Cómo implementar D-Wave QBsolv en Python

La computación cuántica ha abierto nuevas fronteras para resolver problemas complejos de optimización.

Entre las herramientas desarrolladas por D-Wave Systems, una de las más útiles para flujos de trabajo híbridos (cuántico + clásico) es QBsolv, un solucionador diseñado para Modelos Cuadráticos Binarios (BQM).

En este artículo exploramos qué es QBsolv, por qué es útil y cómo implementarlo paso a paso en Python.

Qué es D-Wave QBsolv

QBsolv es una herramienta de código abierto incluida en el Ocean SDK de D-Wave.
Su función es descomponer grandes modelos cuadráticos binarios (BQM) en subproblemas más pequeños, más fáciles de resolver, ya sea, bien en una CPU clásica o en un annealer cuántico de D-Wave, si se dispone de acceso.

En otras palabras, QBsolv permite simular o combinar optimización cuántica y clásica sin necesidad de contar con un sistema cuántico completo.

Qué es un Modelo Cuadrático Binario (BQM)

Un BQM representa problemas que pueden expresarse como la minimización de una función cuadrática de variables binarias:

««
[
E(x) = sum_i a_i x_i + sum_{i<j} b_{ij} x_i x_j
]
«««

Donde cada variable es (x_i in {0,1}).

Esta formulación abarca numerosos problemas reales: planificación, partición de grafos, agrupamiento (clustering), aprendizaje automático y finanzas.

El objetivo es encontrar la combinación de variables (x_i) que minimice la energía total (E(x)).

Por qué usar Python con QBsolv

Python es el lenguaje principal del D-Wave Ocean SDK y ofrece:

• Sintaxis legible y de alto nivel, ideal para prototipado rápido.
• Ecosistema científico amplio (NumPy, SciPy, Matplotlib).
• Integración directa con herramientas cuánticas como dwave-system, dimod y neal.
• Facilidad de aprendizaje, incluso para desarrolladores nuevos en computación cuántica.

Implementación paso a paso de D-Wave QBsolv en Python

1. Instalar el D-Wave Ocean SDK

Instala todos los paquetes necesarios (incluido dwave-qbsolv) mediante pip:

pip install dwave-ocean-sdk

Esto incluye módulos como dwave-system, dwave-qbsolv y dimod.

2. Importar los módulos requeridos

En tu script de Python o cuaderno Jupyter:

from dwave.system import DWaveSampler, EmbeddingComposite
from dwave_qbsolv import QBSolv
import dimod

3. Definir un modelo BQM

Define un modelo simple utilizando dimod:

# Minimizar: x0 + x1 - 2*x0*x1
bqm = dimod.BinaryQuadraticModel(
    linear={'x0': 1, 'x1': 1},
    quadratic={('x0', 'x1'): -2},
    vartype=dimod.BINARY
)

4. Resolver el BQM con QBsolv

QBsolv puede resolver el modelo de dos maneras: clásicamente o mediante un sampler cuántico de D-Wave.

Opción A: Solución clásica (sin hardware cuántico)

response = QBSolv().sample(bqm)
print("Mejor muestra:", response.first.sample)
print("Energía:", response.first.energy)

Opción B: Solución híbrida (cuántica + clásica, requiere cuenta D-Wave)

sampler = EmbeddingComposite(DWaveSampler())
response = QBSolv().sample(bqm, solver=sampler)
print("Mejor muestra:", response.first.sample)
print("Energía:", response.first.energy)

5. Analizar los resultados

QBsolv devuelve un objeto SampleSet del que puedes revisar sus soluciones con:

for sample, energy in response.data(['sample', 'energy']):
    print(sample, "Energía:", energy)

Ejemplo de salida

Mejor muestra: {'x0': 1, 'x1': 1}
Energía: 0.0

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Conclusión

Implementar D-Wave QBsolv en Python es un proceso directo:

1. Instalar el Ocean SDK.
2. Definir el modelo cuadrático binario (BQM) con dimod.
3. Usar QBsolv para resolverlo, ya sea localmente o en la nube cuántica de D-Wave.

El verdadero desafío no está en el código, sino en formular correctamente el modelo BQM que representa tu problema.
Una vez definido, Python y el ecosistema de D-Wave se encargan del resto.

La computación cuántica aún está en desarrollo, pero herramientas como QBsolv nos permiten experimentar con su potencial hoy mismo, combinando lo mejor del procesamiento clásico y cuántico en un solo marco de trabajo.