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Utility of NISQ devices: optimizing experimental parameters for the fabrication of Au atomic junction using gate-based quantum computers

Este estudio demuestra que los dispositivos cuánticos de escala intermedia ruidosa (NISQ) superan a los annealers cuánticos en la optimización de parámetros experimentales para la fabricación autónoma de uniones atómicas de oro, logrando soluciones aproximadas de mayor calidad y menor energía residual.

Autores originales: Takumi Kanezashi, Daisuke Tsukayama, Jun-ichi Shirakashi, Tetsuo Shibuya, Hiroshi Imai

Publicado 2026-04-15

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CC BY 4.0

Autores originales: Takumi Kanezashi, Daisuke Tsukayama, Jun-ichi Shirakashi, Tetsuo Shibuya, Hiroshi Imai

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina que estás intentando construir una casa de cartas perfecta, pero en lugar de cartas, estás usando átomos de oro. Tu objetivo es crear un puente tan delgado que solo pueda ser cruzado por un solo átomo a la vez. Esto se llama una "unión atómica" y es crucial para crear computadoras del futuro y sensores ultra sensibles.

El problema es que estos átomos son traviesos. Si aplicas demasiada electricidad, se rompen; si aplicas muy poca, no se mueven. Para controlarlos, los científicos usan un proceso llamado electromigración controlada por retroalimentación. Básicamente, es como conducir un coche en una carretera llena de baches: necesitas ajustar el volante (el voltaje) constantemente para no chocar.

Hasta ahora, ajustar estos controles se hacía a mano o con algoritmos clásicos, lo cual es lento y difícil, como intentar adivinar la combinación perfecta de un candado de 100 dígitos probando una por una.

La solución: Una computadora cuántica como "navegador GPS"

Los autores de este estudio probaron algo nuevo: usar una computadora cuántica (específicamente un tipo llamado NISQ, que es como un prototipo potente pero con un poco de "ruido" o interferencia) para encontrar la mejor secuencia de ajustes automáticamente.

Aquí tienes la analogía de cómo funciona:

El Problema del Viajero: Imagina que tienes que visitar 10 ciudades (que en realidad son 10 niveles diferentes de voltaje) en un orden específico para llegar a tu destino (el átomo perfecto). No puedes visitar la misma ciudad dos veces seguidas de la misma manera, y quieres hacerlo de la forma más suave posible. Esto es un "problema de optimización combinatoria".
El Viejo Método (Recocido Simulado): Antes, usaban computadoras normales que probaban rutas al azar, como un turista perdido que pregunta a la gente en la calle. Funciona, pero es lento.
El Método Cuántico (El Navegador): La computadora cuántica actúa como un GPS superinteligente que puede "sentir" todas las rutas posibles al mismo tiempo gracias a la física cuántica. En lugar de probar una ruta tras otra, explora muchas posibilidades simultáneamente para encontrar el camino más corto y suave.

¿Qué descubrieron?

Los científicos compararon dos tipos de "GPS cuánticos":

El "Recocido Cuántico" (D-Wave): Es como un coche antiguo que necesita muchas ruedas (qubits físicos) para mover una sola rueda de dirección (qubit lógico). A medida que el viaje se hace más largo (más complejos los problemas), el coche necesita tantas ruedas que se vuelve lento y se atasca.
La Computadora de Puertas (Gate-based NISQ): Es como un coche de carreras moderno y ligero. No necesita tantas ruedas extra.

El resultado sorprendente:
Aunque las computadoras cuánticas actuales no son perfectas (tienen un poco de "ruido" o errores), la computadora de puertas (la que usaron en este estudio, como la de IBM) fue mejor que la otra.

Para problemas grandes, la computadora de puertas encontró soluciones más limpias y precisas.
Logró encontrar la "ruta perfecta" para mover los átomos de oro con una precisión que superó a los métodos anteriores.

