8 aplicaciones y ejemplos de computación cuántica

Lentamente, pero con seguridad, la computación cuántica se prepara para su acercamiento.

Google fue noticia en octubre al proclamar que había logrado el tan esperado avance de la «supremacía cuántica». Eso es cuando un ordenador cuántico es capaz de realizar una tarea que un ordenador convencional no puede. Al menos, no en un tiempo práctico. Por ejemplo, Google afirmó que el problema de prueba que ejecutó le habría llevado a un ordenador clásico miles de años, aunque algunos críticos y competidores lo calificaron de exageración.

IBM, por su parte, no lo aceptó. El otro gran jugador en el campo de la cuántica, publicó rápidamente una respuesta argumentando esencialmente que Google había subestimado la fuerza de los superordenadores de IBM – que, aunque son increíblemente rápidos, no son de la variedad cuántica.

Tech giant head-butting aside, Google’s achievement was a genuine milestone — one that further established quantum computing in the broader consciousness and prompted more people to wonder, What will these things actually do?

But even once quantum computing reigns supreme, its potential impact remains largely theoretical — hence the hedging throughout in this article. That’s more a reflection, though, of QC’s still-fledgling status than unfulfilled promise.

Before commercial-scale quantum computing is a thing, however, researchers must clear some major hurdles. El principal de ellos es aumentar el número de qubits, unidades de información que los ordenadores cuánticos utilizan para realizar sus tareas. Mientras que los «bits» de los ordenadores clásicos existen como 1s o 0s, los qubits pueden ser cualquiera de ellos, o ambos simultáneamente. Eso es clave para lograr velocidades de procesamiento masivas, que son necesarias para simular la mecánica cuántica a nivel molecular.

A pesar de la naturaleza todavía hipotética de la cuántica y del largo camino que queda por recorrer, abundan las predicciones y las inversiones. El CEO de Google, Sundar Pichai, comparó el reciente avance de prueba de concepto de su compañía con el vuelo de 12 segundos de los hermanos Wright: aunque muy básico y de corta duración, demostró lo que es posible. Y lo que es posible, dicen los expertos, es realmente impresionante.

Desde la ciberseguridad hasta la investigación farmacéutica y las finanzas, he aquí algunas formas en que la cuántica facilitará grandes avances.

Post-Quantum

Localización: Londres

Cómo está utilizando la computación cuántica: Para el candidato presidencial Andrew Yang, el hito cuántico de Google significaba que «ningún código es indescifrable». Se refería a una idea muy discutida de que el poder de factorización sin precedentes de los ordenadores cuánticos socavaría gravemente los sistemas comunes de encriptación de Internet.

Pero el dispositivo de Google (al igual que todos los dispositivos de CC actuales) es demasiado propenso a los errores como para suponer la amenaza inmediata de ciberseguridad que Yang insinuó. De hecho, según el informático teórico Scott Aaronson, una máquina así no existirá hasta dentro de bastante tiempo. Pero el peligro que se avecina es grave. Y el impulso que se ha dado durante años a los algoritmos resistentes a la tecnología cuántica -como el concurso que está llevando a cabo el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología para construir este tipo de modelos- ilustra la seriedad con la que la comunidad de seguridad se toma la amenaza.

Uno de los 26 algoritmos denominados post-cuánticos que han llegado a las «semifinales» del NIST procede, como es lógico, de la empresa británica líder en ciberseguridad Post-Quantum. Los expertos afirman que el proceso cuidadoso y deliberado que ejemplifica el proyecto del NIST es precisamente lo que necesita la seguridad centrada en la cuántica. Como dijo la Dra. Deborah Franke, de la Agencia de Seguridad Nacional, a Nextgov: «Hay dos maneras de cometer un error con el cifrado resistente a la tecnología cuántica: Una es que podrías saltar al algoritmo demasiado pronto, y la otra es que saltas al algoritmo demasiado tarde.»

ProteinQure

Localización: Toronto

Cómo está utilizando la computación cuántica: «La verdadera emoción de la cuántica es que el universo funciona fundamentalmente de manera cuántica, por lo que se podrá entender mejor la naturaleza», dijo Pichai de Google a MIT Technology Review a raíz del reciente anuncio de su compañía. «Es pronto, pero donde la mecánica cuántica brilla es en la capacidad de simular moléculas, procesos moleculares, y creo que es ahí donde será más fuerte. El descubrimiento de fármacos es un gran ejemplo».

Una empresa que centra su peso computacional en la simulación molecular, concretamente en el comportamiento de las proteínas, es la startup biotecnológica ProteinQure, con sede en Toronto. Con una financiación inicial de 4 millones de dólares, se asocia con líderes de la informática cuántica (IBM, Microsoft y Rigetti Computing) y con empresas de investigación farmacéutica (SRI International, AstraZeneca) para explorar el potencial del control de calidad en el modelado de proteínas.

