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¿Has oído de la computación cuántica? ¿Qué capacidades tiene innovador modelo informático?

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La computación cuántica es una terminología relativamente nueva, que ha despertado todo tipo de rumores a lo largo de la última década. Ya que un sistema cuántico es relativamente complejo de entender, muchos han dejado volar su imaginación, incluso teorizando catástrofes tecnológicas sin precedentes. ¿Será esto real? Veamos de qué trata la informática cuántica, qué es un qubit y el alcance real de esta tecnología.

El precio de un ordenador cuántico puede rondar los 15 millones de dólares. Este tipo de computación cuántica promete sobrepasar las limitaciones actuales del cálculo matemático y resolver problemas que para los ordenadores clásicos sería imposible. Esto no quiere decir, claro, que la informática cuántica reemplazará todo lo que se conoce de la tecnología moderna, por el contrario, su plan es abordar los puntos ciegos de las soluciones actuales. Más adelante veremos qué es cuántico, qué son las computadoras cuánticas y cómo funciona realmente esta tecnología cuántica de la que tanto se habla.

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¿Qué es la computación cuántica?

La computación cuántica es un tipo de paradigma computacional en donde los ordenadores utilizan los principios de la mecánica cuántica para procesar información a través de qubits, también escritos como cubits o qbits. Teóricamente hablando, el procesamiento cuántico tiene la capacidad de manejar infinitos estados posibles por unidad de información. A diferencia del paradigma clásico que funciona con solo dos estados.

¿Cómo funciona la computación cuántica?

Para entender al menos lo básico es necesario empaparse de algunos conceptos y mecánicas fundamentales.

Lo primero es entender que en la computación clásica se trabaja utilizando los bits, que son las unidades mínimas de información que puede manejar un ordenador. Un bit es un elemento que solo puede tener dos estados o valores: Arriba o abajo, izquierda o derecha, uno o cero, encendido o apagado, abierto o cerrado.

Para facilitar los cálculos, los bits se describen convencionalmente como ceros (0) y unos (1). Un ordenador usa varios grupos de bits para transmitir información en forma de código binario. En la computación cuántica se utiliza el qbit, una unidad mínima de información que puede tener infinitos estados gracias a la propiedad cuántica de la superposición. Esto le permite al qbit ser perfectamente uno o cero. Ser uno y cero al mismo tiempo. Tener una porción de 1 y otra porción de 0 o componentes en números complejos.

En lugar de imaginarse a la unidad cuántica como una moneda con cara y sello, se debe ver más bien como una que gira constantemente alrededor de su mismo eje. Si está girando, ¿Cuál es su valor?: Todos los valores posibles al mismo tiempo.

Pero dependiendo de la forma que gira, el sentido y la fuerza, tiene más posibilidades de ser cara o de ser sello al medir su valor real. Esta es la razón por la que en informática cuántica se dice que un cubit vale lo mismo que la suma de los posibles estados en los que pudiera estar al medirse consecutivamente.

Puede expandir su conocimiento de una forma más visual con el siguiente materia:

Función de la computación cuántica

El tema es bastante complejo en general, pero las implicaciones de la ingeniería cuántica son simplemente fascinantes.

Al ampliar la cantidad de estados posibles en la unidad mínima de información, los ordenadores tendrían la capacidad de procesar volúmenes descomunales de datos por segundo en paralelo, resolver problemas matemáticos imposibles en la actualidad y crear complejos procesos de encriptación de mensajes.

La implementación de esta tecnología sugiere una gran cantidad de retos, pero hay modelos funcionales en el mercado que han dado más resultados de los esperados.

Si bien, no han demostrado ser mejores para las tareas cotidianas que los procesadores comunes, sí que llevan una ventaja considerable en procesos de inteligencia artificial, simulación cuántica, simulación de procesos químicos naturales, aprendizaje automático y programación de redes neuronales complejas. 

Barreras actuales de la computación cuántica

Tal como se ha comentado antes, los ordenadores cuánticos siguen presentando grandes barreras o inconvenientes para su aplicación comercial. Aunque las grandes marcas como Google e IBM trabajan para reducir el impacto que tienen sobre el potencial de esta esperanzadora tecnología.

Algunos de los inconvenientes de la computación cuántica son:

  • Al medir una unidad cuántica esta cambia su valor, haciendo los procesos de predicción y cálculo de error bastante complejos.
  • La temperatura de los equipos cuánticos debe estar fija en un valor determinado cercano al cero para que el sistema sea estable.
  • La tecnología cuántica es costosa.
  • Programar aplicaciones que hagan uso del paradigma cuántico presenta un elevado nivel de complejidad.
  • Los sistemas cuánticos tienen serios problemas de escalabilidad.

Historia y evolución de la computación cuántica

La computación cuántica ha tenido una evolución acelerada. A pesar de que los seres humanos apenas comenzaron a entender las generaciones cuánticas alrededor 1920. Lo que describe a esta como una ciencia en evolución prometedora.

