Las arquitecturas cuánticas

La computación cuántica es una rama revolucionaria de la informática que explora el uso de principios de la mecánica cuántica para realizar cálculos mucho más rápido que las computadoras clásicas. A medida que la tecnología evoluciona, la computación cuántica promete cambiar la forma en que resolvemos problemas complejos en diversas disciplinas.

EVOLUCIÓN

En 1900 Max Planck, descubrió que la radiación no es emitida ni absorbida en forma continua, sino en pequeñas cantidades a las que denominó cuantos.

En 1913 Niels Borhr, publico una serie de ensayos en los que revelaba su particular modelo de la estructura del átomo, donde propone que los electrones giran alrededor del núcleo en órbitas y pueden saltar entre ellas.

1927 Werner Heisenberg, es una teoría fundamental en la mecánica cuántica que define por qué un científico no puede medir multiples variables cuánticas simultáneamente.

1980 Paul Benioff ideó por primera vez en la historia la posibilidad de crear un computadora que trabajase con las leyes de la mecánica cuántica.

1981 Richard Feynman planteó cómo una computadora que utilizara mecánica cuántica lograría hacer cálculos extremadamente complejos con una velocidad nunca antes vista.

1992 David Destsch y Richard Joszz publican el primer algoritmo cuántico que se comportó mejor que cualquier algoritmo clásico, mostrando al mundo las claras ventajas de utilizar una máquina cuántica como herramienta computacional para un problema específico.

1994 Low Grover, propone un algoritmo de búsqueda cuántica, lo que le permite buscar en un conjunto no estructurado de elementos muchas más rápido que cualquier algoritmo clásico equivalente.

1998 la Universidad de Berkeley presento la primera computadora cuántica de dos qubits.

1999 D-Wave System es fundada con el objetivo de producir hardware y software en la computación cuántica.

2011 D-Wave System lanza el computador D-Wane ONE.

2016 IBM anuncia el acceso a la computación cuántica para que se puedan hacer pruebas y experimentos sobre un procesador cuántico, que se puede acceder a través de IBM Cloud desde cualquier computador o dispositivo móvil.

2019 Google anunció que una computadora avanzada logró la "Supremacía cuántica" por primera vez, superando el rendimiento de los dispositivos convencionales. El gigante tecnológico aseguró que su procesador cuántico Sycamore fue capaz de realizar en 200 segundos una tarea especifica que a la mejores supercomputadores del mundo les llevaría 10.000 años completar.

2021 IBM publicaron que si alcanzaron la supremacía cuántica con Eagle, un procesador cuántico de 127 qubits.

CONCEPTOS BÁSICOS DE LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA

Qubits: Los qubits (bits cuánticos) son la unidad básica de información en una computadora cuántica. A diferencia de los bits clásicos, que pueden ser 0 o 1, los qubits pueden estar en una superposición de ambos estados. Esto se debe a la propiedad cuántica de la superposición, que permite que un qubit represente simultáneamente 0 y 1 en una combinación de estados.

Diferencia de un bit a qubit fuente: Q->NU

Superposición: La superposición es una propiedad fundamental de la mecánica cuántica que permite a los qubits estar en múltiples estados a la vez. Por ejemplo, un qubit puede estar en el estado 0, el estado 1 o en una superposición de ambos. Esto permite a las computadoras cuánticas procesar una gran cantidad de posibilidades en paralelo, aumentando exponencialmente su capacidad de cálculo.

Experimento de Schrödinger, un gato encerrado puede esta vivo o muerto (1 - 0)

fuente: ¿Qué es la superposición cuántica?

Entrecruzamiento (Entanglement): El entrecruzamiento es otro fenómeno cuántico en el que los estados de dos o más qubits se vuelven interdependientes. Cuando los qubits están entrelazados, el estado de uno afecta instantáneamente al estado del otro, sin importar la distancia entre ellos. Esta propiedad es crucial para el procesamiento cuántico, ya que permite una comunicación y correlación instantánea entre qubits.

Interferencia Cuántica: La interferencia cuántica se utiliza en los algoritmos cuánticos para manipular las probabilidades de los resultados. Al interferir constructivamente con las amplitudes de probabilidad que conducen a la solución correcta y destructivamente con las que no lo son, las computadoras cuánticas pueden amplificar las soluciones correctas y cancelar las incorrectas, mejorando así la eficiencia del cálculo.

VENTAJAS DE LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA

Velocidad: Los algoritmos cuánticos pueden resolver ciertos problemas mucho más rápido que los algoritmos clásicos. Por ejemplo, el algoritmo de Shor puede factorizar números grandes en tiempo polinomial, una tarea que llevaría a las computadoras clásicas un tiempo exponencialmente mayor.

Eficiencia: La computación cuántica es extremadamente eficiente en términos de procesamiento de grandes cantidades de datos y en la ejecución de tareas complejas. Esto es particularmente útil en campos como la criptografía, la simulación de materiales y la optimización, donde las soluciones clásicas son limitadas por la capacidad computacional.

