Como um processador quântico de 104 qubits simulou uma colisão de partículas

O que o experimento fez

Roland C. Farrell, Nikita A. Zemlevskiy, Marc Illa e John Preskill realizaram uma simulação digital, em tempo real, de espalhamento de partículas na teoria de campo de Ising em uma dimensão. O cálculo foi executado no processador quântico ibm_marrakesh, da IBM, com 104 qubits.

A equipe acompanhou a evolução do sistema antes e depois de uma colisão entre duas partículas, usando até 45 passos de Trotter — uma forma de aproximar a evolução temporal contínua por uma sequência de operações quânticas discretas — e até 5.589 portas de dois qubits. 7

O resultado central não equivale a uma medição com precisão de aceleradores de partículas. Trata-se de evidência de produção inelástica de partículas no modelo simulado: parte da energia cinética das partículas incidentes foi compatível com a formação, no estado final, de uma excitação mais pesada ao lado de uma partícula leve. 7

Como os pacotes de onda foram preparados e postos em colisão

Os pesquisadores começaram com dois pacotes de onda espacialmente separados, cada um representando uma partícula leve. Eles foram preparados com momentos opostos, de modo que viajassem um em direção ao outro na rede unidimensional. Em seguida, o Hamiltoniano da teoria de campo de Ising foi evoluído com dinâmica em tempo real trotterizada, enquanto a densidade local de energia era medida à medida que os pacotes se aproximavam, colidiam e se afastavam. 7

A preparação de cada pacote ocorreu em duas etapas:

1. Primeiro, a equipe construiu um estado do tipo ( |W(k_0)\rangle ), ajustado para definir o envelope espacial, o conteúdo de momento e os números quânticos do pacote. Esse estado inicial ainda pode conter componentes de múltiplas partículas. 7
2. Depois, circuitos variacionais que preservam as simetrias do sistema foram usados para minimizar a energia e aproximar o estado de um autoestado de uma única partícula. 7

Antes de ir ao hardware quântico de 104 qubits, os circuitos para os pacotes de onda na rede grande foram projetados com simulações clássicas de estados produto de matrizes, ou MPS (matrix product states). 7

Como foi identificado o espalhamento inelástico

Em uma colisão elástica, as duas partículas leves sairiam após o choque com seus momentos redistribuídos, mas sem a criação de uma nova espécie de partícula. Nesse caso, os perfis de densidade de energia após a colisão tenderiam a ser relativamente simétricos. 7

Já uma partícula pesada e lenta produz um padrão diferente: um perfil assimétrico de densidade de energia. Para medir esse efeito, os autores calcularam a assimetria, ou skewness, da densidade de energia observada no processador. Um valor diferente de zero, compatível com a trajetória prevista para a partícula pesada, permitiu distinguir o canal inelástico do comportamento de referência elástico. 7

Em outras palavras, a conclusão não foi apenas que a energia se redistribuiu na rede. A assimetria observada é consistente com a conversão de energia cinética das partículas leves em um estado final com uma partícula leve e outra mais pesada. 7

Por que o método com estados W foi importante

Preparar um pacote de onda amplo por técnicas convencionais pode exigir circuitos cada vez mais profundos à medida que ele ocupa mais posições na rede. O novo protocolo adapta a preparação de estados W para criar o estado inicial semelhante a ( |W(k_0)\rangle ) com profundidade constante. 27

A técnica usa medições no meio do circuito e feed-forward clássico: o resultado de uma medição é processado durante a execução e determina condicionalmente operações posteriores. Isso tornou possível um protocolo sem qubits auxiliares para preparar estados W, com profundidade independente do tamanho do pacote e da dimensão espacial, exceto pela dependência do comprimento de correlação físico. 7

Segundo os autores, essa estratégia representa uma melhoria superexponencial em relação a abordagens anteriores, que exigiam pré-processamento clássico exponencialmente caro ou circuitos cuja profundidade crescia polinomialmente com o tamanho do pacote. 7

O que isso tem — e não tem — a ver com QCD

A motivação de longo prazo é estudar colisões em teorias de campo fortemente acopladas e fora do equilíbrio. Em colisões de alta energia, energia cinética pode ser convertida em novas partículas; prever suas abundâncias e seu comportamento coletivo é um problema central para a produção de hádrons e, no limite, para a cromodinâmica quântica, a QCD. Métodos clássicos enfrentam dificuldades particulares em dinâmicas gerais em tempo real, um cenário em que computadores quânticos podem se tornar úteis. 7

O método de preparação também foi construído ou demonstrado para teoria escalar em uma dimensão, o modelo de Schwinger e teoria de campo de Ising em duas dimensões. 7

Mas há limites importantes: este experimento simulou teoria de campo de Ising em uma dimensão, não QCD, jatos hadrônicos tridimensionais ou um evento realista de um colisor. 7

Além disso, o processador era ruidoso e o trabalho empregou técnicas de mitigação de erros, não correção de erros quânticos plenamente tolerante a falhas. Portanto, o estudo fornece evidência para o processo no modelo, e não um cálculo de espalhamento sistematicamente preciso ou com acurácia de colisor. 7

Levar esse tipo de simulação a teorias de calibre em dimensões mais altas — sobretudo à QCD — exigirá máquinas muito maiores, mais precisas e provavelmente tolerantes a falhas, além de métodos escaláveis para preparar estados, codificar campos de calibre, evoluir o sistema por tempos longos e extrair observáveis de muitos corpos. O experimento é um passo algorítmico e experimental relevante, mas ainda não demonstra uma simulação de espalhamento fisicamente realista além do alcance prático dos melhores métodos clássicos. 7