Google prueba que un ordenador cuántico puede superar a uno convencional

La filtración de un artículo desvela el secreto de la empresa tecnológica

Ordenador cuántico de Google // Google

En un artículo publicado en 2012, el físico teórico John Preskill planteaba una pregunta: “Controlar un sistema cuántico a gran escala ¿es solo muy, muy difícil o es increíblemente difícil?”. Siete años más tarde, se conoce la respuesta: es solo muy, muy difícil.

La semana pasada, de forma breve y al parecer accidental, apareció publicado en la red un artículo sobre el tema. La investigación de la que trataba había sido ya aceptada por la prestigiosa revista científica Nature, pero se encontraba aún bajo secreto. La filtración reveló que Google ha conseguido lo que, en su artículo, el dr. Preskill denominó “supremacía cuántica”. Utilizando un ordenador cuántico, los investigadores del gigante de la tecnología de la información habían realizado en poco más de tres minutos unos cálculos que a Summit, el mejor superordenador convencional del mundo, le habrían llevado 10.000 años.

Una demostración creíble de la supremacía cuántica, como la que supone el artículo filtrado –pocos la ponen en duda–, constituye realmente un hito. La historia de la computación quedará dividida en dos eras: un “antes”, cuando se pretendía que los ordenadores cuánticos superasen a los mejores ordenadores convencionales, y un “después”, una vez que ese objetivo se ha conseguido. Sobre esta última era se ha hablado mucho, también en esta revista. Ahora ya está aquí.

La tarea fue escogida para que fuera fácil para un ordenador cuántico y posible –aunque por poco– para uno convencional

Un salto adelante

El experimento de Google era un “muestreo de circuito”, que consiste en verificar si los números que arroja la máquina, a la que se le proporcionan entradas aleatorias, siguen un patrón determinado. La tarea, escogida para que fuera fácil para un ordenador cuántico y posible –aunque por poco– para uno convencional, confirma que con el tiempo los ordenadores cuánticos serán capaces de resolver asuntos que, a largo plazo, tendrán importantes aplicaciones prácticas. Podrán dedicarse al desarrollo de nuevos medicamentos y materiales, impulsarán el área del aprendizaje de máquinas (por sí mismas, mediante el uso de algoritmos) y dejarán obsoletos los códigos criptográficos que custodian algunos de los secretos mundiales.

Los ordenadores cuánticos se valen de tres fenómenos que contradicen nuestra intuición y nuestras expectativas, es decir, lo que lógicamente esperaríamos que ocurriese según nuestro conocimiento del mundo. Uno es la “superposición”, la idea que expresa la famosa paradoja de Schrödinger, en la que el gato está vivo y muerto a la vez. A diferencia de los bits convencionales, que representan o bien el uno o bien el cero, los “cúbits” pueden ser una mezcla de ambos. La máquina de Google tiene 53 cúbits, que en conjunto representan casi diez mil millones de millones de posibles estados superpuestos.

El segundo fenómeno es el “entrelazamiento”, que enlaza a unas partículas cuánticas con otras a través del tiempo y el espacio. En los ordenadores convencionales, cada cúbit está rigurosamente separado del siguiente. En las computadoras cuánticas los cúbits se entrelazan. Las operaciones matemáticas con cúbits superpuestos o entrelazados pueden actuar, en mayor o menor grado, con todos ellos a la vez.

En un cálculo cuántico se empieza por acceder a los cúbits individualmente: dándole a uno de ellos un valor que será casi siempre cero y entrelazándolo en parte al siguiente. Una vez hecho esto, se deja que actúen las leyes de la física y, con el tiempo, los estados y el entrelazamiento de los cúbits evolucionan. Al final (pero no antes, porque esto arruinaría el cálculo), los cúbits se examinan todos a la vez para obtener una respuesta.

De lo que se trata aquí es de maximizar la posibilidad de elegir la respuesta correcta en lugar de alguna de las muchísimas respuestas erróneas posibles. Y es entonces cuando entra la tercera idea contraria a las expectativas. En la física clásica, las probabilidades deben ser positivas –por ejemplo, un 30% de posibilidades de lluvia–, pero la mecánica cuántica utiliza un concepto relacionado llamado “amplitudes de probabilidad”, que pueden ser tanto positivas como negativas. Por el procedimiento de asegurar que las amplitudes que contienen respuestas equivocadas se anulen mutuamente, mientras las que contienen la correcta se refuerzan, los programadores pueden dirigirse con gran confianza hacia la respuesta acertada.