Las fases históricas desde sus inicios hasta ahora pueden agruparse de la siguiente manera:

1980 – 1985: Inicios de la terminología

Paul Benioff ayudó a definir por primera vez qué es una computadora cuántica, a través de una máquina de Turing teórica. Todo un pionero en esta tecnología emergente.

Muy poco tiempo después, entre 1981 y 1982, el sobresaliente premio nobel Richard Feynman, propuso una teoría más formal y estructurada para el uso de la mecánica cuántica en la resolución de problemas matemáticos mediante ordenador, así como las ventajas que estos algoritmos podrían tener sobre los medios convencionales.

Una vez sentadas las bases teóricas por los científicos que imaginaron esta tecnología fuera del molde binario vino David Deutsch, físico de la Universidad de Oxford, quien en 1895 describió por primera vez cómo debía ser un calculador (computador) cuántico.

1985 – 2000: Materialización de la computación cuántica

Entrada la década de los noventa, comenzaron las formulaciones teóricas, el diseño de problemas orientados a la resolución cuántica, los modelos matemáticos y los primeros intentos reales por crear una maquina cuántica funcional.

Dos figuras clave en esta etapa fueron Dan Simon, por parte de Microsoft y Charles Benett, como representante de IBM. Dos marcas líderes en lo que respecta a computación cuántica.

Peter Shor, entre 1994 y 1995 fue quien desbloqueo finalmente la llave que hacía falta para la materialización de los ordenadores cuánticos: un poderoso algoritmo numérico capaz de resolver problemas criptográficos aparentemente imposibles mediante cómputo tradicional y el diseño de un sistema para la corrección de errores, uno de los puntos más débiles de la programación cuántica.

Poco tiempo después se diseñó el primer experimento cuántico con fines de comunicación y se programaron los primeros cubits.

Primero con una máquina cuántica de 1 qbit del Instituto Tecnológico de Massachusetts, luego la de 2 qbits por parte de la Universidad de Berkeley y finalmente la de 3 qbits por parte de IBM-Almaden.

2000 – 2011: El primer ordenador cuántico

Los experimentos continuaron con IBM como líder del desarrollo cuántico, resolviendo por primera vez un algoritmo de búsqueda de orden en un solo paso, algo que a un ordenador tradicional le tomaría un gran proceso.

En el año 2000 se crea el primer ordenador de 7 qbits en el Laboratorio Nacional de Los Álamos.

Exactamente un año después se ejecuta en ordenador el primer algoritmo de Shor. Un par de años más tarde, el Instituto de Óptica e Información Cuántica, de la Universidad de Innsbruck, crea el primer qbyte, es decir una unidad formada por 8 qbits.

Los desarrollos siguen fluyendo y finalmente en el 2011 se vende por primera vez un ordenador cuántico, realizado por D-Wave Systems. El precio de una computadora cuántica para entonces fue de 10 millones de dólares.

2011 – 2022: Un futuro prometedor para la era comercial

Entre el 2011 y el 2022 comenzó una guerra por el desarrollo de los ordenadores cuánticos de tipo comercial y empresarial, así como los primeros prototipos de software cuántico.

Este mercado fue tomado casi en su totalidad por IBM y D-Wave Systems. Ambos fueron mostrando procesadores estables cada vez más poderosos hasta en el 2017 IBM toma la delantera con el procesador de 17 qbits, luego en 2019 con el IBM Q System One de 20 qbits y finalmente con el Osprey el 22 de septiembre del 2022.

El último modelo más potente conocido hasta ahora tiene un margen de procesamiento de 433 qbits. El precio de un procesador cuántico de este tipo es hasta desconocido.

Modelos, algoritmos y problemas típicos de la computación cuántica

La programación cuántica no es muy distinta del procedimiento de programación convencional, hasta que nos topamos con procesos complejos donde los 1 y 0 no bastan para dar predicciones acertadas sobre la realidad usando simples modelos matemáticos. En este sentido se diseñaron modelos, algoritmos y problemas específicos que ayudaron a contextualizar la utilidad de la computación cuántica.

Modelos

Los modelos teóricos fueron los primeros intentos de teorización de las máquinas cuánticas, de entre ellos hay tres destacados:

Modelo de Benioff

El modelo de computadora cuántica de Paul Benioff consistía en una máquina de Turing que podía decodificar secuencias de dígitos binarios a través de una ecuación de Schrödinger. Se considera uno de los primeros modelos teóricos de la computación cuántica, aunque no mostró mejoras significativas a los modelos clásicos. Nunca se llevó el modelo a una versión factible de la realidad.

Modelo de Feynman

El modelo computacional cuántico de Feynman describe una máquina de Turing que funciona sobre un circuito compuesto de puertas lógicas situadas sobre un qbit. El estado cambiante de las puertas lógicas va a definir el estado del sistema en general, así como la resolución de los cálculos.

