Computación cuántica

Computación cuántica: qué es y cuáles son sus impactos en nuestro mundo

La computación cuántica es una tecnología disruptiva, un avance en el cómputo y procesamiento informático como no hemos visto antes, en el que ayudará, entre otros, a que el blockchain sea más seguro y eficiente.

No es simplemente una versión mejorada del ordenador que utilizamos a diario. La computación cuántica es un paradigma totalmente diferente que trabaja con cúbits y mecánica cuántica en lugar del bit binario de la computación digital clásica.

En este artículo vamos a conocer cuáles son los fundamentos de esta tecnología, ejemplos de aplicaciones reales y retos.

La revolución del cúbit

Un cúbit o bit cuántico (del inglés qubit o quantum bit) es un sistema de representación de información que tiene dos estados básicos: el ket cero y el ket uno. Hasta el momento, guarda cierta equivalencia con el bit clásico.

¿Dónde comienzan entonces las diferencias? Un bit tradicional únicamente puede tomar o almacenar dos valores posibles: vale 0 o vale 1. En cambio, en la computación cuántica un cúbit puede tomar varios valores a la vez.

En un bit almacenamos valores discretos, mientras que un cúbit tiene la capacidad de almacenar valores continuos. A esta capacidad de almacenar numerosos estados posibles de cero y uno al mismo tiempo se le denomina superposición cuántica.

Otro fenómeno distintivo es el entrelazamiento cuántico, es decir, la capacidad que tiene un cúbit de alterar en forma simultánea el estado de otro cúbit (Giles, 2019). Estos son comportamientos que se explican mediante la mecánica cuántica y sus teorías sobre el comportamiento del mundo microscópico (Allende, 2019a).

Computación cuántica
Entrelazamiento cuántico: Imagen vía Markus Spiske

Implicaciones de las diferencias entre cúbits y bits

Con el modelo de representación y almacenamiento de información del cúbit es posible realizar operaciones lógicas en la computación cuántica y en la criptografía cuántica que no son posibles con el bit (Banafa, 2015).

Otra implicación es que el procesamiento y almacenamiento en los ordenadores clásicos tienen un límite físico. Llega un punto en que los transistores, componentes básicos de los computadores actuales, ya no pueden ser más pequeños.

En la escala de los nanómetros, los electrones circulan en forma y los circuitos electrónicos dejan de funcionar. En la computación cuántica se han elaborado modelos experimentales de implementaciones que superan este problema. Se basan en procesadores cuánticos, como el Bristlecone en el cual trabaja el Google Quantum AI Lab (Kelly, 2018).

Posibilidades de la computación cuántica

Las nuevas tecnologías que se están desarrollando a partir de la computación cuántica son áreas en pleno desarrollo. Su potencial lo veremos en los próximos años, cuando avancemos de la era digital a la era cuántica. Para lograrlo, actualmente se estudia el diseño e implementación de algoritmos cuánticos. La meta es realizar operaciones en menos tiempo y requiriendo menos recursos computacionales, alcanzando una eficiencia sin precedente.

Aplicaciones de la computación cuántica

Las aplicaciones de la computación cuántica se mueven en torno a la realización de operaciones de manera distinta a la actual. Bajo esta premisa, grupos de investigación alrededor del mundo trabajan en investigaciones en áreas muy diversas. Estos son algunos ejemplos concretos:

  • Selección del camino óptimo entre dos puntos con el menor número de pasos o intentos entre todos los caminos posibles.
  • Romper claves de criptografía utilizadas actualmente por virus informáticos para el secuestro de datos, como el ransomware.
  • Desarrollo de sistemas de detección de fraude con aplicaciones en los sectores de bancas y finanzas.
  • Procesamiento de datos genéticos utilizados en la investigación del ADN.
  • Reducción del tiempo de creación de nuevos medicamentos. Merck con la iniciativa Quantum Computing Task Force (QCTF) está desarrollando un proyecto con este fin. Otro ejemplo es la combinación de física cuántica con aprendizaje automático (machine learning) aplicada a la generación de nuevos fármacos, un área en la cual trabaja Noor Shaker de Generative Tensorial Networks.
  • Aplicación de algoritmos cuánticos para resolver problemas de optimización. Esto permite desarrollar nuevas tecnologías aplicables al  diseño de escáneres médicos que se utilizan en el diagnóstico del cáncer.

Retos para el uso cotidiano de la computación cuántica

Si bien hay un gran interés en la computación cuántica y se realizan cuantiosas inversiones en proyectos de investigación y desarrollo en el área, todavía tiene varios retos por superar (Iberdrola, 2020):

  • Ser funcional y accesible a nivel de uso personal
  • Falta de lenguajes propios para programar soluciones de computación cuántica
  • Desarrollo para construir algunos modelos y procesadores aplicados a los ordenadores cuánticos.

Sí se espera que sus aplicaciones mejoren la capacidad de almacenamiento, transferencia y procesamiento de datos. Su impacto se hará sentir así en las tecnologías de la información y la comunicación. También en otras áreas como la educación, el trabajo, la industria, la agricultura o las finanzas.  El Banco Interamericano de Desarrollo analiza en el informe Tecnologías Cuánticas. Una oportunidad transversal e interdisciplinar para la transformación digital y el impacto social parte de este impacto tecnológico y social (Allende, 2019b). A la computación cuántica todavía le queda mucho camino por recorrer. Sin embargo, ya está demostrando que será un paradigma que cambiará nuestro mundo. La computación cuántica tiene un futuro ligado a otras innovaciones como la inteligencia artificial y las redes de aprendizaje profundo, con avances que la hacen cada vez más presente.

Imágen de cabecera: Pixabay

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