Desde la primera idea de una computadora cuántica en 1980 hasta hoy, la industria de la computación cuántica ha crecido mucho, especialmente en los últimos 10 años. Muchas empresas están trabajando en computadoras cuánticas.
Comprender la computación cuántica puede ser difícil para la mayoría de nosotros y mucha información al respecto no explica los detalles importantes.
Este artículo pretende aclararlo todo y, si lee el artículo completo, obtendrá una comprensión integral de qué es la computación cuántica, los distintos tipos de computación cuántica, su funcionamiento, algoritmos, modelos, enfoques, desafíos y aplicaciones.
Tabla de contenido
¿Qué son las computadoras cuánticas?
Los ordenadores cuánticos resuelven problemas de una forma diferente a los ordenadores que conocemos, a los que de ahora en adelante me referiré como ordenadores clásicos.
Las computadoras cuánticas tienen ciertas ventajas sobre las computadoras normales para ciertos problemas, lo que proviene de su capacidad de estar en una gran cantidad de estados al mismo tiempo, mientras que las computadoras clásicas solo pueden ocupar un estado a la vez.
Fuente de imagen: IBM
Para comprender esto y comprender cómo funcionan las computadoras cuánticas, es necesario comprender tres cosas: superposición, entrelazamiento e interferencia.
Los elementos básicos de una computadora normal son los bits, y para una computadora cuántica, son los bits cuánticos o, para abreviar, qubits. Operan de maneras fundamentalmente distintas.
Un bit clásico es como un interruptor que puede ser un 0 o un 1, con el que probablemente ya esté familiarizado como información binaria o binaria. Cuando medimos un poco, recuperamos el estado en el que se encuentra actualmente, pero veremos que esto no es cierto para los qubits. Un qubit es más complicado.
Superposición
Para una visualización útil, puedes pensar en ellos como una flecha que apunta en el espacio 3D. Si apuntan hacia arriba están en el estado 1 y si apuntan hacia abajo, están en el estado 0, como un bit clásico, pero también tienen la opción de estar en algo llamado estado de superposición, que es cuando la flecha apunta en cualquier otra dirección.
Este estado de superposición es un estado combinado de 0 y 1.
Estado de superposición
Ahora, cuando mides un qubit, el resultado seguirá siendo 1 o 0, pero cuál obtenga depende de una probabilidad establecida por la dirección de la flecha.
Si la flecha apunta más hacia arriba, es más probable que obtenga un 1 que un 0, y si apunta hacia abajo, es más probable que obtenga un 0 que un 1, y si está exactamente en el ecuador, Obtendremos cualquiera de los estados con un 50% de probabilidad.
Entonces, ese es el efecto de superposición explicado; Ahora pasaremos al entrelazamiento.
Enredo
En las computadoras clásicas, los bits son completamente independientes entre sí. El estado de un bit no se ve influenciado por el estado de ninguno de los otros bits. Pero en las computadoras cuánticas, los qubits pueden entrelazarse entre sí, lo que significa que juntos se convierten en parte de un gran estado cuántico.
Por ejemplo, veamos dos qubits que se encuentran cada uno en diferentes estados de superposición pero que aún no están entrelazados. Puede ver las probabilidades junto a ellas, y estas probabilidades actualmente son independientes entre sí.
Pero cuando los entrelazamos, tenemos que descartar esas probabilidades independientes y calcular una distribución de probabilidad de todos los estados posibles de los que podemos salir. Ya sea 00, 01, 10 u 11.
El punto importante aquí es que los qubits están entrelazados; si cambia la dirección de la flecha en un qubit, cambia la distribución de probabilidad para todo el sistema, por lo que los qubits ya no son independientes entre sí; todos ellos son parte del mismo gran estado.
Y esto es cierto sin importar cuántos qubits tengas. También notarás que para un qubit tienes una distribución de probabilidad en 2 estados.
Con dos qubits, tienes una distribución de probabilidad repartida en cuatro estados. Para tres qubits, tienes una distribución en 8 estados, y esto se duplica cada vez que agregas otro qubit.
En general, una computadora cuántica de n qubits puede estar en una combinación de 2^n estados. Entonces yo diría que esta es la diferencia fundamental entre las computadoras clásicas y las computadoras cuánticas.
Las computadoras clásicas pueden estar en cualquier estado que desees, pero solo pueden estar en un estado a la vez, mientras que las computadoras cuánticas pueden estar en una superposición de todos esos estados al mismo tiempo.
Pero quizás te preguntes cómo puede ser útil estar en este estado de superposición en una computadora. Bueno, para eso necesitamos el componente final: Interferencia.