Esta es la ruta de desarrollo de fármacos, profundamente compleja pero de alto rendimiento, en la que las proteínas se diseñan para fines médicos específicos. Aunque es mucho más preciso que el método de ensayo y error de la vieja escuela de realizar experimentos químicos, es infinitamente más difícil desde el punto de vista computacional. Como señaló el Boston Consulting Group, el mero hecho de modelar una molécula de penicilina requeriría un ordenador clásico imposiblemente grande con bits de 10 a 86ª potencia. Sin embargo, en el caso de los ordenadores cuánticos avanzados, ese mismo proceso podría ser muy sencillo y conducir al descubrimiento de nuevos fármacos para enfermedades graves como el cáncer, el Alzheimer y las cardiopatías.

Biogen, con sede en Cambridge (Massachusetts), es otra de las empresas que está explorando la capacidad de la informática cuántica para el desarrollo de fármacos. Centrada en la investigación de enfermedades neurológicas, la firma biotecnológica anunció una asociación en 2017 con la startup cuántica 1QBit y Accenture.

Relacionado20 empresas de computación cuántica que hacen avances alucinantes

Daimler AG

Localización: Stuttgart, Alemania

Cómo está utilizando la computación cuántica: El potencial de los CC para simular la mecánica cuántica podría ser igualmente transformador en otros ámbitos relacionados con la química más allá del desarrollo de fármacos. La industria automovilística, por ejemplo, quiere aprovechar la tecnología para construir mejores baterías de coche.

En 2018, el fabricante de automóviles alemán Daimler AG (la empresa matriz de Mercedes-Benz) anunció dos asociaciones distintas con las potencias de la computación cuántica Google e IBM. Los vehículos eléctricos «se basan principalmente en un buen funcionamiento de la química celular de las baterías», escribió entonces la empresa en su revista. La computación cuántica, añadía, inspira «esperanzas justificadas» para obtener «resultados iniciales» en áreas como la simulación celular y el envejecimiento de las células de las baterías. La mejora de las baterías de los vehículos eléctricos podría ayudar a aumentar la adopción de esos vehículos.

Daimler también está estudiando cómo la computación cuántica podría potencialmente sobrealimentar la IA, además de gestionar un futuro de tráfico atestado de vehículos autónomos y acelerar su logística. Sigue los pasos de otra gran marca de transporte teutona: Volkswagen. En 2017, el fabricante de automóviles anunció una asociación con Google centrada en iniciativas similares. También se asoció con D-Wave Systems, en 2018.

Grupo Volkswagen

Localización: Wolfsburg, Alemania

Cómo está utilizando la computación cuántica: La exploración de la optimización por parte de Volkswagen saca a relucir un punto que merece la pena destacar: A pesar de algunas ideas comunes, el principal avance de la computación cuántica no es sólo la velocidad a la que resolverá los retos, sino el tipo de retos que resolverá.

El problema del «viajante de comercio», por ejemplo, es uno de los más famosos de la computación. Su objetivo es determinar la ruta más corta posible entre varias ciudades, pasando por cada una de ellas una vez y volviendo al punto de partida. Conocido como un problema de optimización, es increíblemente difícil de abordar para un ordenador clásico. Sin embargo, para los controladores de calidad totalmente realizados, podría ser un juego de niños.

D-Wave y VW ya han llevado a cabo programas piloto sobre una serie de retos de optimización relacionados con el tráfico y los viajes, incluyendo la racionalización de los flujos de tráfico en Pekín, Barcelona y, este mismo mes, Lisboa. En este último caso, una flota de autobuses recorrió distintas rutas que se adaptaron a las condiciones del tráfico en tiempo real mediante un algoritmo cuántico, que VW sigue ajustando después de cada prueba. Según el director general de D-Wave, Vern Brownell, el piloto de la empresa «nos acerca más que nunca a la realización de la computación cuántica real y práctica.»

JPMorgan Chase

Localización: NYC

Cómo está utilizando la computación cuántica: La lista de socios que componen la llamada Red Cuántica de Microsoft incluye un montón de universidades de investigación y conjuntos técnicos centrados en la cuántica, pero muy pocas filiales empresariales. Sin embargo, dos de los cinco -NatWest y Willis Towers Watson- son intereses bancarios. Del mismo modo, en la Red Q de IBM, JPMorgan Chase destaca en medio de un mar de miembros centrados en la tecnología, así como de instituciones de investigación gubernamentales y de educación superior.

Que las empresas de servicios financieros, enormemente rentables, quieran aprovechar una tecnología que cambia el paradigma no es nada sorprendente, pero el modelado cuántico y el financiero son una combinación realmente natural gracias a sus similitudes estructurales. Como escribió un grupo de investigadores europeos el año pasado, «todo el mercado financiero puede modelarse como un proceso cuántico, donde las cantidades que son importantes para las finanzas, como la matriz de covarianza, surgen de forma natural».

Una gran cantidad de investigaciones recientes se han centrado específicamente en el potencial de la cuántica para acelerar drásticamente el llamado modelo de Monte Carlo, que esencialmente mide la probabilidad de varios resultados y sus correspondientes riesgos. Un documento de 2019 coescrito por investigadores de IBM y miembros del equipo de Investigación Cuantitativa de JPMorgan incluía una metodología para fijar el precio de los contratos de opciones utilizando un ordenador cuántico.

