Quantum-corrector

Corrección Dinámica Adaptativa: El sistema puede ajustar automáticamente la frecuencia de corrección basada en la evolución del error. Modelado Realista de Errores: Incluye correlaciones temporales y espaciales entre errores, no solo errores independientes.

Implementación de QEC en Hardware Cuántico Real

Resumen del Sistema

El código implementa un código de corrección cuántica de 3 qubits que puede detectar y corregir errores de bit-flip en un qubit lógico. Este es uno de los códigos más simples pero efectivos para demostrar los principios de QEC.

Características Principales:

• Codificación: |0⟩ → |000⟩, |1⟩ → |111⟩, |+⟩ → (|000⟩+|111⟩)/√2
• Estabilizadores: Z₀Z₁ y Z₁Z₂
• Corrección: Automática basada en síndrome
• Medición: Tasa de error lógico vs físico

Flujo de Trabajo para Hardware Real

Puedes ajustar el comportamiento del sistema usando flags adicionales en la línea de comandos o al ejecutar scripts. Ejemplos de flags soportados:

Flag	Descripción	Ejemplo
--backend <nombre>	Selecciona el backend de hardware cuántico	--backend ibm_brisbane
--dynamic	Activa el uso de circuitos dinámicos en hardware	--dynamic
--shots <n>	Número de mediciones (shots) por ciclo	--shots 1000
--num-cycles <n>	Número de ciclos de corrección	--num-cycles 10
--simulate	Ejecuta el sistema en modo simulación (FakeBackend)	--simulate
--optimization-level <n>	Nivel de optimización al transpilar el circuito (0-3)	--optimization-level 3
--layout-method <m>	Método de layout para asignación de qubits	--layout-method sabre
--token <token>	Token de acceso para IBM Quantum	--token TU_TOKEN

1. Preparación del Entorno

# Instalación de dependencias para hardware real
pip install qiskit qiskit-ibm-runtime qiskit-aer

# Para acceso a hardware IBM
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
service = QiskitRuntimeService(channel="ibm_quantum", token="TU_TOKEN")
backend = service.backend("ibm_brisbane")  # o el backend disponible

2. Adaptación para Control Dinámico

Los circuitos dinámicos son esenciales para QEC real. Permiten aplicar correcciones basadas en mediciones durante la ejecución:

def create_hardware_qec_circuit(self, backend_name: str = "ibm_brisbane"):
    """Versión optimizada para hardware específico"""
    
    # Verificar capacidades del backend
    if not backend.configuration().dynamic_reprate_enabled:
        raise ValueError("Backend no soporta circuitos dinámicos")
    
    # Crear circuito con optimizaciones específicas
    circuit = QuantumCircuit(6, 5)  # 6 qubits físicos, 5 bits clásicos
    
    # Mapeo a qubits físicos con mejor conectividad
    logical_qubit = 0
    data_qubits = [1, 2, 3]  # Qubits con buena conectividad
    ancilla_qubits = [4, 5]
    
    # ... resto de la implementación
    return circuit

3. Optimización de Conectividad

def optimize_for_backend(circuit: QuantumCircuit, backend):
    """Optimiza el circuito para la topología específica del backend"""
    
    # Transpilación con optimización
    from qiskit.compiler import transpile
    
    transpiled = transpile(
        circuit,
        backend=backend,
        optimization_level=3,  # Máxima optimización
        layout_method='sabre',  # Mejor para conectividad limitada
        routing_method='sabre',
        initial_layout=None,  # Dejar que Qiskit elija
        seed_transpiler=42  # Reproducibilidad
    )
    
    return transpiled

4. Implementación del Ciclo de QEC

class RealTimeQEC:
    """Implementación de QEC en tiempo real"""
    
    def __init__(self, backend, code):
        self.backend = backend
        self.code = code
        self.correction_history = []
        
    def run_qec_cycles(self, num_cycles: int = 10, shots: int = 100):
        """Ejecuta múltiples ciclos de corrección"""
        
        for cycle in range(num_cycles):
            # 1. Crear circuito para este ciclo
            circuit = self.create_cycle_circuit(cycle)
            
            # 2. Ejecutar en hardware
            job = self.backend.run(circuit, shots=shots, dynamic=True)
            result = job.result()
            
            # 3. Analizar síndromes y correcciones
            syndrome_data = self.analyze_syndrome_results(result)
            self.correction_history.append(syndrome_data)
            
