En 1982 el genial científico Richard P. Feynman conjeturaba que ningún sistema físico real puede simularse de manera conveniente sin tener en cuenta las leyes de la mecánica cuántica. Esta original idea no pasó desapercibida e inmediatamente la comunidad científica –siempre curiosa– se puso a trabajar sobre ella. ¿Pero qué es la mecánica cuántica?
Una respuesta muy sencilla es que la mecánica cuántica es la física de lo muy pequeño, una física extraña, poco intuitiva y difícil de comprender, pero que explica de manera concluyente muchos fenómenos que, desde una perspectiva macroscópica, simplemente son imposibles de interpretar.
Uno de tales fenómenos es el llamado “efecto túnel”, según el cual una partícula podría traspasar una barrera de potencial energético mayor que la energía de la propia partícula. Dicho de otro modo, en un zoo cuántico el tigre podría saltar el foso que lo separa del público, por muy altas que fueran las paredes del foso.
Otro fenómeno extraño que interpreta la mecánica cuántica es la famosa “dualidad onda-partícula”. Y es que, en el mundo cuántico, onda y partícula son una misma “cosa”. Macroscópicamente dependerá de cómo observemos a esa “cosa” para que veamos una onda o una partícula.
Estas peculiaridades (y otras, como la naturaleza probabilística de la mecánica cuántica) hacen que la mecánica cuántica sea radicalmente distinta de la mecánica clásica. ¿Pero qué tiene que ver todo esto con la computación?
La respuesta es que cada vez se fabrican microchips más pequeños, ya que cuanto más pequeño es el dispositivo, mayor velocidad de proceso se alcanza. Sin embargo, no podemos hacer los chips infinitamente pequeños; hay un límite en el cual dejan de funcionar correctamente. Cuando se llega a escalas microscópicas, los electrones se escapan de los canales por donde deben circular debido al mencionado efecto túnel. De esta manera, la señal puede pasar por canales donde no debería circular y el chip deja de funcionar correctamente.
En este contexto, la computación digital tradicional no debe estar muy lejos de su límite clásico, y hay que empezar a pensar en la computación cuántica. La computación cuántica es un paradigma de computación distinto al de la computación clásica. Se basa en el uso de qubits en lugar de bits, y da lugar a nuevas puertas lógicas que hacen posibles nuevos algoritmos. Una misma tarea puede tener diferente complejidad en computación clásica y en computación cuántica, lo que ha dado lugar a una gran expectación, ya que algunos problemas intratables pasan a ser tratables.
En la computación digital un bit sólo puede tomar dos valores: 0 o 1. En cambio, en la computación cuántica intervienen las leyes de la mecánica cuántica, y la partícula, el qubit, puede estar en superposición coherente: puede ser 0, puede ser 1 y puede ser 0 y 1 a la vez. Esto permite que se puedan realizar varias operaciones simultáneamente. Para hacerse una idea del gran avance que esto supone, un computador cuántico de 30 qubits equivaldría a un procesador convencional de 10 teraflops (millones de millones de operaciones en coma flotante por segundo), cuando actualmente las computadoras trabajan en el orden de gigaflops (miles de millones de operaciones en coma flotante por segundo).
Indudablemente, la computación cuántica es un campo de interés y gran futuro. Al respecto, se ha sugerido el uso de la computación cuántica como alternativa superior a la computación clásica para varios problemas, entre ellos la factorización de números enteros y la simulación de sistemas cuánticos. Sin embargo, uno de los obstáculos principales de la computación cuántica es el problema de la decoherencia, que causa la pérdida del carácter cuántico de la información en los pasos de los algoritmos. Por ello cualquier operación debe ser completada en un tiempo mucho más corto que el tiempo de decoherencia.
¿Pero qué aplicaciones prácticas podemos esperar de la computación cuántica? Al respecto, si hay algo que se puede ver beneficiado por los avances de la tecnología de la computación cuántica es, sin duda, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Además se espera que la computación cuántica sea capaz de detectar conjuntos de datos muy grandes sin clasificar y descubrir patrones o anomalías de forma muy rápida.
Por otra parte muchos, problemas intratables para la computación tradicional, como la simulación molecular, podrían ser resueltos por una computadora cuántica. También podremos utilizar la potencia de simulación de los ordenadores cuánticos para diseñar nuevos productos farmacéuticos, para tratar la información de grandes bases de datos más rápidamente, para realizar correspondencia de patrones en genómica y en ingeniería genética, e incluso realizar operaciones de gráficos por ordenador de manera más eficiente.
Algo de verdad debe de haber en esta disciplina emergente cuando grandes empresas como Google e IBM están invirtiendo enormes cantidades de dinero en su desarrollo. Los continuos avances en las realizaciones prácticas de los diferentes modelos teóricos parecen indicar que el ordenador cuántico estará entre nosotros antes de lo que podíamos creer, pero aún así, es difícil aventurarse a dar una fecha aproximada. El propio Cirac, en una entrevista a ABC ha apuntado que es muy posible que aún se tarde varias décadas.
Como conclusión, en esta situación y recuperando las palabras del gran físico Niels Bohr: “Hacer predicciones es muy difícil, especialmente cuando se trata del futuro.”
Currículo
Nacido en Valencia en 1962. Licenciado en Química y Doctor en Física por la Universidad de Santiago de Compostela.
Fue Post-Doctoral Fellow en el Medical College of Georgia, USA. Actualmente es Catedrático en el Departamento de Computación de la Universidad de A Coruña e Investigador Senior del Centro de Investigación TIC (CITIC) de la UDC. Es miembro Fundador del Quantum Computing and Artificial Intelligence Research Group.
Sus áreas de interés son la Informática Biomédica, Inteligencia Artificial, Usabilidad de Sistemas y Computación Cuántica.