Interferencia
Para explicar el efecto de la interferencia, debemos retroceder y mirar mi imagen de un qubit técnicamente llamado esfera de Bloch. Un qubit no se parece a esto; esta es simplemente una buena manera de visualizar el estado de un qubit.
En realidad, el estado de un qubit se describe mediante una entidad más abstracta conocida como función de onda cuántica. Las funciones de onda son la descripción matemática fundamental de todo en la mecánica cuántica.
Cuando tienes muchos qubits entrelazados, todas sus funciones de onda se suman en una función de onda general que describe el estado de la computadora cuántica.
Esta suma de funciones de onda es la interferencia porque, al igual que, por ejemplo, con las ondas del agua, cuando sumamos ondas, pueden interferir constructivamente y sumarse para formar una ola más grande, o interferir destructivamente para anularse entre sí.
La función de onda general de la computadora cuántica es lo que establece las diferentes probabilidades de los diferentes estados, y al cambiar los estados de diferentes qubits podemos cambiar las probabilidades de que se revelen diferentes estados cuando medimos la computadora cuántica.
Recuerde que aunque la computadora cuántica puede estar en una superposición de millones de estados al mismo tiempo cuando la medimos, solo obtenemos un estado.
Entonces, cuando usa una computadora cuántica para resolver un problema de cálculo, necesita usar interferencia constructiva para aumentar la probabilidad de la respuesta correcta y usar interferencia destructiva para disminuir las probabilidades de las respuestas incorrectas, de modo que cuando la mida, la respuesta correcta va a salir.
Algoritmos cuánticos
Ahora bien, cómo se hace esto es el ámbito de los algoritmos cuánticos, y toda la motivación detrás de la computación cuántica es que, teóricamente, hay un montón de problemas que se pueden resolver en una computadora cuántica y que se cree que son intratables en las computadoras clásicas.
Echemos un vistazo a ellos. Hay muchos algoritmos cuánticos, demasiados para describirlos en este artículo, por lo que solo nos centraremos en el más famoso e históricamente importante: el algoritmo de Shor.
#1. Algoritmo de Shor
Si tienes dos números grandes y los multiplicas, existe un algoritmo clásico, muy rápido y eficiente para encontrar la respuesta. Sin embargo, si comienzas con la respuesta y preguntas, ¿cuáles son los números originales que se multiplican para formar este número? Es mucho más difícil.
Esto se conoce como factorización, y estos números se llaman factores y la razón por la que encontrarlos es tan difícil es porque el espacio de búsqueda de posibles factores es muy grande. Y no existe ningún algoritmo clásico eficiente para encontrar los factores de números grandes.
Por este motivo, utilizamos esta propiedad matemática para el cifrado de Internet: sitios web, correos electrónicos y cuentas bancarias seguros. Si conoce estos factores, puede descifrar fácilmente la información, pero si no los conoce, necesitará encontrarlos primero, lo cual es intratable en las computadoras más potentes del mundo.
Algoritmo de Shor
Por eso, en 1994, cuando Peter Shor publicó un algoritmo cuántico rápido que podía encontrar eficientemente los factores de números enteros grandes, causó un gran revuelo.
Este fue el momento en que mucha gente empezó a tomar en serio la idea de la computación cuántica porque era la primera aplicación a un problema del mundo real con implicaciones de seguridad potencialmente enormes en el mundo real.
Pero cuando digo un algoritmo cuántico «rápido», ¿qué tan rápido y cuánto más rápido sería que una computadora clásica? Para responder a estas preguntas necesitamos desviarnos un poco hacia el mundo de la teoría de la complejidad cuántica.
Teoría de la complejidad cuántica
La teoría de la complejidad cuántica es un subcampo del mundo de la teoría de la complejidad computacional, que se ocupa de la categorización de algoritmos, clasificándolos en contenedores según qué tan bien se ejecutan en las computadoras.
La clasificación está determinada por el nivel creciente de dificultad para resolver el problema a medida que éste se hace más grande. Aquí, cualquier problema dentro del cuadro P es fácil de resolver para las computadoras clásicas, pero cualquier problema fuera de él significa que no tenemos algoritmos clásicos eficientes para resolverlos, y factorizar números grandes es uno de ellos.
Pero hay un círculo, BQP, que es eficiente para una computadora cuántica pero no para una computadora clásica. Y estos son los problemas que las computadoras cuánticas resolverán mejor que las clásicas.