            # 4. Logging para debug
            print(f"Ciclo {cycle}: {syndrome_data['correction_rate']:.2%} correcciones")
            
        return self.correction_history

5. Manejo de Errores de Hardware

def handle_hardware_errors(self, circuit: QuantumCircuit):
    """Maneja errores específicos de hardware"""
    
    # Verificar límites del hardware
    if circuit.num_qubits > self.backend.configuration().num_qubits:
        raise ValueError("Circuito excede qubits disponibles")
    
    # Añadir comprobaciones de coherencia
    t1_times = self.backend.properties().t1_times
    t2_times = self.backend.properties().t2_times
    
    # Estimar tiempo de ejecución
    circuit_depth = circuit.depth()
    gate_time = 100e-9  # ~100ns por puerta
    estimated_time = circuit_depth * gate_time
    
    # Verificar contra tiempos de coherencia
    min_t1 = min(t1_times)
    if estimated_time > min_t1 / 10:  # Regla conservadora
        print(f"⚠️  Advertencia: Tiempo estimado ({estimated_time:.2e}s) "
              f"puede ser problemático (T1_min = {min_t1:.2e}s)")

6. Métricas de Rendimiento

def calculate_performance_metrics(self, results: List[Dict]):
    """Calcula métricas específicas para hardware real"""
    
    metrics = {
        'logical_error_rate': [],
        'syndrome_reliability': [],
        'correction_success_rate': [],
        'circuit_fidelity': []
    }
    
    for result in results:
        # Tasa de error lógico
        logical_errors = self.count_logical_errors(result)
        total_measurements = sum(result['counts'].values())
        metrics['logical_error_rate'].append(logical_errors / total_measurements)
        
        # Confiabilidad del síndrome
        syndrome_consistency = self.check_syndrome_consistency(result)
        metrics['syndrome_reliability'].append(syndrome_consistency)
        
        # Éxito de correcciones
        correction_success = self.evaluate_corrections(result)
        metrics['correction_success_rate'].append(correction_success)
    
    # Estadísticas finales
    final_metrics = {
        key: {
            'mean': np.mean(values),
            'std': np.std(values),
            'min': np.min(values),
            'max': np.max(values)
        }
        for key, values in metrics.items()
    }
    
    return final_metrics

Plataformas de Hardware Recomendadas

IBM Quantum Network

• Ventajas: Circuitos dinámicos, buena documentación
• Backends recomendados: ibm_brisbane, ibm_kyoto
• Limitaciones: Cola de espera, tiempo de coherencia limitado

IonQ

• Ventajas: Conectividad completa, tiempos de coherencia largos
• Ideal para: Códigos que requieren muchas conexiones
• Acceso: Vía Amazon Braket o Azure Quantum

Quantinuum (Honeywell)

• Ventajas: Alta fidelidad, soporte para circuitos complejos
• Especialidad: Iones atrapados con excelente control
• Costo: Más caro pero mejor calidad

Consideraciones Prácticas

Calibración y Mantenimiento

def check_backend_status(backend):
    """Verifica el estado del backend antes de ejecutar"""
    
    status = backend.status()
    if not status.operational:
        raise RuntimeError(f"Backend {backend.name} no operacional")
    
    # Verificar calibración reciente
    properties = backend.properties()
    calibration_time = properties.last_update_date
    
    # Recomendar recalibración si es muy antigua
    time_since_cal = datetime.now() - calibration_time
    if time_since_cal.days > 1:
        print(f"⚠️  Calibración antigua: {time_since_cal.days} días")
    
    return status

Estimación de Costos

def estimate_execution_cost(circuit: QuantumCircuit, shots: int, backend):
    """Estima el costo de ejecución"""
    
    # Tiempo estimado por shot
    time_per_shot = circuit.depth() * 100e-9  # 100ns por puerta
    total_time = time_per_shot * shots
    
    # Costo aproximado (varía por proveedor)
    if 'ibm' in backend.name.lower():
        cost_per_second = 1.60  # USD por segundo (aproximado)
    elif 'ionq' in backend.name.lower():
        cost_per_shot = 0.01  # USD por shot
        return shots * cost_per_shot
    
    estimated_cost = total_time * cost_per_second
    return estimated_cost

Próximos Pasos

1. Probar en simulador con ruido realista usando FakeBackend
2. Implementar en hardware comenzando con backends gratuitos
3. Escalar a códigos más grandes como códigos de superficie
4. Optimizar para aplicaciones específicas según tus necesidades

Recursos Adicionales

• Qiskit Textbook - QEC
• IBM Dynamic Circuits
• Azure Quantum Documentation
• Amazon Braket Examples