La analogía final: El Chef y la Salsa

Imagina que estás cocinando una salsa perfecta. Necesitas añadir sal, pimienta y vinagre en un orden exacto.

Método antiguo: Pruebas una cucharada de sal, luego pimienta, luego vinagre... y si sabe mal, empiezas de cero. Tarda horas.
Método cuántico: La computadora cuántica es como un chef que tiene un "super-gusto" que puede probar todas las combinaciones posibles en un segundo y decirte exactamente: "Añade sal, luego pimienta, luego sal de nuevo".

¿Por qué importa esto?

Este estudio demuestra que, incluso con la tecnología cuántica actual (que aún es un prototipo), podemos resolver problemas reales y difíciles de la ciencia de materiales.

Autonomía: En el futuro, estas computadoras podrían controlar los laboratorios solos, ajustando los experimentos en tiempo real sin intervención humana.
Precisión: Nos permite crear dispositivos electrónicos a escala atómica (como transistores de un solo electrón) que son más pequeños y eficientes.

En resumen: Los científicos usaron una computadora cuántica "ruidosa" para enseñarle a una máquina cómo mover átomos de oro con la precisión de un cirujano, superando a los métodos tradicionales y abriendo la puerta a una nueva era de tecnología ultra-pequeña.

Título: Utilidad de dispositivos NISQ: Optimización de parámetros experimentales para la fabricación de uniones atómicas de Au utilizando computadoras cuánticas basadas en puertas

1. El Problema

La fabricación de uniones atómicas de oro (Au) mediante electromigración controlada por retroalimentación (FCE) es una técnica crucial para crear dispositivos a escala nanométrica, como transistores de un solo electrón y qubits superconductores. El proceso FCE regula la migración atómica aplicando control de retroalimentación de voltaje a nanocables de oro. Sin embargo, lograr un control atómico preciso requiere la optimización manual y cuidadosa de múltiples parámetros experimentales, como el voltaje de retroalimentación ( $V_{FB}$ ), la conductancia diferencial umbral ( $G_{TH}$ ) y el tamaño del paso de voltaje ( $V_{STEP}$ ).

La programación de combinaciones óptimas de estos parámetros a medida que avanza el experimento constituye un problema de optimización combinatoria complejo. Los métodos tradicionales y los sistemas autónomos basados en aprendizaje automático o computación de Ising han mostrado resultados, pero la escalabilidad y la eficiencia en la búsqueda de soluciones óptimas siguen siendo un desafío, especialmente para problemas de gran escala.

2. Metodología

El estudio propone el uso de computadoras cuánticas basadas en puertas (específicamente dispositivos NISQ - Noisy Intermediate-Scale Quantum) para optimizar y programar autónomamente los parámetros del experimento FCE.

Formulación del Problema: La selección y programación de los valores de $V_{FB}$ se modelaron como un problema de optimización combinatoria similar al del Viajante de Comercio (TSP), pero sin la restricción de no visitar el mismo "nodo" (parámetro) dos veces. Se utilizó una codificación one-hot para representar la selección de un voltaje por orden.
Función de Costo: Se definió una función de costo $E(x)$ que busca maximizar la puntuación total de la transición entre voltajes consecutivos ( $W_{ij}$ ), basada en datos experimentales previos que cuantifican la estabilidad y el control de la migración atómica. Minimizar esta función equivale a encontrar la secuencia óptima de voltajes.
Algoritmo Cuántico: Se empleó el Algoritmo Variacional Cuántico (VQE) con un Ansatz eficiente en hardware.
- Se utilizó un circuito cuántico compuesto únicamente por puertas $R_Y$ (rotaciones alrededor del eje Y) para cada qubit. Esta elección se basó en la simplicidad de las puertas $R_Y$ , que reducen el número de parámetros de optimización y operaciones de puertas, mitigando así errores de puerta y decoherencia en dispositivos ruidosos.
- Un optimizador clásico (NFT) actualizó los parámetros $\theta$ del circuito para minimizar el valor esperado del Hamiltoniano.
Dispositivos y Comparación:
- Se ejecutaron experimentos en simuladores cuánticos (IBM Qiskit) y en dos dispositivos NISQ reales: ibm_nazca y ibm_brussels (procesador Eagle de 127 qubits).
- Los resultados se compararon con sistemas de Recocido Cuántico (QA) de D-Wave (2000Q, Advantage, Advantage2) y con recocido simulado (SA) clásico.