Al margen de su aparentemente clara aplicación en la evaluación de riesgos, la cuántica en las finanzas podría tener un amplio futuro. «Si tuviéramos hoy, ¿qué haríamos?» se preguntaba Nikitas Stamatopoulos, coautor del documento sobre el precio de las opciones. «La respuesta hoy no está muy clara»

Microsoft

Localización: Redmond, Wash.

Cómo está utilizando la computación cuántica: El mundo tiene un problema de fertilizantes que va más allá de la sobreabundancia de caca. Gran parte de los fertilizantes del planeta se fabrican calentando y presurizando el nitrógeno atmosférico hasta convertirlo en amoníaco, un proceso del que fue pionero a principios del siglo XX el químico alemán Fritz Haber.

El llamado proceso Haber, aunque revolucionario, resultó ser bastante consumidor de energía: alrededor del tres por ciento de la producción mundial de energía anual se destina al funcionamiento de Haber, lo que supone más del uno por ciento de las emisiones de gases de efecto invernadero. Y, lo que es más grave, algunas bacterias llevan a cabo ese proceso de forma natural; simplemente no tenemos ni idea de cómo y, por lo tanto, no podemos aprovecharlo.

Sin embargo, con un ordenador cuántico adecuado, probablemente podríamos averiguar cómo hacerlo y, al hacerlo, conservar significativamente la energía. En 2017, investigadores de Microsoft aislaron la molécula cofactora necesaria para simular. Y lo harán tan pronto como el hardware cuántico tenga un número suficiente de qubits y estabilización de ruido. El CEO de Google dijo recientemente al MIT que cree que la mejora cuántica de Haber está aproximadamente a una década de distancia.

IBM

Localización: Armonk, Nueva York

Cómo está utilizando la computación cuántica: Las recientes investigaciones sobre si la computación cuántica podría mejorar enormemente la predicción del tiempo han determinado… ¡que es un tema que merece la pena investigar! Y aunque todavía tenemos poco conocimiento de esa relación, muchos en el campo de la CC lo ven como un caso de uso notable.

Ray Johnson, antiguo director de tecnología de Lockheed Martin y actual director independiente de la startup cuántica Rigetti Computing, es uno de los que ha indicado que el método de cálculo simultáneo (en lugar de secuencial) de la computación cuántica probablemente tendrá éxito en el «análisis del complejísimo sistema de variables que es el clima.» El futurista Bernard Marr se ha hecho eco de este sentimiento.

Aunque actualmente utilizamos algunos de los superordenadores más potentes del mundo para modelar previsiones meteorológicas de alta resolución, la predicción numérica precisa del tiempo es notoriamente difícil. De hecho, es probable que no haya pasado tanto tiempo desde que maldijiste a un meteorólogo fuera de lugar.

Computación Rigetti

Localización: Berkeley, California.

Cómo está utilizando la computación cuántica: La computación cuántica y la inteligencia artificial pueden resultar ser mutuamente retroalimentadoras. Como explicaba recientemente VentureBeat, los avances en el aprendizaje profundo probablemente aumentarán nuestra comprensión de la mecánica cuántica y, al mismo tiempo, los ordenadores cuánticos plenamente realizados podrían superar con creces a los convencionales en el reconocimiento de patrones de datos. En cuanto a esto último, el equipo de investigación cuántica de IBM descubrió recientemente que el enredo de qubits en el ordenador cuántico que ejecutó un experimento de clasificación de datos redujo la tasa de error a la mitad en comparación con los qubits no enredados.

«Lo que esto sugiere», según un ensayo publicado en la revista MIT Technology Review, «es que a medida que los ordenadores cuánticos mejoren en el aprovechamiento de los qubits y en el entrelazamiento de los mismos, también mejorarán a la hora de abordar problemas de aprendizaje automático».

La investigación de IBM se produjo a raíz de otro prometedor algoritmo de clasificación de aprendizaje automático: un híbrido cuántico-clásico ejecutado en una máquina de 19 qubits construida por Rigetti Computing.

«El aprovechamiento tiene el potencial de acelerar o mejorar de otro modo el aprendizaje automático en relación con el rendimiento puramente clásico», escribieron los investigadores de Rigetti. La hibridación de la computación clásica y los procesadores cuánticos superó «un desafío clave» para hacer realidad ese objetivo, explicaron.

Ambos son pasos importantes hacia el objetivo final de acelerar significativamente la IA a través de la computación cuántica. Lo que podría significar asistentes virtuales que te entiendan a la primera. O personajes de videojuegos no controlados por el jugador que se comporten de forma hiperrealista. Los avances potenciales son numerosos.

«I think AI can accelerate quantum computing,» Google’s Pichai said, «and quantum computing can accelerate AI.»

RelatedQuantum Computers Will Transform How We Make & Play Video Games