Esta es la explicación ofrecida en libros de texto, pero en el laboratorio las cosas resultan algo más difíciles. Las superposiciones y los entrelazamientos son fenómenos enormemente delicados. Hasta una pequeña vibración de las moléculas cercanas puede causar una perturbación que arruine el cálculo. La mayoría de los ordenadores cuánticos diseñados deben mantenerse a temperaturas inferiores a la del espacio sideral (cercanas al cero absoluto, que está a –273 ºC) y necesitan un sótano atiborrado de científicos para controlar que todo funcione.

Pero no hay nivel de conocimientos suficiente ni frío tan intenso como para garantizar la total ausencia de errores. De hecho, el mayor problema al que se enfrentan los ingenieros cuánticos es cómo detectarlos y corregirlos, puesto que la mayoría de las aplicaciones útiles de la computación cuántica requerirán muchos más cúbits de los que tienen las máquinas actuales, lo cual lleva aparejado un incremento del riesgo de error. Esto ha dado lugar a un enorme esfuerzo realizado tanto por empresas muy conocidas –IBM, Intel y Microsoft­– como por una entusiasta banda de recién llegados –Rigetti, por ejemplo– para construir equipos mejores y que cometan menos errores.

Paralelamente a esta carrera por conseguir mejores computadoras, hay también otra para desarrollar algoritmos cuánticos útiles que se puedan ejecutar en ellas. En la actualidad, el ejemplo más famoso es probablemente el algoritmo de Shor. Este es un potentísimo procedimiento de la matemática cuántica que permite la factorización de números muy grandes en sus componentes primos, lo cual asusta a los criptógrafos, cuyo trabajo depende precisamente de que esta sea una tarea muy difícil. Pero para que los ordenadores cuánticos tengan verdadera utilidad, van a ser también necesarios otros algoritmos. En el desarrollo de estos influirá el hecho de que muchas de las aplicaciones propuestas (nuevos medicamentos, ciencia de materiales, etc.) dependen de procesos cuánticos. Esta es realmente la razón por la que tales aplicaciones han sido tan difíciles de desarrollar hasta la fecha.

Hasta una pequeña vibración de las moléculas cercanas puede causar una perturbación que arruine el cálculo

La semilla de algo importante

A pesar de la promesa de la computación cuántica, muchos de los que trabajan en este campo no se encuentran cómodos con la expresión “supremacía cuántica” porque implica la existencia de un umbral que, una vez traspasado, supondrá el abandono de décadas de ciencia computacional convencional en favor de algo nuevo, extraño y atractivo. Y, a pesar del “antes” y el “después” que marca el artículo de Google, la construcción de máquinas que tengan una utilidad práctica y estén libres de errores no será nada fácil.

Es por tanto una equivocación pensar –y en esto coincide mucha gente­– que la computación cuántica reemplazará a la convencional. Simplemente los aspectos prácticos de tener que operar a tan bajas temperaturas se encargarán de que tal cosa no suceda. No cabe duda de que los gobiernos, las grandes empresas y las universidades más ricas comprarán sus propios ordenadores. Otros alquilarán tiempo de uso de máquinas ligadas a versiones cuánticas de la nube. Pero el número total de ordenadores cuánticos será limitado.

Parece lo lógico. No obstante, conviene también recordar una predicción parecida sobre las limitaciones de la demanda hecha en los primeros tiempos de la computación convencional. En 1943, Thomas Watson, entonces presidente de IBM, supuestamente dijo: “Creo que, a nivel mundial, hay mercado para quizás unas cinco computadoras”. Falló por un número cercano a los mil millones.

 

© 2019 The Economist Newspaper Limited. Todos los derechos reservados. Perteneciente a Economist.com, traducido por Rodrigo Brunori, publicado bajo licencia. El artículo original, en inglés, se puede encontrar en www.economist.com

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