3. Contribuciones Clave

Validación de NISQ para Optimización Real: Demostración de que los dispositivos NISQ actuales pueden resolver problemas de optimización combinatoria complejos derivados de la física experimental (fabricación de uniones atómicas), superando en ciertos aspectos a los sistemas de recocido cuántico.
Eficiencia de Recursos: Se evidenció que, a diferencia de los sistemas de recocido cuántico que requieren minor embedding (mapear qubits lógicos en cadenas de qubits físicos, aumentando drásticamente el número de qubits físicos necesarios), las computadoras basadas en puertas mantienen una relación 1:1 entre qubits lógicos y físicos. Esto reduce la sobrecarga de recursos y la susceptibilidad al ruido.
Diseño de Ansatz Eficiente: La implementación exitosa de un Ansatz simple basado solo en puertas $R_Y$ para un problema de escala real, demostrando que la complejidad del circuito no es siempre necesaria para obtener soluciones de alta calidad en NISQ.

4. Resultados

Energía Residual: Los dispositivos NISQ (ibm_brussels e ibm_nazca) lograron energías residuales más bajas que los sistemas de recocido cuántico (D-Wave) para problemas de gran escala ( $N \ge 5$ $N \geq 5$ , donde $N$ $N$ es el número de órdenes en la programación).
- Para $N \le 4$ , la precisión de las computadoras basadas en puertas fue comparable a la de los sistemas QA.
- Para $N \ge 5$ , las computadoras basadas en puertas generaron soluciones de mayor calidad que el QA, atribuido a la menor necesidad de qubits físicos y la reducción de errores por ruptura de cadenas (chain breaks) que sufren los sistemas QA.
Calidad de la Programación: Las secuencias de voltajes ( $V_{FB}$ ) generadas por los dispositivos NISQ coincidieron con las soluciones óptimas del simulador y del recocido simulado (SA) para casos pequeños. Para casos grandes, aunque la energía residual aumentó debido al ruido, las secuencias resultantes mantuvieron una alta puntuación de control ( $S_{max}$ ), reproduciendo patrones conocidos de alta controlabilidad (alternancia de voltajes del 20% y 60%).
Impacto Experimental: Las programaciones derivadas de los dispositivos cuánticos confirmaron un excelente control de la conductancia cuantizada en uniones atómicas de Au, validando la utilidad práctica del enfoque.

5. Significado e Impacto

Este estudio marca un avance significativo en la aplicación práctica de la computación cuántica:

Superioridad en Escala: Sugiere que, para problemas de optimización combinatoria de gran escala, las computadoras cuánticas basadas en puertas (NISQ) pueden superar a los recocedores cuánticos actuales debido a la ineficiencia del minor embedding en estos últimos.
Automatización Científica: Establece un precedente para el uso de computadoras cuánticas en la automatización de laboratorios de física de la materia condensada, permitiendo la optimización autónoma de parámetros experimentales que son difíciles de ajustar manualmente.
Resiliencia al Ruido: Demuestra que, incluso con tiempos de coherencia limitados y puertas ruidosas, los algoritmos variacionales bien diseñados (como VQE con Ansatz simple) pueden producir soluciones aproximadas de alta calidad útiles para aplicaciones del mundo real.

En conclusión, el trabajo valida la viabilidad de utilizar dispositivos NISQ para resolver problemas de optimización complejos en la fabricación de dispositivos cuánticos, ofreciendo una ruta prometedora hacia la automatización inteligente de procesos nanotecnológicos.