El premio Nobel de Física, Richard Feynman, acuñó el término computación cuántica en 1981. Tres décadas después la carrera por conseguir computadoras cuánticas se acelera: hoy millones de dólares se destinan para desarrollar máquinas que podrían dejar a los actuales ordenadores obsoletos.
De hecho, el año pasado IBM presentó el Q System, primer ordenador cuántico. En esta carrera IBM no va sola, sino que también Google proyecta construir una computadora cuántica de un millón de cúbits en los siguientes diez años.
Será un gran cambio tecnológico. Solo basta imaginar: cualquier elemento de una computadora contemporánea está escrito en un código binario (1 o 0). En la computación cuántica el valor son los cúbits, que pueden ser 1, 0 o 1 y 0 a la vez, superponerse y entrelazarse según las leyes físicas.
Esto hace que los cúbits, a diferencia de los bits, puedan tomar varios valores a la vez y desarrollar cálculos que no puede hacer un ordenador convencional.
Sin duda, esto supone un aumento drástico en la capacidad de cálculo de las máquinas cuánticas, lo que abre la puerta a mejoras revolucionarias en todo lo que tenga que ver con el uso de la información. El cómputo cuántico, se prevé, tendrá la capacidad de crear modelos del mundo físico en tiempo real, modelar moléculas o encontrar nuevos materiales para aviones u otras estructuras, detectar o predecir riesgos financieros o crear baterías para los autos eléctricos 100 veces más eficientes.
Entusiastas de esta tecnología del futuro, Óscar Roberto Chaparro Amaro y Miguel de Jesús Martínez Felipe, quienes en la actualidad cursan el doctorado en Ciencias de la Computación, lograron el tercer lugar del Hackathon CORE 21 por su capacidad de utilizar el cómputo cuántico para encontrar nuevas técnicas de análisis en proteínas (que pueden aplicarse en funciones del cuerpo humano).
Durante la competencia, que se realizó como parte del Congreso Estudiantil Internacional CORE 21, los politécnicos unieron sus conocimientos biomédicos y de computación para plantear en dos semanas el desarrollo de una propuesta aplicable al ámbito farmacológico, que consistió en analizar la proteína 3NIR crambin mediante un algoritmo cuántico que ellos implementaron.
La dupla de doctorandos también sobresalió en el Qiskit Hackathon Global 2021, donde lograron ubicarse entre los diez proyectos más votados por la comunidad mundial participante.
Contactados vía Zoom, cuentan cómo esta experiencia les permitió “aterrizar” una idea en el contexto de la computación cuántica, la cual se dirige “a resolver problemas que no pueden procesar las computadoras más avanzadas de la actualidad”.
En concreto, precisa Chaparro, “con nuestro desarrollo se podrán realizar exploraciones o simulaciones en un futuro con cualquier tipo de medicamento, acortar el tiempo en que esté listo para su consumo y reducir errores, además de que posibilitará el incremento de su efectividad.”
La idea es “buscar y diseñar soluciones para que en el futuro, cuando exista una computadora cuántica real, los problemas sean resueltos con los algoritmos que desde ahora se desarrollan”, apunta Martínez.
Ambos estudiantes del Centro de Investigación en Computación (CIC) están en la búsqueda de un método idóneo dentro de un concepto de simulación para explorar todas las propiedades de ciertas moléculas y mediante la computadora cuántica hacer predicciones más concisas y rápidas al respecto.
Tecnología del futuro
Todavía falta mucho tiempo para concretar la construcción de versiones prácticas de las computadoras cuánticas, puesto que la mayoría están aún confinadas en los laboratorios. Lo cierto es que los desarrolladores buscan caminos para acceder a esta nueva tecnología. Dice Chaparro que la metodología desarrollada para el análisis de la proteína 3NIR crambin la ve como uno de los andamios que en el futuro se puede implementar en la computación cuántica. “La idea es que cuando entre esta tecnología ya se tengan los algoritmos para aprovechar las ventajas de los cálculos superápidos y esta nueva tecnología se aproveche en la farmacología y otras áreas”.
