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De bits a qubits: Computación Cuántica e IA
date
Apr 13, 2025
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Inteligencia Artificial
Computación Cuántica
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La historia de la computación y la física cuántica ha estado entrelazada desde sus orígenes, pero en las últimas décadas esa relación ha dado lugar a un nuevo paradigma: la computación cuántica. Este artículo recorre su evolución, desde la máquina de Turing cuántica propuesta por Benioff en 1980 hasta los avances más recientes en hardware, criptografía e inteligencia artificial. Aunque aún enfrenta desafíos técnicos, su potencial disruptivo ya comienza a materializarse en aplicaciones concretas y una carrera global por liderar esta tecnología del futuro.
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Yamil Saiegh
La historia de la computación y la física cuántica está entrelazada desde sus orígenes. Ambas disciplinas surgieron como respuestas a los desafíos científicos y tecnológicos del siglo XX, y se consolidaron como pilares del desarrollo moderno. Durante la Segunda Guerra Mundial, las primeras computadoras electrónicas fueron diseñadas para la criptografía (Bletchley Park), mientras que la física cuántica permitió entender y controlar el núcleo del átomo, dando lugar al desarrollo de armas nucleares (Proyecto Manhattan).
En 1980, cuatro décadas después, estas dos áreas volvieron a encontrarse, cuando el físico Paul Benioff propuso una máquina cuántica de Turing originando la idea de computación cuántica.
En cierto sentido las clásicas también son cuánticas
Aunque el funcionamiento de las computadoras electrónicas de relays y válvulas puede explicarse por la física clásica (especialmente el electromagnetismo), en última instancia todas funcionan según la física cuántica (como todo). Incluso las computadoras electrónicas actuales tienen procesadores hechos de transistores, cuya semiconducción sería inexplicable solo por la física clásica (requiere el principio de exclusión de Pauli).
Dice el físico Charles Bennett, destacado experto en computación cuántica: “Una computadora clásica es también una computadora cuántica. Así que no deberíamos preguntarnos por qué las computadoras cuánticas son más rápidas sino por qué las «clásicas» son más lentas”. Además, como se demuestra en la “biblia” de la computación cuántica de Nielsen y Chuang, cualquier computadora clásica podría ejecutar cualquier programa de cualquier computadora cuántica. Si bien esto es teóricamente cierto, vale aclarar que en la práctica dependerá de la materia, energía y tiempo que podamos disponer para las computaciones clásicas equivalentes. Incluso estos requerimientos podrían exceder el límite máximo del universo.
Cuánticas sobre clásicas
A pesar de esto solo se llaman computadoras cuánticas aquellas que consiguen cierto paralelismo computacional gracias a efectos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento. Este paralelismo permite resolver problemas en muchísimo menos tiempo que las computadoras clásicas. Problemas como la simulación de sistemas cuánticos usada en física y química de materiales, como propuso el matemático Yuri Manin en 1981 y el físico Richard Feynman en 1982.
Uno de los problemas que mejor podrían resolver las computadoras cuánticas es la factorización de números en factores primos, como el algoritmo cuántico desarrollado en 1994 por el matemático Peter Shor. Esto podría volverse un gran riesgo para la ciberseguridad. En 2024, investigadores chinos de la Universidad de Shanghái publicaron un artículo en el Chinese Journal of Computers afirmando que, con una computadora cuántica de D-Wave Systems, descifraron algoritmos de cifrado como los empleados en proteger billeteras de criptomonedas. Mediante un algoritmo híbrido clásico-cuántico, rompieron el récord al factorizar números de +50 bits. Y, si bien todavía está lejos de los +2048 bits que suelen usarse (RSA), es un gran avance en esa dirección.
También vienen investigándose aplicaciones en inteligencia artificial, diversos algoritmos de aprendizaje automático híbridos clásico-cuánticos y completamente cuánticos. En algunos casos incluso sus simulaciones demostraron superar a sus contrapartes clásicas en precisión, velocidad de inferencia y ahorro de cantidad parámetros. Por ejemplo, en 2024 unas redes neuronales cuánticas simuladas mostraron ciertas mejoras respecto a sus contrapartes clásicas en clasificación de datos médicos (Cherrat et al.) y otras en la detección de vulnerabilidades de software (Song et al.).
De bits a qubits
Las computadoras clásicas además de electrónicas son digitales, la información multimedia (texto, audio, imagen, etc.) se representa por 2 valores diferentes (unos y ceros) de las magnitudes eléctricas (como voltaje o corriente). Estas unidades binarias son los bits.
En las computadoras cuánticas los bits son cuánticos (qubits), se basan en la mencionada superposición, lo que implica que no necesariamente tengan un estado binario definido, como el gato del experimento mental de Schrödinger. Los qubits pueden estar parcialmente en 0 y parcialmente en 1 a la vez.
Mientras que las computadoras clásicas tienen compuertas lógicas (hechas con los mencionados transistores) que procesan los bits definidos de sus entradas, las computadoras cuánticas tienen compuertas cuánticas (basadas en el mencionado entrelazamiento) que procesan la superposición de todos los posibles estados de sus qubits. Por esto cada entrada añadida a las compuertas cuánticas puede duplicar la cantidad de estados superpuestos computables.
De la teoría a la práctica
A pesar de estas ventajas teóricas, en la práctica solo se consiguieron pocos miles de qubits estables debido a la dificultad de mantener la coherencia cuántica. Por esto la mayor parte de la infraestructura de las computadoras cuánticas suele dedicarse a la refrigeración criogénica necesaria para alcanzar temperaturas cercanas al cero absoluto (- 273 °C) y condiciones de ultra-alto vacío.
Recién en 1998 Isaac Chuang construyó una computadora cuántica de 2 qubits y demostró su viabilidad. En 2019, Google AI y la NASA anunciaron que con una computadora cuántica de 54 qubits resolvieron un problema que con supercomputadoras clásicas se hubiera tardado un tiempo monstruoso, alcanzando así lo que se conoce como “supremacía cuántica”.
A pesar de esto el doctor en física cuántica Michael Brooks, en un artículo publicado en Nature en 2023, afirmaba que las computadoras cuánticas aún no servían para absolutamente nada. Sin embargo la investigación sigue avanzando, tanto en cantidad de qubits funcionales (alcanzando los 1200) como en corrección de errores y miniaturización (como en los chips Willow y Majorana 1). En esto Estados Unidos mantiene el liderazgo (IBM, Google, Microsoft, Amazon, etc.) pero China avanza rápidamente, invirtiendo más de 3 veces en tecnología cuántica que cualquier otro país y concentrando más de la mitad de todas las patentes.
Anuncio | Nombre | Desarrollador | Cantidad de qubits |
Diciembre 2023 | Condor | IBM | 1121 |
Enero 2024 | Advantage2 | D-Wave | 1200 |
Diciembre 2024 | Willow | Google | 105 |
Diciembre 2024 | Zuchongzhi 3.0 | Universidad de Ciencia y Tecnología de China | 105 |
Febrero 2025 | Majorana 1 | Microsoft | 8 |
Febrero 2025 | Ocelot | Amazon | 9 |
En conclusión, la computación cuántica ha pasado de ser una idea teórica a una tecnología en desarrollo con avances significativos en hardware y software. Aunque todavía enfrenta desafíos en cuanto a escalamiento, su potencial para revolucionar áreas como la criptografía, la simulación de materiales y la inteligencia artificial es innegable. Con inversiones masivas y una competencia global creciente, es probable que sea solo cuestión de tiempo antes de que supere a sus contrapartes clásicas y redefina el futuro de la informática.
