliminando el “bottleneck” causado por la “distorsión electrónica” en la fabricación de semiconductores

La inexorable marcha de la Ley de Moore está encontrando un obstáculo fundamental. A medida que las características de los semiconductores se reducen a escala nanométrica, la herramienta de fabricación más avanzada de la industria, la litografía ultravioleta extrema (EUV), se ve limitada por un problema físico relacionado con el desenfoque óptico. No se trata de un simple defecto óptico; se trata de un problema cuántico. Cuando un fotón de energía 92 eV choca con una resistente fotoeléctrica, se desencadena una serie de eventos extremadamente rápidos: ionización inmediata de los electrones, seguida por un proceso de relajación en femtosegundos, a través de la decaimento de Auger y la dispersión inelástica de los electrones. La lluvia de electrones secundarios que resulta de este proceso se dispersa, lo que dificulta la obtención de características precisas en los chips. Este fenómeno, conocido como desenfoque inducido por la radiación, es el obstáculo fundamental para la fabricación de chips cada vez más pequeños y potentes.

La simulación de este proceso es donde la computación clásica se encuentra con un obstáculo. Modelar con precisión los canales de decaimiento de alta energía –la absorción fotoeléctrica y la emisión de fotoelectrones– requiere datos precisos sobre la dinámica electrónica compleja. El costo computacional de estas simulaciones aumenta de manera exponencial con el tamaño del sistema, lo que hace que sea imposible para los superordenadores clásicos manejar estos problemas. En otras palabras, el problema es demasiado complejo para que la arquitectura clásica pueda manejarlo eficientemente. Esto crea una situación de gran importancia para nuevos paradigmas computacionales, ya que la extensión de la Ley de Moore no se trata solo de mejoras graduales. Es una infraestructura esencial para el crecimiento exponencial en áreas como la inteligencia artificial, el supercomputing y muchas otras tecnologías que requieren cada vez más potencia y eficiencia computacional. El cuello de botella es real, y la necesidad de una solución es urgente.

El avance algorítmico: simulaciones coherentes en el dominio temporal y simulaciones primas cuantizadas

La solución no radica en utilizar más poder clásico, sino en adoptar un nuevo tipo de procesamiento de datos. El equipo de investigación ha desarrollado dos algoritmos cuánticos especializados, diseñados para abordar aquellos problemas fundamentales que los métodos clásicos no pueden resolver. El primero de estos algoritmos es…Algoritmo de simulación de espectroscopía en el dominio del tiempoEstá optimizado para medir directamente la sección transversal de absorción fotoeléctrica en la frecuencia de operación precisa de 92 eV, que es la frecuencia utilizada en la litografía UVE. Este es el primer paso crítico, ya que determina qué tan sensible es una molécula de fotoresistencia a captar los fotones iniciales.

El segundo algoritmo utiliza un enfoque diferente. Se trata de un algoritmo de espectroscopía de absorción cuántica modificado, que estima directamente la función de autocorrrespondencia dipolar en la frecuencia objetivo. Este método está diseñado para ser más eficiente, al evitar algunos de los costos computacionales asociados a los enfoques tradicionales. Ambos algoritmos están diseñados para ser utilizados con un objetivo específico: el modelo de fotoresist 4-iodo-2-metilfenol (IMePh).

Las estimaciones de recursos revelan la magnitud del desafío cuántico. Para el algoritmo de absorción, el equipo estima que se necesitarán aproximadamente 200 qubits lógicos y 10^9 puertas no-Clifford en total por circuito. El algoritmo de fotoemisión, que modela la cascada de electrones en el continuo, requiere aún más: al menos 10^13 puertas no-Clifford en total por circuito, además de varios miles de qubits lógicos. Estos números no son solo teóricos; definen los límites de la tecnología cuántica a corto plazo. Representan la infraestructura necesaria para superar los obstáculos relacionados con la transferencia de electrones, convirtiendo así la posibilidad teórica en una herramienta práctica para el diseño de semiconductores.

Posicionamiento estratégico: Xanadu como una capa de infraestructura cuántica.

Esta colaboración es un ejemplo perfecto de cómo se puede establecer una posición estratégica en el mercado. Xanadu no solo está construyendo un ordenador cuántico; también está desarrollando la capa de software necesaria para esta industria crítica. Al aliarse con Mitsubishi Chemical, empresa líder en materiales fotoresistentes, Xanadu puede acceder directamente a los conocimientos técnicos más avanzados del sector de los semiconductores. Se trata de una colaboración clásica: Xanadu proporciona el hardware fotónico y su marco de software, PennyLane, mientras que Mitsubishi Chemical aporta los datos necesarios para validar los resultados obtenidos.