Para Martínez el principal desafío es que “las computadoras cuánticas no funcionan bajo los mismos conceptos que las convencionales. Es decir, programar algoritmos no es tan sencillo. Cómo acceder y manipular el hardware, cómo conviertes tu problema para que lo proceses. Se trata de un lenguaje y herramientas diferentes”.
También aclara que el cómputo cuántico es una tecnología emergente de la computación. Su principal característica es que aprovecha propiedades de la mecánica cuántica y esas propiedades se usan para resolver ciertos problemas que las computadoras clásicas actuales no pueden resolver. “Estas propiedades son la superposición, la interferencia y el entrelazamiento cuántico, que se aprovechan para resolver estos problemas. En el caso de la proteína 3NIR crambin fue un enfoque de grafos para lograr el mapeo de la molécula, que requirió de la ejecución de múltiples y complejas tareas que necesitan de mucho tiempo”.
Por su lado, Chaparro considera que “la computación cuántica está empezando, estamos muy en los comienzos; hoy vive una fase similar al de las primeras PC del mundo, cuando los papás de nuestros papás, a principios de los ochenta, conocieron las primeras computadoras personales de firmas como IBM o Apple. En ellas los usuarios podían ejecutar operaciones muy sencillas, pero requerían de un aprendizaje previo para operarlas y su beneficio en la sociedad era un tanto limitado. Con el avance tecnológico esto dio un vuelco inimaginable”.
Para este joven innovador los campos en que la computación cuántica puede traer novedades y desarrollos van desde la industria farmacéutica y la investigación de nuevos medicamentos, hasta la creación de nuevos materiales e incluso las llamadas finanzas cuánticas. En este ámbito con la computación clásica podemos predecir, gracias a un algoritmo matemático, el devenir del riesgo de una cartera o estudiar la evolución de la bolsa durante un periodo de tiempo. Pero con la computación cuántica se abre un abanico de opciones por descubrir.
“Un ordenador cuántico es capaz de crear superposiciones con múltiples probabilidades que no conseguimos hoy e interrogarle sobre las funciones de esas probabilidades. En este campo será más eficiente el ordenador cuántico que uno clásico”, comparte.
Sobre cómo puede potenciar la computación cuántica a la Inteligencia Artificial, este experto opina: “El aprendizaje automático, o machine learning, y las tecnologías de Inteligencia Artificial son los dos principales ámbitos de investigación en la aplicación de algoritmos de computación cuántica. Una de las características de este sistema de cálculo es que permite representar múltiples estados al mismo tiempo, lo que resulta particularmente adecuado en el uso de técnicas de IA”.
A pesar de que aún faltan muchos años para tener un beneficio real de esta prometedora tecnología, estos jóvenes politécnicos investigan y crean desde hoy modelos matemáticos y algoritmos centrados en campos como la ciencia de los materiales, donde el modelado de moléculas pequeñas requiere una enorme capacidad informática.
Cuando la computación cuántica tome forma, las potentes máquinas permitirán el diseño de medicamentos más eficientes, la optimización de la logística en el sector financiero o el reforzamiento de la ciberseguridad.
Hacia la supremacía cuántica
De acuerdo con Nature en 2019 los investigadores de Google consiguieron simular una reacción química utilizando su procesador cuántico Sycamore de 12 cúbits. Para ello utilizaron una molécula conocida como diaceno que está constituida por dos átomos de nitrógeno y otros dos de hidrógeno que interaccionan dando lugar a diferentes configuraciones a partir de la forma en que los átomos de hidrógeno quedan enlazados con los de nitrógeno. Expertos internacionales avalaron el resultado obtenido. Sin embargo, lo ubican en una fase aún de experimentación muy distante de una supremacía cuántica.