Como dije, la teoría de la complejidad analiza lo difícil que es resolver un problema a medida que éste se hace más grande. Entonces, si factorizas un número con 8 dígitos y luego le sumas otro dígito, ¿cuánto más difícil es factorizar el nuevo número en comparación con el anterior? ¿Es el doble de difícil?
¿Exponencialmente más difícil? ¿Y cuál es la tendencia a medida que agregas más y más dígitos? A esto se le llama complejidad o escalamiento, y para la factorización, es exponencial.
Cualquier cosa que tenga N en el exponente es exponencialmente difícil. Estos problemas exponenciales son los problemas que te arruinan a medida que se hacen más grandes, y en el mundo de la informática, puedes ganar respeto y renombre si encuentras un algoritmo mejor para resolver estos problemas más difíciles.
Un ejemplo de esto fue el algoritmo de Shor, que aprovechó las características especiales de las computadoras cuánticas para crear un algoritmo que podía resolver la factorización de enteros con un escalado mucho mejor que el mejor algoritmo clásico.
El mejor algoritmo clásico es exponencial, mientras que el algoritmo de Shor es polinómico, lo cual es muy importante en el mundo de la teoría de la complejidad y la informática en general porque transforma un problema sin solución en uno con solución.
Resuelto, es decir, si tienes una computadora cuántica en funcionamiento, que es en lo que la gente está trabajando para construir. Pero no necesita preocuparse todavía por la seguridad de su cuenta bancaria porque las computadoras cuánticas actuales aún no pueden ejecutar el algoritmo de Shor en grandes cantidades.
IBM cuántica
Necesitarían muchos qubits para hacerlo, pero hasta ahora, las computadoras cuánticas universales más avanzadas tienen alrededor de 433.
Además, se está trabajando en lo que se conoce como esquemas de cifrado poscuánticos, que no utilizan la factorización de números enteros, y otra tecnología del mundo de la física cuántica también puede ayudar aquí: un esquema criptográfico conocido como criptografía cuántica.
Ése fue un vistazo a un solo algoritmo cuántico, pero hay muchos más, cada uno con diferentes niveles de aceleración.
#2. Algoritmo de Grover
Otro ejemplo notable es el algoritmo de Grover, que puede buscar listas de datos no estructuradas más rápido que el mejor algoritmo clásico.
Pero debemos tener cuidado aquí para asegurarnos de no caracterizar erróneamente las computadoras clásicas. Son dispositivos muy versátiles y no hay nada que indique que alguien pueda encontrar un algoritmo clásico muy inteligente que pueda resolver los problemas más difíciles, como la factorización de enteros, de manera más eficiente.
La gente piensa que es muy improbable, pero no está descartado. Además, hay problemas que podemos demostrar que son imposibles de resolver en computadoras clásicas, llamados problemas no computables, como el problema de la detención, pero que también son imposibles de resolver en una computadora cuántica.
Entonces, computacionalmente, las computadoras clásicas y las computadoras cuánticas son equivalentes entre sí; todas las diferencias provienen de los algoritmos que pueden ejecutar. Incluso puedes simular una computadora cuántica en una computadora clásica y viceversa.
Simular una computadora cuántica en una computadora clásica se vuelve exponencialmente más desafiante a medida que aumenta la cantidad de qubits que se simulan.
Esto se debe a que las computadoras clásicas luchan por simular sistemas cuánticos, pero como las computadoras cuánticas ya son sistemas cuánticos, no tienen este problema, lo que me lleva a mi aplicación favorita de las computadoras cuánticas: la simulación cuántica.
#3. Simulación cuántica
La simulación cuántica consiste en simular cosas como reacciones químicas o cómo se comportan los electrones en diferentes materiales con una computadora. En este caso, las computadoras cuánticas también tienen una velocidad exponencial con respecto a las computadoras clásicas porque las computadoras clásicas luchan por simular sistemas cuánticos.
Pero simular sistemas cuánticos con tan pocas partículas es difícil incluso en las supercomputadoras más poderosas del mundo. Tampoco podemos hacer esto todavía en computadoras cuánticas, pero a medida que maduren, un objetivo principal es simular sistemas cuánticos cada vez más grandes.
Estos incluyen áreas como el comportamiento de materiales exóticos a bajas temperaturas, como comprender qué hace que algunos materiales sean superconductores o estudiar reacciones químicas importantes para mejorar su eficiencia; un ejemplo tiene como objetivo producir fertilizantes de una manera que emita mucho menos dióxido de carbono, ya que la producción de fertilizantes contribuye a alrededor del 2% de las emisiones globales de carbono.
Puede aprender sobre la simulación de química cuántica en profundidad.
