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27 febrero 2023

Tendencias en computación cuántica

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La computaci√≥n cu√°ntica es el √°rea de estudio enfocada en desarrollar tecnolog√≠a inform√°tica basada en los principios de la teor√≠a cu√°ntica. Las tecnolog√≠as cu√°nticas pueden ser un gran disruptor de los negocios existentes, por lo que en pa√≠ses de todo el mundo se est√°n invirtiendo decenas de miles de millones de capital p√ļblico y privado.

Diferencias entre la inform√°tica cl√°sica y la cu√°ntica

En √ļltima instancia, la inform√°tica cl√°sica se basa en el √°lgebra de Boole. mediante el cual los datos deben procesarse en estado binario excluyente: lo que llamamos ¬ębits¬Ľ. El tiempo durante el cual cada transistor o condensador permanece en 0 o 1 antes de cambiar de estado ya se mide en tan solo milmillon√©simas de segundo, pero, aun as√≠, la rapidez de ese cambio de estado tiene su l√≠mite.

A medida que logramos fabricar circuitos m√°s peque√Īos y m√°s r√°pidos, nos asomamos al l√≠mite f√≠sico de los materiales y el umbral en que nos frenan las leyes de la f√≠sica cl√°sica. Pasado ese punto, entra en juego el mundo cu√°ntico. En un ordenador cu√°ntico, los estados 0 y/o 1 vienen simbolizados por la carga o polarizaci√≥n de las part√≠culas elementales, como electrones o fotones. La computaci√≥n cu√°ntica se basa en la naturaleza y el comportamiento de estas part√≠culas, cada una de las cuales se conoce como bit cu√°ntico o qubit. Como sustrato f√≠sico de la l√≥gica, los ordenadores cl√°sicas usan transistores, mientras que los ordenadores cu√°nticos usan iones atrapados, bucles superconductores, puntos cu√°nticos o vac√≠os de nitr√≥geno en un diamante.

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En la inform√°tica cl√°sica, los datos deben procesarse en todo momento en un estado binario excluyente.

RETOS DE LA COMPUTACI√ďN CU√ĀNTICA

  • Construcci√≥n de hardware cu√°ntico escalable y estable: Uno de los principales retos de la computaci√≥n cu√°ntica es construir un dispositivo capaz de manejar un gran n√ļmero de ‚Äėqubits‚Äô a la vez que mantiene la estabilidad y la coherencia.
  • Ruido y errores en sistemas cu√°nticos: Los sistemas cu√°nticos son muy sensibles al ruido y los errores, que pueden perturbar el c√°lculo y dar lugar a resultados inexactos.
  • Desarrollo de algoritmos eficientes para la computaci√≥n cu√°ntica: A medida que aumentan las capacidades de los ordenadores cu√°nticos, aumenta tambi√©n la necesidad de nuevos algoritmos.
  • Aplicaci√≥n de m√©todos de correcci√≥n y mitigaci√≥n de errores: La correcci√≥n y mitigaci√≥n de errores son cruciales para construir un ordenador cu√°ntico que resulte √ļtil, pero los m√©todos para lograrlo a√ļn est√°n en sus primeras fases de desarrollo.

 

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  • Dise√Īo y aplicaci√≥n de redes y comunicaciones cu√°nticas: Las tecnolog√≠as cu√°nticas de comunicaci√≥n y redes, como la distribuci√≥n cu√°ntica de claves y el teletransporte cu√°ntico, est√°n a√ļn en sus primeras fases de desarrollo, por lo que a√ļn quedan muchos retos por superar antes de que puedan implantarse a gran escala.
  • Falta de profesionales cualificados: El campo de la computaci√≥n cu√°ntica es relativamente nuevo, por lo que escasean los profesionales con las aptitudes y conocimientos necesarios para trabajar con dispositivos y software cu√°nticos.
  • Falta de integraci√≥n de la tecnolog√≠a cu√°ntica con la cl√°sica: Sigue siendo un reto integrar sin fisuras la tecnolog√≠a cu√°ntica con la tecnolog√≠a cl√°sica existente, lo cual dificulta el uso de la computaci√≥n cu√°ntica para aplicaciones pr√°cticas.
  • Desarrollo de software y lenguajes de programaci√≥n s√≥lidos para la computaci√≥n cu√°ntica: En la actualidad, el software y los lenguajes de programaci√≥n que pueden utilizarse para la computaci√≥n cu√°ntica son pocos, y a√ļn se encuentran en sus primeras fases de desarrollo.
  • Falta de normalizaci√≥n: Actualmente existe una falta de normalizaci√≥n en el campo de la computaci√≥n cu√°ntica, lo que dificulta la comparaci√≥n entre distintos dispositivos y tecnolog√≠as.
  • Rentabilidad de la computaci√≥n cu√°ntica: La construcci√≥n y funcionamiento de un ordenador cu√°ntico siguen siendo muy caros. Esto supone una barrera importante para la adopci√≥n generalizada de la computaci√≥n cu√°ntica.

