Computación cuántica

¿Qué es la computación cuántica?

La computación cuántica es un área de investigación y desarrollo que se centra en cómo utilizar las propiedades únicas de la mecánica cuántica para realizar cálculos matemáticos más rápidamente y resolver problemas computacionales de forma más eficiente de lo que es posible actualmente con los ordenadores clásicos que utilizan la lógica booleana.

La mecánica cuántica (también llamada física cuántica) es un área de investigación y desarrollo que busca proporcionar un marco matemático para explicar una amplia gama de fenómenos únicos que sólo ocurren a nivel atómico y subatómico.

Cómo funciona la computación cuántica

Los ordenadores cuánticos son más rápidos que los clásicos porque realizan los cálculos de una forma fundamentalmente distinta.

Los ordenadores clásicos realizan operaciones matemáticas utilizando procedimientos paso a paso denominados algoritmos para manipular bits binarios representados por 0s o 1s. Los resultados son deterministas, lo que significa que, dadas las mismas condiciones iniciales, los mismos procedimientos paso a paso producirán siempre el mismo resultado.

En cambio, los ordenadores cuánticos realizan operaciones matemáticas utilizando algoritmos para manipular bits cuánticos (qubits). Los qubits también están representados por 0s y 1s, pero pueden existir en una superposición de ambos estados simultáneamente. Dadas las mismas condiciones iniciales, el mismo algoritmo cuántico producirá una distribución de probabilidad para las probabilidades relativas de todos los resultados posibles en lugar de un valor único y determinista.

Para resolver la distribución de probabilidad y determinar un valor único, una función matemática llamada “función de onda” captura la información sobre todos los estados posibles en los que puede encontrarse el sistema y todas las probabilidades asociadas a cada estado. Las interacciones repetidas con el sistema harán que la función de onda colapse y produzca un resultado específico.

El gato de Schrödinger

El Gato de Schrödinger es un famoso experimento mental de la mecánica cuántica que ilustra el concepto de superposición y colapso de la función de onda. Lo propuso el físico austriaco Erwin Schrödinger en 1935 para explicar las propiedades únicas de la física cuántica.

En el experimento se pide al participante que imagine que se ha colocado un gato dentro de una caja sellada junto con un frasco de veneno y un átomo radiactivo que puede (o no) desintegrarse.

Si el átomo radiactivo se desintegra, provocará la liberación del veneno y matará al gato. Si el átomo radiactivo no se desintegra, el frasco de veneno permanecerá intacto y el gato vivirá.

Según las reglas de la mecánica cuántica, todo el sistema -incluidos el gato y el átomo- puede describirse mediante una única función de onda que representa todos los resultados posibles del experimento.

En el contexto de este experimento mental, la función de onda describe una superposición de dos estados: un estado en el que el átomo se ha descompuesto, ha liberado el veneno y ha matado al gato, y un estado en el que el átomo no se ha descompuesto, el frasco de veneno ha permanecido intacto y el gato está vivo.

Schrödinger explicó que mientras la caja permanezca cerrada, el gato permanecerá en una superposición de dos estados porque el estado cuántico del gato está entrelazado con el estado cuántico del átomo.

Sin embargo, cuando alguien abre la caja y observa el sistema, la función de onda se colapsa y la distribución de probabilidad se resuelve en un resultado específico que se calcula utilizando todas las probabilidades de su estado de superposición. Cuando esto ocurra, el gato estará vivo si es más probable que el átomo no se haya descompuesto, o muerto si es más probable que se haya descompuesto.

El experimento de Schrödinger se utiliza a menudo para introducir las ideas de que (1) los sistemas cuánticos pueden existir en múltiples estados simultáneamente hasta que una observación externa (también llamada medida) hace colapsar la función de onda y (2) las medidas en el mundo cuántico son inherentemente probabilísticas.

