Cuando los científicos e ingenieros se enfrentan a problemas difíciles, recurren a las supercomputadoras. Se trata de computadoras clásicas muy grandes, a menudo con miles de núcleos de CPU y GPU clásicos capaces de ejecutar cálculos muy grandes e inteligencia artificial avanzada. Sin embargo, incluso las supercomputadoras son máquinas basadas en código binario que dependen de la tecnología de transistores del siglo XX. Luchan por resolver ciertos tipos de problemas.

Si una supercomputadora se queda perpleja, probablemente es porque a la gran máquina clásica se le pidió que resolviera un problema con un alto grado de complejidad. Cuando las computadoras clásicas fallan, a menudo se debe a la complejidad.

Los problemas complejos son problemas con muchas variables que interactúan de forma complicada. Modelar el comportamiento de átomos individuales en una molécula es un problema complejo, debido a que todos los electrones diferentes interactúan entre sí. Identificar patrones sutiles de fraude en transacciones financieras o nueva física en un supercolisionador también son problemas complejos. Hay algunos problemas complejos que no sabemos cómo resolver con computadoras clásicas a cualquier escala.

El mundo real funciona con física cuántica. Las computadoras que realizan cálculos utilizando los estados cuánticos de los bits cuánticos deberían ser, en muchas situaciones, nuestras mejores herramientas para entenderlos.

Veamos un ejemplo que muestra cómo las computadoras cuánticas pueden tener éxito donde las computadoras clásicas fallan:

Una computadora clásica puede ser excelente en tareas difíciles como clasificar una gran base de datos de moléculas. Pero tiene dificultades para resolver problemas más complejos, como simular el comportamiento de esas moléculas.

Hoy en día, si los científicos quieren saber cómo se comportará una molécula, deben sintetizarla y experimentar con ella en el mundo real. Si quieren saber cómo afectaría un pequeño ajuste a su comportamiento, normalmente necesitan sintetizar la nueva versión y volver a ejecutar el experimento. Se trata de un proceso caro y lento que impide el progreso en campos tan diversos como la medicina y el diseño de semiconductores.

Una supercomputadora clásica podría intentar simular el comportamiento molecular con fuerza bruta, utilizando sus numerosos procesadores para explorar todas las formas posibles en que podría comportarse cada parte de la molécula. Pero a medida que pasa por las moléculas más simples y directas disponibles, la supercomputadora se detiene.

Ninguna computadora tiene la memoria de trabajo para manejar todas las posibles permutaciones del comportamiento molecular mediante el uso de métodos conocidos.

Los algoritmos cuánticos adoptan un nuevo enfoque para este tipo de problemas complejos: la creación de espacios computacionales multidimensionales. Esto resulta ser una forma mucho más eficiente de resolver problemas complejos como las simulaciones químicas.

No tenemos una buena manera de crear estos espacios computacionales con computadoras clásicas, lo que limita su utilidad sin computación cuántica. Los químicos industriales ya están explorando formas de integrar los métodos cuánticos en su trabajo.

Este es solo un ejemplo. Las empresas de ingeniería, las instituciones financieras, las compañías navieras globales, entre otras, están explorando casos de uso en los que las computadoras cuánticas podrían resolver problemas importantes en sus campos. En el horizonte se vislumbra una explosión de beneficios de la investigación y el desarrollo cuánticos. A medida que se amplíe el hardware cuántico y avancen los algoritmos cuánticos, se resolverán muchos problemas importantes, como la simulación molecular.

• Las computadoras cuánticas son máquinas elegantes, más pequeñas y que requieren menos energía que las supercomputadoras.
• Un procesador IBM Quantum es una oblea no más grande que la que se puede encontrar en una computadora portátil.
• Un sistema de hardware cuántico tiene aproximadamente el tamaño de un automóvil, compuesto principalmente por sistemas de enfriamiento para mantener el procesador superconductor a una temperatura operativa ultrafría.

Un procesador clásico utiliza bits para realizar sus operaciones. Una computadora cuántica usa qubits para ejecutar algoritmos cuánticos multidimensionales.

Superfluidos
Es probable que su computadora desktop use un ventilador para enfriarse lo suficiente para trabajar. Nuestros procesadores cuánticos deben estar muy fríos, alrededor de una centésima de grado sobre cero. Para lograr esto, usamos superfluidos superenfriados para crear superconductores.

Superconductores
A esas temperaturas ultrabajas, ciertos materiales en nuestros procesadores exhiben otro efecto mecánico cuántico importante: los electrones se mueven a través de ellos sin resistencia. Esto los convierte en "superconductores".

Cuando los electrones pasan a través de los superconductores, se emparejan y forman "pares de Cooper". Estos pares pueden transportar una carga por barreras o aisladores a través de un proceso conocido como efecto túnel. Dos superconductores colocados a ambos lados de un aislador forman una unión de Josephson.

Control
Nuestras computadoras cuánticas usan uniones de Josephson como qubits superconductores. Al disparar fotones de microondas a estos qubits, se puede controlar su comportamiento y hacer que retengan, cambien y lean unidades individuales de información cuántica.

Superposición
Un qubit en sí mismo no es muy útil, pero puede realizar un truco importante: colocar la información cuántica que contiene en un estado de superposición, lo que representa una combinación de todas las configuraciones posibles del qubit. Los grupos de qubits en superposición pueden crear espacios computacionales complejos y multidimensionales. Los problemas complejos se pueden representar de nuevas formas en estos espacios.

Entrelazamiento
El entrelazamiento es un efecto mecánico cuántico que correlaciona el comportamiento de dos cosas separadas. Cuando dos qubits están entrelazados, los cambios en un qubit impactan directamente en el otro. Los algoritmos cuánticos aprovechan esas relaciones para encontrar soluciones a problemas complejos.

Las computadoras cuánticas de IBM se programan mediante el uso de Qiskit, nuestro SDK cuántico de código abierto basado en Python. Qiskit tiene módulos que cubren aplicaciones en finanzas, química, optimización y aprendizaje automático.

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