En tiempos de Inteligencia Artificial, Realidad Virtual, Big Data y Ciberespacio, se nos presenta con fuerza la Computación Cuántica, que nos invita a imaginar ordenadores que, en lugar de seguir las reglas estrictas de la lógica clásica, aprovechan las leyes cuánticas para realizar cálculos increíblemente rápidos. Pero, ¿qué es la Computación Cuántica? ¿en qué se basa? ¿existen ordenadores cuánticos? ¿funcionan?
Como sabemos, los ordenadores clásicos funcionan operando con “bits”, que pueden tomar dos posiciones: uno/cero o verdadero/falso o encendido/apagado o cualquier otro concepto que tome dos valores. Puede implementarse con un interruptor que deja o no pasar electricidad, o una luz que puede estar encendida o apagada, o como un CD o DVD que puede tener un punto quemado o no quemado de forma que permite, o no, reflejarse la luz.
Por eso, tal y como habrás oído, el binario es el sistema numérico con el que trabajan los ordenadores, y combinando esos dos posibles estados (1 o 0) de los bits, se consigue almacenar información y realizar operaciones básicas ¿te suenan AND, OR, NOT…? Pues bien, las computadoras clásicas operan con bits, de una forma muy veloz y precisa, entrelazando las entradas y salidas de cientos de miles de estos tipos de puertas lógicas (AND, OR, NOT…) para conseguir realizar las tareas que conocemos.
Un ordenador cuántico trabaja con “qubits”, que son unos elementos que pueden tener el valor 0, el valor 1 o una proporción de ambos valores a la vez, con una probabilidad concreta de ser 0 y otra probabilidad de ser 1; esto hace que aumente exponencialmente la potencia de computación respecto de los ordenadores clásicos. esta característica de los qubits se debe a un principio de la física cuántica llamado superposición.
Además del ya mencionado principio de superposición, hay otras dos características de los qubits que resultan fundamentales, se trata del entrelazamiento y del principio de incertidumbre de Heisenberg; en la pestaña “Profundizando” podemos encontrar más información sobre estos tres conceptos.
Problema 1: Imagina que un ordenador tiene que indicarnos si un número es par o impar:
En este caso está claro que la computación cuántica no aporta nada que no pueda resolver una computadora clásica.
Problema 2: Imagina que un ordenador tiene que indicarnos, para un número dado, los números por los que es divisible:
Este ejemplo sí que sería capaz de resolver un ordenador cuántico porque, tal y como hemos comentado, los ordenadores cuánticos trabajan con Qubits, y esto posibilita que las soluciones no tengan porqué ser polinómicas y puedan aplicarse otro tipo de algoritmos.
Ya sean los datos personales de un usuario en internet o los documentos confidenciales de empresas y gobiernos, todo es susceptible de sufrir un ataque informático. Por ello, esta información está protegida por sistemas de encriptación como los asimétricos RSA cuya clave es producto de dos números primos muy largos. El problema es que las máquinas más avanzadas o los nuevos ordenadores cuánticos, a medida que evolucionan, parecen más capaces de resolver esas claves en cuestión de minutos, anulando todo el sistema de seguridad RSA que es una de las bases de internet.
QKD (Quantum Key Distribution) es una técnica de distribución de claves criptográficas protegidas por las propiedades de la mecánica cuántica. Se transmiten los bits que forman la clave a través de fotones polarizados; y en caso de ser interceptados (esnifados) la situación será inmediatamente detectada, porque en el mundo cuántico no se puede observar sin dejar huella.
En 1984 C. Bennett y G. Brassard idearon el primer método, bautizado BB84 y posteriormente se han presentado otros protocolos como el E91, propuesto por el investigador A. Ekert en 1991, basado en el "entrelazamiento" o "enredo cuántico" entre dos partículas (quantum entanglement); y muchos otros más.
Quizás has oído hablar sobre PQC Post-Quantum Cryptography (criptografía post-cuántica) o Quantum-Safe Cryptography (criptografía resistente a la computación cuántica); se trata de los esfuerzos que actualmente se realizan para conseguir métodos criptográficos que resistentes a la computación cuántica
• Simulaciones Moleculares Precisas:
Con la computación cuántica, se espera que sea posible simular con precisión la estructura y comportamiento de moléculas complejas, lo que podría acelerar el diseño de nuevos materiales, medicamentos y catalizadores químicos.
• Desarrollo de Fármacos Personalizados:
La capacidad de modelar con precisión interacciones moleculares permitiría el diseño de fármacos personalizados basados en la genética individual de los pacientes. Esto podría mejorar la eficacia de los tratamientos y reducir los efectos secundarios.