El éxito en este campo sería una poderosa validación de todo el enfoque de Xanadu. Esto demostraría que sus algoritmos cuánticos pueden resolver problemas concretos y de gran valor, aquellos que han impedido el avance de la computación clásica. No se trata de un ejercicio teórico; se trata de superar el problema del “bottleneck” relacionado con la calidad de las imágenes electrónicas, algo que amenaza la Ley de Moore. Un avance significativo permitiría construir un portafolio de propiedad intelectual sólido, basado en estas técnicas de simulación, y consolidaría la reputación de Xanadu como proveedor de soluciones para los desafíos cuánticos en el mundo real, y no simplemente como un vendedor de hardware.

Sin embargo, la opinión del mercado sobre este potencial sigue siendo incierta. El rendimiento de las acciones relacionadas con la computación cuántica refleja la dificultad que enfrenta el sector para lograr una inflexión comercial. Como señaló un informe, las acciones relacionadas con la computación cuántica han sido…Todo está en declive.También muchas tecnologías basadas en la inteligencia artificial tienen dificultades para avanzar. Este contexto destaca la necesidad imperiosa de lograr objetivos concretos. La publicación de este artículo de investigación es un paso hacia ese futuro en el que los ordenadores cuánticos tolerantes a errores puedan utilizarse a gran escala. Por ahora, el valor de la empresa depende de su capacidad para cumplir con esta promesa, convirtiendo los planes de algoritmos en herramientas estándar en la industria. Esta alianza representa la primera prueba importante de esa ambición.

Catalizadores, riesgos y el camino hacia la adopción exponencial

La tesis de Xanadu se basa en una secuencia clara de pasos que deben ser cumplidos. El catalizador inmediato es la demostración del beneficio algorítico en hardware cuántico real. El artículo publicado sirve como guía para el proceso, pero el siguiente paso crítico consiste en pasar de la simulación teórica a la ejecución en un sistema cuántico fotónico real. Si se logra esto, se obtendrá una validez importante para las estimaciones relacionadas con los recursos necesarios y para todo el enfoque adoptado. Los inversores deben estar atentos a la publicación del artículo preimpreso en una revista revisada por pares. Esto proporcionará la validación técnica necesaria para avanzar en la comunidad científica y atraer nuevas colaboraciones con el sector industrial.

El cronograma más amplio de la industria en términos de valor comercial es una limitación importante. Como señaló el vicepresidente de quantum de Microsoft:Para el año 2029, tendrán máquinas que tengan valor comercial.Los algoritmos de Xanadu, en particular el modelo de fotoemisión más complejo, que requiere miles de cuocitos lógicos y billones de puertas lógicas, están diseñados para ser utilizados en computadoras cuánticas tolerantes a fallos a escala comercial. Esto significa que el camino hacia la implementación práctica de estos algoritmos se encuentra justo dentro de esa década. El valor de la empresa está vinculado a su capacidad para escalar su stack de software en paralelo con los avances en hardware, lo que garantiza que sus algoritmos estén listos cuando llegue la infraestructura necesaria para su uso.

El camino hacia la adopción exponencial de este tecnología enfrenta varios riesgos materiales. El principal de ellos es el plazo necesario para que el hardware cuántico alcance una escala adecuada. Cerrar la brecha entre los dispositivos cuánticos de escala intermedia actual y los sistemas tolerantes a fallos que se necesitan para realizar estas simulaciones representa un desafío de ingeniería enorme. La competencia de otras tecnologías cuánticas – como las superconductoras, las ionicas atrapadas y el annealing – también agrega otro nivel de incertidumbre. Cada plataforma tiene sus propias ventajas, y la industria de semiconductores podría optar por una arquitectura diferente para esta tarea específica.

Por último, existe el largo camino que hay que recorrer desde la validación algorítmica hasta la obtención de ingresos comerciales. La alianza con Mitsubishi Chemical es un buen comienzo, pero la monetización dependerá de si Xanadu puede licenciar su marco de software, PennyLane, o ofrecer servicios de simulación especializados a la industria de semiconductores. Esto requiere una evolución significativa en la infraestructura de centros de datos, para poder soportar trabajos híbridos entre cuantum y clásico. Por ahora, el rendimiento de las acciones refleja las dificultades del sector para lograr una transición hacia el mercado comercial.Todo va de mal en peor.Es una tendencia en el sector de las acciones relacionadas con la computación cuántica. Los próximos años serán cruciales para ver si Xanadu puede superar estos riesgos y posicionarse como la capa de software esencial para el próximo paradigma en la fabricación de chips.