APLICACIONES POTENCIALES

Criptografía: La computación cuántica tiene el potencial de romper muchos de los métodos de cifrado actuales, como RSA, que se basan en la dificultad de factorizar grandes números primos. Sin embargo, también puede proporcionar nuevas formas de comunicación seguras a través de la criptografía cuántica, utilizando principios como la distribución de claves cuánticas (QKD) para crear canales de comunicación inviolables.

Sistema de criptografía cuántica. fuente: Entender la criptografía cuántica.

Simulación de Materiales: La simulación de sistemas cuánticos complejos, como moléculas y materiales, es una de las áreas más prometedoras para la computación cuántica. Estas simulaciones pueden ayudar a descubrir nuevos medicamentos, materiales superconductores y otros avances científicos que son imposibles de modelar con precisión utilizando computadoras clásicas.

Simulación cuántica, fuente: Explorando el universo cuántico a través de la simulación

Optimización: Los problemas de optimización, comunes en logística, finanzas y otras áreas, pueden beneficiarse enormemente de las capacidades de la computación cuántica. Los algoritmos cuánticos pueden encontrar soluciones óptimas a problemas complejos de manera mucho más eficiente que los métodos clásicos.

Optimización de rutas aplicando la computación cuántica.

fuente: Optimización con computadores cuánticos.

Inteligencia Artificial: La integración de la computación cuántica con la inteligencia artificial puede acelerar el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo y mejorar la capacidad de procesamiento de grandes volúmenes de datos. Esto puede llevar a avances significativos en áreas como el reconocimiento de patrones, la clasificación de datos y la toma de decisiones automatizadas.

Computación cuántica en la IA.

Fuente: Computación Cuántica e IA: una combinación transformacional

DESAFÍOS DE LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA

Decoherencia: La decoherencia es la pérdida de coherencia cuántica debido a la interacción con el entorno. Mantener los qubits en un estado de coherencia suficientemente largo para realizar cálculos es uno de los mayores desafíos técnicos en la computación cuántica. Las técnicas para mitigar la decoherencia incluyen el uso de sistemas cuánticos más estables y el desarrollo de métodos avanzados de corrección de errores cuánticos.

Decoherencia cuántica:

Fuente: Domina el concepto de Decoherencia Cuántica: Guía esencial

Corrección de Errores Cuánticos: Debido a la fragilidad de los qubits, los errores son más comunes en la computación cuántica que en la clásica. Los algoritmos de corrección de errores cuánticos son esenciales para garantizar resultados fiables. Sin embargo, implementar corrección de errores cuánticos requiere una cantidad significativa de qubits adicionales, lo que aumenta la complejidad del hardware.

Corección de Errorres cuánticos.

Fuente: Correccion de errores cuánticos proteger Q del ruido

Escalabilidad: Construir computadoras cuánticas con un número suficiente de qubits para resolver problemas prácticos sigue siendo un reto tecnológico significativo. La escalabilidad implica no solo aumentar el número de qubits, sino también garantizar que puedan operar de manera coherente y sin errores a gran escala.

FUTURO DE LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA

La computación cuántica está todavía en una fase experimental, pero los avances continuos en teoría, hardware y algoritmos están llevando esta tecnología hacia aplicaciones prácticas. Empresas como IBM, Google y Microsoft están invirtiendo en el desarrollo de computadoras cuánticas, y se espera que en las próximas décadas podamos ver un cambio significativo en cómo resolvemos problemas complejos con esta nueva tecnología.

Desarrollo de Hardware: Los avances en la tecnología de hardware cuántico, como la mejora en la calidad y cantidad de qubits, así como la implementación de mejores sistemas de corrección de errores, son cruciales para el futuro de la computación cuántica. Los esfuerzos se están centrando en crear qubits más estables y en desarrollar arquitecturas cuánticas más eficientes.

Algoritmos Cuánticos: El desarrollo de nuevos algoritmos cuánticos que puedan aprovechar al máximo las capacidades de las computadoras cuánticas es esencial. Los investigadores están trabajando en algoritmos para una amplia gama de aplicaciones, desde la simulación de materiales hasta la optimización y el aprendizaje automático.

Infraestructura Cuántica: A medida que la tecnología cuántica avanza, también se está desarrollando la infraestructura necesaria para soportarla, incluyendo nuevas formas de interconectar qubits, mejorar la comunicación cuántica y desarrollar software cuántico especializado.

Integración con Computación Clásica: La integración de computadoras cuánticas con sistemas clásicos puede permitir la creación de soluciones híbridas que aprovechen lo mejor de ambos mundos. Esta combinación podría acelerar significativamente el procesamiento de datos y mejorar la eficiencia en diversas aplicaciones.

CONCLUSIÓN

En resumen, la computación cuántica promete revolucionar numerosos campos con su capacidad para realizar cálculos complejos de manera mucho más eficiente que las computadoras clásicas. Aunque enfrenta desafíos significativos, el progreso constante en la investigación y el desarrollo sugiere un futuro brillante para esta tecnología emergente.