• Entendimiento de Sistemas Biológicos Complejos:
La biología sistémica busca comprender cómo interactúan y se regulan las diversas partes de los sistemas biológicos.
• Criptoanálisis Cuántico:
Biología Computacional: Los algoritmos cuánticos podrían tener aplicaciones en la resolución eficiente de problemas de búsqueda en grandes conjuntos de datos biológicos, lo que podría mejorar la comprensión de la información genética y acelerar la identificación de patrones biológicos.
La computación cuántica también tiene el potencial de impactar significativamente el sector financiero al abordar problemas complejos de manera más eficiente. Algunas áreas de aplicación potenciales en finanzas podrían ser las siguientes:
Optimización de Portafolios para mejorar la gestión de riesgos y rendimientos en inversiones financieras.
Seguridad Criptográfica, que podría tener implicaciones para la seguridad de las transacciones financieras y la protección de datos sensibles.
Optimización de Cadenas de Bloques (Blockchain), fundamental para la explotación de las criptomonedas.
Valoración de Opciones y Derivados, que podrían beneficiarse de la capacidad de la computación cuántica para realizar múltiples cálculos simultáneos.
Análisis de Grandes Conjuntos de Datos en tiempo real para descubrir patrones y tendencias que serían difíciles o imposibles de identificar mediante métodos clásicos.
La computación cuántica tiene el potencial de transformar el campo del aprendizaje automático al ofrecer métodos y capacidades computacionales novedosas. Estas son algunas áreas de aplicación potenciales en aprendizaje automático:
Optimización de Modelos de Aprendizaje Automático y del Aprendizaje no supervisado:
Los algoritmos cuánticos, como el algoritmo de Grover, podrían acelerar la búsqueda de la solución óptima, mejorando así la eficiencia de entrenamiento de los modelos.
También podría ayudar a abordar problemas de inestabilidad y falta de robustez en los modelos de aprendizaje automático.
Desarrollo de Algoritmos Cuánticos Específicos para Aprendizaje Automático:
Se están explorando algoritmos cuánticos específicamente diseñados para abordar problemas en aprendizaje automático. Por ejemplo, el algoritmo cuántico de HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd) se ha propuesto para resolver ecuaciones lineales, una operación fundamental en muchas aplicaciones de aprendizaje automático.
Desarrollo de Redes Neuronales Cuánticas
Se espera que estas redes aprovechen las propiedades cuánticas para realizar cálculos más eficientes, especialmente en tareas complejas como el reconocimiento de patrones y el procesamiento de información no estructurada.
A pesar de que el desarrollo teórico está muy avanzado, no es fácil aprovechar el poder de la computación cuántica porque los sistemas cuánticos que se han conseguido implementar son terriblemente sensibles a factores ambientales, lo que los hace propensos a errores. EL avance de la computación cuántica se enfrenta a dos cuestiones fundamentales:
La implementación exitosa de la computación cuántica enfrenta varios desafíos técnicos y prácticos. A continuación, se enumeran algunos de los problemas principales:
Mantener la estabilidad cuántica a lo largo del tiempo y lograr un control preciso sobre los qubits son desafíos cruciales. Factores como fluctuaciones de temperatura, campos electromagnéticos externos y ruido ambiental pueden interferir con la manipulación de los estados cuánticos.
Los qubits deben mantener sus estados cuánticos durante el tiempo suficiente para realizar operaciones computacionales. Este tiempo, conocido como tiempo de coherencia, es una medida crítica del rendimiento de un sistema cuántico. Se trata de implementar qubits de mayor calidad.
Muchos sistemas cuánticos requieren condiciones de operación extremas, como temperaturas cercanas al cero absoluto o campos magnéticos intensos. Esto complica la construcción y operación de hardware cuántico a gran escala.
Desarrollar algoritmos y técnicas eficientes para corregir errores cuánticos es esencial. A medida que los qubits interactúan con su entorno, la corrección de errores se convierte en un componente crítico para garantizar la precisión de los cálculos cuánticos.
Construir sistemas cuánticos a gran escala es un desafío significativo. La coherencia cuántica debe mantenerse a medida que se aumenta el número de qubits, y la conexión entre qubits debe mantenerse de manera eficiente para realizar cálculos complejos.
La capacidad de entrelazar qubits distantes es esencial para aplicaciones como la comunicación cuántica y la teleportación cuántica. Desarrollar métodos eficientes de interconexión cuántica es un área activa de investigación.
Además de los desafíos de hardware, el desarrollo de algoritmos cuánticos eficientes y la creación de software.