Modelo de Deutsch

El modelo de computador cuántico de David Deutsch fue el primero de todos los modelos conocidos. Esta máquina de Turing tiene un sistema de registro de memoria que funciona a través de la superposición cuántica entre qbits adyacentes en un tiempo definido.

Algoritmos

En principio, los algoritmos cuánticos se diseñaron con la intención de demostrar que algunos problemas complejos para el cómputo convencional, eran realmente factibles de resolver mediante métodos cuánticos. De entre todos ellos destacan 3:

Shor

El algoritmo de Shor es uno de los más famosos en el cálculo cuántico y se trata de un algoritmo que permite descomponer en factores primos un número entero en el tiempo. Puede que en principio no parezca muy impresionante, pero a nivel de informática, su aplicación permite resolver dilemas criptográficos complejos. Gracias a este algoritmo es posible resolver gran parte de los sistemas de encriptado modernos.

Grover

El algoritmo de Grover es otro de las ingeniosas aplicaciones teóricas dentro de la cuántica, en este caso se trata de un algoritmo que es capaz de realizar búsquedas en bases de datos o ficheros lineales no ordenados. La ventaja de este algoritmo sobre los sistemas de búsqueda tradicionales es que los ordenadores clásicos necesitarían ordenar los datos para poder conseguir la información, algo que no se requiere con el método de Grover.

Deutsch-Jozsa

El algoritmo de Deutsch-Jozsa demuestra cómo los ordenadores cuánticos pueden ser mucho más eficientes que los clásicos para determinadas tareas. Aun cuando estas tareas no tienen aplicación real alguna. En este caso se trata de un algoritmo que puede determinar si una función es balanceada o constante. Fue de los primeros en aplicarse en un ordenador cuántico.

Problemas

Los principales desarrolladores partieron de una simple pregunta: ¿para qué sirve la computación cuántica realmente? De ahí se teorizaron y comprobaron varios problemas:

Factorización de enteros

La factorización de números esteros es un mecanismo matemático que permite descomponer un número en divisores no triviales, los cuales al multiplicarse dan como resultado el número inicial de la operación. Esta es la principal herramienta que se utiliza en criptografía para cifrar archivos o lotes de información. 

Resolución de un logaritmo discreto

La construcción de logaritmos discretos es una herramienta para el planteamiento de soluciones abstractas en donde se consiguen equivalentes numéricos de ecuaciones complejas con una forma definida. Nuevamente útil a nivel de criptografía.

Simulación de procesos biológicos

A nivel microscópico el funcionamiento de la biología y la química molecular son sumamente complejos, tanto que es difícil, al borde de lo imposible, para muchos ordenadores clásicos, resolver ciertos problemas de simulación biológica como la forma y funcionamiento de algunas enzimas o procesos como la fotosíntesis. Una computadora cuántica potente podría facilitar estos cálculos.

Impacto de la computación cuántica

La tecnología cuántica no viene a reinventar los procesos que se realizan normalmente con los ordenadores convencionales, de hecho, se pueden programar para las mismas tareas sin tener que hacer modificaciones trascendentales.

Su verdadero potencial está en las actividades más complejas y en los cálculos matemáticos específicos con números abstractos, donde han permitido redefinir las barreras de la computación clásica.

Dicho esto, es cierto que existe una genuina preocupación en torno a los procesos de criptografía actuales.

Muchos de los sistemas que coordinan la seguridad informática en las redes y servicios especiales utilizan cálculos matemáticos que son fáciles de resolver a través de algoritmos cuánticos.

Sin embargo, esta amenaza tiene la misma solución: seguridad cuántica. Es decir, usar un servidor cuántico para proteger con criptografía de alto nivel las redes, así como cálculo con qbits para recrear cifrados de archivos.

Aún queda mucho por definir sobre qué puede hacer una computación cuántica realmente, pero las aplicaciones actuales siguen siendo fascinantes, al menos para los más aficionados en el mundo de la informática y la programación. Quién sabe si en el futuro veamos licenciaturas en informática cuántica como algo cotidiano y rentable a nivel comercial.

  • Bernhardt, C. (2020). Quantum Computing for Everyone (Mit Press) (Reprint). The MIT Press.
  • Hidary, J. D. (2021). Quantum Computing: An Applied Approach (2nd ed. 2021). Springer.
  • Iii, L. W. S. (2022). Essential Mathematics for Quantum Computing: A beginner’s guide to just the math you need without needless complexities. Packt Publishing.

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Cedeño, Carlos. (2022, 11 noviembre). ¿Has oído de la computación cuántica? ¿Qué capacidades tiene innovador modelo informático?. Cinco Noticias https://www.cinconoticias.com/computacion-cuantica/

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Carlos Cedeño
Carlos Cedeño
Licenciado en Ingeniería de Sistemas por la Universidad de Oriente (UDO), en Cumaná, Venezuela. Especialista en marketing y SEO.
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