Simulación cuántica
Otras posibles aplicaciones de la simulación cuántica incluyen la mejora de paneles solares, mejoras de baterías y el desarrollo de nuevos medicamentos, productos químicos o materiales para el sector aeroespacial.
En general, la simulación cuántica significaría que podríamos crear rápidamente prototipos de muchos materiales diferentes dentro de una computadora cuántica y probar todos sus parámetros físicos en lugar de tener que fabricarlos y probarlos físicamente en un laboratorio, lo cual es una tarea mucho más laboriosa y costosa. proceso.
Esto tiene el potencial de acelerar significativamente los procesos y generar ahorros sustanciales de tiempo y costos. Vale la pena reiterar que todas estas son aplicaciones potenciales de las computadoras cuánticas porque todavía no tenemos ninguna computadora cuántica que pueda resolver problemas del mundo real mejor que nuestras computadoras normales. Pero estos son los tipos de problemas para los que las computadoras cuánticas estarían bien adaptadas.
Modelos de computadoras cuánticas
Dentro del mundo de las computadoras cuánticas, existe una gran variedad de enfoques para convertir diferentes tipos de sistemas cuánticos en computadoras cuánticas, y hay dos niveles de matices de los que necesito hablar.
El modelo de circuito
En el modelo de circuito, tienen qubits que funcionan juntos y puertas especiales que juguetean con unos pocos qubits a la vez, cambiando sus estados sin comprobarlo. Pusieron estas puertas en un orden específico para crear un algoritmo cuántico. Al final, mida los qubits para obtener la respuesta necesaria.
Credito de imagen: qiskit
Computación cuántica adiabática
En la computación cuántica adiabática, se aprovecha uno de los comportamientos fundamentales de la física, el hecho de que todo sistema en física siempre se mueve hacia el estado de mínima energía. La computación cuántica adiabática funciona planteando los problemas de modo que el estado de energía más bajo del sistema cuántico represente la solución.
Recocido cuántico
El recocido cuántico no es un esquema de computación cuántica universal, pero funciona según el mismo principio que la computación cuántica adiabática: el sistema encuentra el estado energético mínimo de un paisaje energético que usted le proporciona.
Computación cuántica topológica
En este enfoque, los qubits se construyen a partir de una entidad en física llamada cuasipartícula de modo cero de Majorana, que es un tipo de anyon no abeliano. Se predice que estas cuasipartículas serán más estables debido a su separación física entre sí.
Credito de imagen civildiario
Desafíos en la construcción
No importa cuál sea el enfoque, todos enfrentan un conjunto similar de obstáculos, que primero debemos analizar.
- Decoherencia: Es realmente difícil controlar los sistemas cuánticos porque si tienes una mínima interacción con el mundo exterior, la información comienza a filtrarse. Esto se llama decoherencia. Tus qubits estarán hechos de material físico y necesitarás otro material físico cerca para controlarlos y medirlos; tus qubits son tontos; se enredarán con cualquier cosa que puedan. Debes diseñar tus qubits con mucho cuidado para protegerlos de enredarse con el medio ambiente.
- Ruido: debes proteger tus qubits de cualquier tipo de ruido, como rayos cósmicos, radiación, energía térmica o partículas rebeldes. Cierta cantidad de decoherencia y ruido es inevitable en cualquier sistema físico y es imposible eliminarla por completo.
- Escalabilidad: para cada qubit, es necesario tener un montón de cables para manipularlo y medirlo. A medida que se agregan más qubits, la infraestructura necesaria crece linealmente, lo que plantea un importante desafío de ingeniería. Cualquier diseño de computadora cuántica debe encontrar una manera de entrelazar, controlar y medir de manera eficiente todos estos qubits a medida que crece.
- Corrección de errores cuánticos: la corrección de errores cuánticos es un esquema de corrección de errores para crear computadoras cuánticas tolerantes a fallas mediante el uso de muchos qubits entrelazados juntos para representar un qubit libre de ruido. Esto requiere una gran cantidad de qubits físicos para crear un qubit tolerante a fallas.
Implementaciones físicas
Existe una enorme variedad de implementaciones físicas diferentes de computadoras cuánticas porque hay muchísimos sistemas cuánticos diferentes a partir de los cuales se podrían construir. Éstos son algunos de los enfoques más utilizados y exitosos:
- Computadoras cuánticas superconductoras: los qubits superconductores son actualmente el enfoque más popular. Estos qubits están hechos de cables superconductores con una rotura en el superconductor llamada unión Josephson. El tipo más popular de qubit superconductor se llama transmon.
