Clasificando sitios web mediante mecánica cuántica

Aunque la computación cuántica solo se ha demostrado útil para pequeños cálculos, los investigadores están interesados en encontrar problemas donde su potencial de paralelismo masivo de resultado a mayor escala. Un equipo de investigación de la Universidad de Waterloo han simulado el aumento de velocidad logrado usando el enfoque cuántico para clasificar páginas web

El métod PageRank, implementado por Google, asigna a cada página web una puntuación basándose en cuantas páginas la enlazan y sus respectivas puntuaciones. Comenzando con una enorme matriz que representa las páginas que enlazan a otras, el algoritmo evalúa la probabilidad de que un flujo constante de usuarios empiece en una página aleatoria y siguiendo enlaces aleatoriamente, se encuentre en cada página web. Esta información ayuda a determinar cuales de los resultados debería ser listados antes. El cálculo del PageRank requiere actualmente un tiempo proporcional al número de páginas, aproximadamente. Esta ralentización con el tamaño no es tan mala como otros muchos problemas complejos, pero puede llevar varios días clasificar todo Internet.



Los investigadores han propuesto un enfoque para clasificar páginas que usa el "algoritmo cuántico adiabático", en el cual, una simple matriz con la solución conocida es gradualmente transformada en un problema real, produciendo la solución deseada. Se ha simulado varias redes relativamente pequeñas que tenían una topología de enlaces similar a Internet, y se encontró que la reconstrucción y lectura de la parte más relevante del PageRank requirió un tiempo que aumentaba más lentamente que el mejor de los algoritmos clásicos disponibles.

Via