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Tecnología 11 nov 2019

¿Qué es la supremacía cuántica?

Google asegura haber logrado que un computador cuántico realice en segundos una tarea que a un ordenador clásico le llevaría miles de años. Pese a que en la actualidad estos dispositivos solo se enfrentan a problemas pequeños, se espera que en el futuro tengan un fuerte impacto en las industrias farmacéutica y manufacturera o la banca.

La reciente publicación de Google en la revista científica Nature sobre computación cuántica ha sido fuente de intenso debate. La compañía de Mountain View asegura haber conseguido ejecutar en 200 segundos —tres minutos y 20 segundos— una operación para calcular números aleatorios que al superordenador más potente del mundo le hubiera llevado al menos 10.000 años. Esta sería la primera demostración empírica del concepto de supremacía cuántica, que hace referencia al momento en el que uno de estos ordenadores suponga una ventaja superlativa frente a uno clásico a la hora de realizar una tarea concreta.

Poco después del anuncio, IBM lo ha puesto en duda, ya que considera que un superordenador basado en computación clásica podría ejecutar el mismo experimento que propone Google en dos días y medio. Ambas compañías son los principales contendientes de la carrera por hacerse con el liderazgo del desarrollo de esta tecnología y han sido los autores de los mayores avances realizados hasta la fecha.

Los ordenadores cuánticos funcionan con cúbits, en lugar de con los bits convencionales de la computación clásica. A diferencia de los bits clásicos, cuyo valor está restringido a un rango binario de “0” o “1”, los cúbits pueden existir en estados intermedios de “superposición cuántica”. Gracias a estas características, los ordenadores cuánticos son capaces de operar simultáneamente con una ingente cantidad de información. La supremacía cuántica consiste en realizar una tarea en un ordenador cuántico usando exponencialmente menos recursos que en un ordenador clásico. Los expertos coinciden en que van a ser necesarias muchas horas de trabajo y probablemente muchos otros artículos para dar por cerrado el tema de la supremacía cuántica. “Lo relevante es que la tecnología cuántica ya está empezando a madurar lo suficiente como para poder empezar a ser competitiva con la clásica, al menos en ciertas tareas concretas”, explica Samuel Fernández Lorenzo, que colabora con el área de New Digital Businesses (NDB) en BBVA liderando la investigación en algoritmos cuánticos.

El término supremacía cuántica, según señala, es un concepto muy propenso a la malinterpretación fuera del ámbito técnico: “Fue un término acuñado por un profesor del Instituto Tecnológico de California, llamado John Preskill, para referirse a aquel momento en el que fuéramos capaces de construir un procesador cuántico capaz de realizar una determinada tarea que no pudiera ser ejecutada por ningún ordenador clásico en una cantidad de tiempo razonable”. Sin embargo, subraya que aunque esto se consiga, no implica ni mucho menos que un ordenador cuántico sea mejor o más conveniente de usar respecto a uno clásico en cualquier tarea.

“Las aplicaciones aún se ven condicionadas por el tamaño del procesador, la velocidad y el tiempo que sobreviven los estados cuánticos en el procesador, que todavía es muy breve”

De hecho, en el artículo donde los investigadores de IBM refutan el anuncio de Google, la compañía argumenta que el término de ‘supremacía cuántica’ en sí da lugar a equívocos, entre otros motivos porque “los ordenadores cuánticos nunca reinarán con ‘supremacía’ frente a los clásicos, más bien ambos trabajarán conjuntamente, ya que cada uno posee fortalezas únicas”.

El computador construido por Google, de 53 cúbits operativos y una velocidad de procesamiento alta, es capaz de ejecutar una tarea específica. De hecho, los ordenadores cuánticos disponibles en la actualidad para los investigadores solo sirven para probar algoritmos en problemas pequeños. Juan José García Ripoll, investigador del Instituto de Física Fundamental del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, explica que los problemas más singulares incluyen la simulación de sistemas cuánticos, como pequeñas moléculas, problemas de optimización y pequeñas tareas de aprendizaje de máquinas, por ejemplo en la clasificación de datos. “Todas estas aplicaciones son exploratorias y se ven condicionadas por el tamaño del procesador, la velocidad con la que podemos realizar operaciones y, sobre todo, el tiempo que sobreviven los estados cuánticos en el procesador, que todavía es muy breve”, afirma.

Optimización y aprendizaje

Pero estos algoritmos se podrán aplicar a problemas cada vez más grandes, hasta el punto en que resolverán sistemas que no son accesibles para los ordenadores clásicos. Ripoll sostiene que esto puede ocurrir pronto en la simulación de moléculas y materiales que vienen descritos por la mecánica cuántica, pero puede tardar más en problemas en los que existen muy buenos algoritmos clásicos, como en el ámbito de la optimización o el aprendizaje de máquinas.

Además de Google, otras compañías como IBM, Rigetti e IonQ cuentan con computadores cuánticos abiertos al público a través de contratos o acuerdos de colaboración puntuales. Por el momento, es difícil prever en qué sectores impactará más la computación cuántica, ya que los problemas sobre los que se han probado los algoritmos aún son muy escasos. Los trabajos que se están publicando “apuntan a resultados prometedores en la simulación de sistemas cuánticos” como moléculas de tamaño intermedio o materiales exóticos o procesos como la fotosíntesis o la transformación de energía solar en electricidad. Esto podría influir en industrias como la manufacturera, farmacéutica y petroquímica.

La computación cuántica también puede tener un fuerte impacto en la banca. “Existen muchos problemas financieros relacionados con la optimización de estrategias de inversión, lo cual supone investigar muchísimas combinaciones posibles de carteras para quedarse con la mejor bajo algún criterio. Un computador cuántico puede ayudar en esa tarea de exploración y ofrecernos opciones de inversión mejores que las calculadas con los métodos clásicos”, explica el investigador.

Esta tecnología también puede servir para agilizar actividades rutinarias como el cálculo de riesgos o la valoración de productos financieros que se basan en la simulación numérica de muchísimos escenarios financieros. Además, en la industria financiera se emplean algoritmos para muchos procesos de toma de decisiones. Por ejemplo, para reconocer transacciones fraudulentas: “No es descabellado pensar que en un futuro los ordenadores cuánticos puedan utilizarse para acelerar esta clase de algoritmos y conseguir mejores resultados”.

Fernández Lorenzo sostiene que el principal reto que afronta esta tecnología es a nivel de ingeniería, “ya que resulta muy complicado construir procesadores cada vez más grandes y de mayor calidad”. A ello se suma el problema de “la impaciencia”: “Hoy en día nadie parece dudar de la impresionante potencial de la inteligencia artificial para transformar nuestra sociedad y nuestra economía. No obstante, a esta disciplina le ha costado como mínimo cuatro décadas llegar hasta donde se encuentra hoy en día. En computación cuántica vislumbramos un reto de igual calibre. Para contemplar una era de computación cuántica en todo su esplendor aún necesitaremos aguardar pacientemente unos años”.

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