La decoherencia y el elevado coste de la computación cuántica

La computación cuántica sigue siendo extremadamente cara y propensa a errores porque cuando un sistema cuántico interactúa con su entorno externo, cualquier tipo de entrelazamiento puede imitar la forma en que colapsa una función de onda y hacer que el sistema cuántico se comporte más como un sistema clásico. Este fenómeno se conoce como decoherencia.

Para mitigar la decoherencia y garantizar que los qubits puedan existir en múltiples estados simultáneamente, los sistemas de computación cuántica requieren entornos altamente controlados y aislados que protejan a los qubits de perturbaciones externas como fluctuaciones de temperatura e interferencias electromagnéticas.

Para ello se necesitan sofisticados sistemas criogénicos que puedan enfriar los qubits a temperaturas extremadamente bajas (cercanas al cero absoluto) y técnicas avanzadas de blindaje que los protejan de influencias externas.

Sin medios eficaces para gestionar la decoherencia, la potencia de cálculo de los sistemas cuánticos se reduce considerablemente. Los métodos para mitigar la decoherencia, como los códigos de corrección de errores y las técnicas de aislamiento, son preocupaciones cruciales a la hora de conseguir que la computación cuántica sea práctica y rentable.

¿Cómo se utiliza hoy la computación cuántica?

Aunque hay mucho entusiasmo en torno al potencial de la computación cuántica, aún está en sus primeras fases, y muchas aplicaciones prácticas del uso de la mecánica cuántica para mejorar la computación clásica están todavía en sus primeras etapas.

A medida que la tecnología madure y los ordenadores cuánticos sean más accesibles, se espera que la computación cuántica siga influyendo en una amplia gama de problemas de la industria, entre los que se incluyen:

Criptografía: Los ordenadores cuánticos podrían romper muchos de los esquemas criptográficos que se utilizan actualmente, lo que obligaría a desarrollar nuevas técnicas de cifrado seguras.

Investigación farmacéutica: Los investigadores utilizan la computación cuántica para modelizar complejas reacciones moleculares y químicas, lo que puede conducir al descubrimiento de nuevos fármacos y mejorar la atención sanitaria.

Optimización y eficiencia: Los modelos cuánticos de prestación de servicios se están utilizando para tareas como la optimización del tráfico, la logística de la cadena de suministro y la modelización financiera.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático: Los ordenadores cuánticos se están utilizando para acelerar la ejecución de algoritmos de aprendizaje automático y hacer más precisos los resultados de la inteligencia artificial.

Modelización climática: La computación cuántica podría revolucionar la modelización de sistemas medioambientales complejos, que actualmente exigen una gran potencia de cálculo.

Ciencia de los materiales: La computación cuántica puede revolucionar el campo de la ciencia de los materiales, incluido el descubrimiento de nuevos superconductores.

Modelización financiera: Los ordenadores cuánticos pueden ayudar a optimizar las estrategias comerciales, gestionar el riesgo y mejorar la modelización de los sistemas financieros.

Agricultura: Los sistemas cuánticos ya se utilizan para optimizar el rendimiento de los cultivos analizando las secuencias de ADN de las plantas.

Gestión de riesgos: Los ordenadores cuánticos pueden utilizarse para analizar conjuntos de datos vastos y complejos con el fin de perfeccionar los modelos de riesgo y permitir evaluaciones de riesgo más precisas.

Simulaciones cuánticas: Uno de los principales puntos fuertes de la computación cuántica es su capacidad para simular sistemas cuánticos complejos que son difíciles de modelar con precisión para los ordenadores clásicos.

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Margaret Rouse

Margaret Rouse es una galardonada escritora técnica y profesora conocida por su habilidad para explicar temas técnicos complejos a una audiencia de negocios no técnica. Durante los últimos veinte años, sus explicaciones han aparecido en sitios web de TechTarget y ha sido citada como autoridad en artículos del New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine y Discovery Magazine. La idea de diversión de Margaret es ayudar a profesionales de TI y negocios a aprender a hablar los idiomas altamente especializados de cada uno. Si tienes una sugerencia para una nueva definición o cómo mejorar una explicación técnica,…