- Computadoras cuánticas de puntos cuánticos: los qubits están hechos de electrones o grupos de electrones y el sistema de dos niveles está codificado en el espín o carga de los electrones. Estos qubits se construyen a partir de semiconductores como el silicio.
- Computación cuántica óptica lineal: las computadoras cuánticas ópticas utilizan fotones de luz como qubits y operan sobre estos qubits utilizando elementos ópticos como espejos, placas de ondas e interferómetros.
- Computadoras cuánticas de iones atrapados: los átomos cargados se utilizan como qubits, y estos átomos se ionizan y les falta un electrón. El estado de dos niveles que codifica el qubit son los niveles de energía específicos del átomo, que pueden manipularse o medirse con microondas o rayos láser.
- Centro de color o computadoras cuánticas con vacantes de nitrógeno: estos qubits están hechos de átomos incrustados en materiales como el nitrógeno en el diamante o el carburo de silicio. Se crean utilizando los espines nucleares de los átomos incrustados y se entrelazan con los electrones.
- Átomos neutros en redes ópticas: este enfoque captura átomos neutros en una red óptica, que es una disposición entrecruzada de rayos láser. El sistema de dos niveles para los qubits puede ser el nivel de energía hiperfino del átomo o los estados excitados.
Estos son algunos de los enfoques clave para construir computadoras cuánticas, cada uno con sus propias características y desafíos únicos. La computación cuántica está cambiando rápidamente y elegir el enfoque correcto es vital para el éxito futuro.
Aplicaciones de las computadoras cuánticas
- Simulación cuántica: las computadoras cuánticas tienen el potencial de simular sistemas cuánticos complejos, lo que permite estudiar reacciones químicas, el comportamiento de los electrones en materiales y diversos parámetros físicos. Esto tiene aplicaciones en la mejora de paneles solares, baterías, desarrollo de fármacos, materiales aeroespaciales y más.
- Algoritmos cuánticos: algoritmos como el algoritmo de Shor y el algoritmo de Grover pueden resolver problemas que se consideran intratables para las computadoras clásicas. Estos tienen aplicaciones en criptografía, optimización de sistemas complejos, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
- Ciberseguridad: las computadoras cuánticas representan una amenaza para los sistemas de cifrado clásicos. Sin embargo, también pueden contribuir a la ciberseguridad mediante el desarrollo de esquemas de cifrado resistentes a los cuánticos. La criptografía cuántica, un campo relacionado con la computación cuántica, puede mejorar la seguridad.
- Problemas de optimización: las computadoras cuánticas pueden abordar problemas de optimización complejos de manera más eficiente que las computadoras clásicas. Esto tiene aplicaciones en diversas industrias, desde la gestión de la cadena de suministro hasta la modelización financiera.
- Pronóstico del tiempo y cambio climático: si bien no se detallan completamente en el artículo, las computadoras cuánticas podrían mejorar los modelos de pronóstico del tiempo y ayudar a abordar los desafíos relacionados con el cambio climático. Ésta es un área que puede beneficiarse de la computación cuántica en el futuro.
- Criptografía cuántica: la criptografía cuántica aumenta la seguridad de los datos utilizando principios cuánticos para una comunicación segura. En una época de crecientes amenazas cibernéticas, esto es crucial.
Ahora debemos tener un poco de cuidado con el potencial de exageración aquí, ya que muchas de las afirmaciones sobre para qué servirán las computadoras cuánticas provienen de personas que están recaudando dinero activamente para construirlas.
Pero mi opinión es que históricamente, cuando aparece una nueva tecnología, la gente de la época no es la mejor para saber para qué se utilizará.
Por ejemplo, las personas que inventaron las primeras computadoras nunca soñaron con Internet y todo lo que contiene. Es probable que esto ocurra lo mismo con las computadoras cuánticas.
Pensamientos finales
Las computadoras cuánticas mejoran cada día y, aunque todavía no podemos usarlas en nuestra vida diaria, tienen potencial para aplicaciones prácticas en el futuro.
En este artículo, he analizado varios aspectos de las computadoras cuánticas, incluidos sus conceptos fundamentales, como superposición, entrelazamiento e interferencia.
A continuación, exploramos algoritmos cuánticos, incluidos el algoritmo de Shor y el algoritmo de Grover. También profundizamos en la teoría de la complejidad cuántica y los diferentes modelos de ordenadores cuánticos.
Posteriormente, abordé los desafíos y cuestiones de implementación práctica asociados con la computación cuántica. Finalmente, examinamos la amplia gama de aplicaciones potenciales de las computadoras cuánticas.
A continuación, también puede leer acerca de las preguntas frecuentes sobre computación cuántica.