TENDENCIAS DE LA COMPUTACI√ďN CU√ĀNTICA

  • Aumento del n√ļmero de ‚Äėqubits‚Äô y de los tiempos de coherencia en los dispositivos cu√°nticos: El n√ļmero de ‚Äėqubits‚Äô (bits cu√°nticos) de un ordenador cu√°ntico es una medida importante de su potencia. A medida que aumenta el n√ļmero de ‚Äėqubits‚Äô, crece la potencia de c√°lculo del dispositivo. Los tiempos de coherencia se refieren al tiempo que los ‚Äėqubits‚Äô pueden mantener su estado cu√°ntico antes de ‚Äėdescoherenciarse‚Äô. Los tiempos de coherencia m√°s largos permiten c√°lculos m√°s complejos.
  • Desarrollo de nuevos algoritmos cu√°nticos y t√©cnicas de optimizaci√≥n: A medida que aumentan las capacidades de los ordenadores cu√°nticos, aumenta el desarrollo de nuevos algoritmos y t√©cnicas dirigidas a la computaci√≥n cu√°ntica. Estas t√©cnicas incluyen el aprendizaje autom√°tico cu√°ntico,, la correcci√≥n cu√°ntica de errores y los algoritmos de optimizaci√≥n cu√°ntica.
  • Surgimiento de algoritmos y hardware cl√°sicos de inspiraci√≥n cu√°ntica: Los investigadores estudian las propiedades de los sistemas cu√°nticos para desarrollar nuevos algoritmos y hardware cl√°sicos que imiten ventajas de la computaci√≥n cu√°ntica.
  • Inter√©s e inversi√≥n en computaci√≥n cu√°ntica por parte de la industria y el gobierno: A medida que se hacen m√°s evidentes las aplicaciones potenciales de la computaci√≥n cu√°ntica, crece el inter√©s y la inversi√≥n en este campo, tanto por parte del sector privado como de las administraciones p√ļblicas.
  • Mayor colaboraci√≥n y puesta en com√ļn de recursos entre instituciones y empresas de investigaci√≥n cu√°ntica: A medida que la computaci√≥n cu√°ntica adquiere importancia, aumenta la colaboraci√≥n y el uso compartido de recursos entre instituciones y empresas de investigaci√≥n cu√°ntica.
  • Uso del aprendizaje autom√°tico cu√°ntico y la inteligencia artificial cu√°ntica: Los investigadores est√°n explorando el uso de la computaci√≥n cu√°ntica para desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje autom√°tico e inteligencia artificial que puedan aprovechar las propiedades √ļnicas de los sistemas cu√°nticos.
  • Auge de servicios de nube cu√°ntica o ‚ÄėQuantum Cloud‚Äô: Con el aumento del n√ļmero de ‚Äėqubits‚Äô y de los tiempos de coherencia, muchas empresas ofrecen ahora servicios cu√°nticos en la nube a los usuarios, lo que les permite acceder a la potencia de la computaci√≥n cu√°ntica sin necesidad de construir su propio ordenador cu√°ntico.
  • Avances en correcci√≥n cu√°ntica de errores: Para que un ordenador cu√°ntico sea √ļtil en la pr√°ctica, es necesario disponer de t√©cnicas cu√°nticas para minimizar los errores que se producen durante el c√°lculo. Ya se est√°n desarrollando muchas t√©cnicas nuevas para lograr este objetivo.

VISI√ďN A FUTURO

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En un futuro pr√≥ximo, es probable que la computaci√≥n cu√°ntica siga desarroll√°ndose para aplicaciones espec√≠ficas como la optimizaci√≥n, el aprendizaje autom√°tico y la criptograf√≠a. Adem√°s, los investigadores trabajan en el desarrollo de ‚Äėqubits‚Äô -los componentes b√°sicos de los ordenadores cu√°nticos- m√°s estables y fiables. A medida que la tecnolog√≠a madura y se hace m√°s accesible, se espera que se utilice cada vez m√°s en sectores como las finanzas y la sanidad, donde puede servir para analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones m√°s precisas.

A largo plazo, la computación cuántica puede revolucionar muchos sectores y cambiar nuestra forma de vivir y trabajar. Sin embargo, sigue siendo una tecnología relativamente nueva, y se necesita mucha investigación y desarrollo antes de que pueda materializarse plenamente.

 

Ahmed Banafa, autor de los libros:

Secure and Smart Internet of Things (IoT) Using Blockchain and AI

Blockchain Technology and Applications

Quantum Computing

 

 Nota del editor: artículo publicado inicialmente el  3 de mayo y posteriormente actualizado por el autor

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