Dos conciencias

En los últimos años, el avance en la computación cuántica ha pasado de ser una promesa lejana a convertirse en un objetivo técnicamente alcanzable. A medida que los desarrollos en hardware siguen progresando, como lo demuestra el chip Willow de Google, la atención de la comunidad científica se ha desplazado hacia una pregunta clave: ¿qué haremos realmente con estos ordenadores cuánticos cuando funcionen a gran escala?

Responder a esta pregunta requiere una hoja de ruta clara. Por eso, el equipo de investigación de Google ha propuesto un marco de cinco etapas que permite trazar el recorrido desde la concepción de un algoritmo cuántico hasta su implementación en el mundo real. Este modelo se presenta en el artículo «The Grand Challenge of Quantum Applications» y permite identificar los puntos críticos donde las ideas suelen atascarse.

Etapa I: Descubrimiento del algoritmo

Todo comienza con el hallazgo de un algoritmo abstracto con potencial cuántico. Ejemplos clásicos son el algoritmo de Grover para búsquedas no estructuradas o el de estimación de fases cuánticas. Estas soluciones ofrecen ventajas teóricas frente a los métodos clásicos, pero en esta fase inicial no está claro si podrán aplicarse a problemas del mundo real. Es un terreno dominado por la investigación fundamental, en el que se exploran los límites de lo que la computación cuántica podría lograr.

Etapa II: Encontrar instancias concretas del problema

Una vez descubierto un algoritmo prometedor, el siguiente paso es encontrar ejemplos específicos donde se pueda aplicar con ventaja frente a los métodos clásicos. Este punto es especialmente complejo, ya que en muchos casos los problemas reales pueden resolverse de forma eficiente con algoritmos tradicionales. Solo los casos más difíciles justifican el uso de computadoras cuánticas, y detectarlos no es trivial.

Por ejemplo, para simular el estado de energía más bajo de una molécula, es necesario identificar qué moléculas son lo suficientemente complejas como para requerir capacidad cuántica. Aquí, el algoritmo debe demostrar una clara superioridad frente a una variedad de soluciones clásicas que no dejan de mejorar.

Etapa III: Relevancia en el mundo real

Superada la dificultad de encontrar instancias concretas, aparece un nuevo reto: verificar si esos casos corresponden a necesidades reales del mundo industrial o científico. Por ejemplo, simular moléculas complejas ¿ayudará efectivamente a descubrir nuevos medicamentos? ¿Esas simulaciones tienen impacto en la química de baterías o en el diseño de nuevos materiales?

En esta fase, se pone en evidencia un problema de comunicación: los expertos en algoritmos cuánticos no suelen estar familiarizados con las necesidades específicas de sectores como la energía o la farmacéutica, y viceversa. Por eso, identificar aplicaciones de valor requiere equipos multidisciplinarios capaces de traducir entre lenguajes técnicos distintos.

Etapa IV: Ingeniería y optimización

Cuando ya se tiene una instancia de problema relevante y comprobada, llega el momento de aterrizar los requerimientos técnicos: ¿cuántos qubits se necesitan? ¿Cuántas compuertas lógicas se deben ejecutar? ¿Cuánto durará la ejecución del algoritmo?

En esta etapa se realizan estimaciones de recursos y ajustes prácticos, como el uso de técnicas de corrección de errores cuánticos. La buena noticia es que en la última década se han logrado avances significativos en la reducción de recursos necesarios para tareas como la factorización de números o la simulación de moléculas, lo que hace más viable su aplicación futura.

Etapa V: Implementación y despliegue

El objetivo final es incorporar la solución cuántica en un flujo de trabajo real, donde proporcione ventajas concretas frente a cualquier alternativa clásica. A día de hoy, todavía no se ha implementado ninguna aplicación de este tipo de forma completa. Sin embargo, la comunidad tiene claro que este punto llegará cuando el hardware madure lo suficiente.

Aplicaciones actuales y su lugar en el camino

Hoy existen tres áreas prometedoras en las que se observan avances notables dentro de este marco.

La simulación cuántica se encuentra entre las etapas III y IV. Ya se han identificado usos potentes en química cuántica y fusión nuclear, donde las simulaciones cuánticas podrían facilitar el estudio de materiales y reacciones complejas. Herramientas como el algoritmo Quantum Echoes y la librería de código abierto Qualtran permiten medir con precisión propiedades moleculares.

En el ámbito de la criptografía, el foco está en la etapa IV. El algoritmo de Shor, que permite romper sistemas de cifrado como RSA, requiere de una gran cantidad de qubits y compuertas para funcionar. La investigación actual está centrada en calcular esos recursos con precisión, con vistas a preparar la transición hacia la criptografía post-cuántica.

Por su parte, la optimización y el aprendizaje automático están en las etapas I y II. Se han desarrollado nuevos algoritmos, como la interferometría cuántica decodificada (DQI), que muestran potencial para superar a sus equivalentes clásicos, aunque aún no han llegado al punto de demostrar ventajas en aplicaciones específicas.

Superar los cuellos de botella

El análisis revela que el principal freno no está en el descubrimiento de algoritmos ni en la optimización de recursos, sino en las etapas intermedias: encontrar instancias concretas donde los algoritmos tengan utilidad real y traducir esos hallazgos en beneficios tangibles para una industria o disciplina.

Dos estrategias podrían acelerar este proceso. Por un lado, adoptar un enfoque centrado en el algoritmo: perfeccionar una herramienta cuántica hasta que demuestre una clara ventaja y luego buscar aplicaciones específicas. Por otro, cerrar la brecha entre disciplinas, promoviendo equipos que combinen conocimientos en computación cuántica con experiencia en sectores concretos como la química, las finanzas o los materiales. Incluso se contempla que la inteligencia artificial pueda facilitar esta conexión, analizando literatura científica para detectar patrones y oportunidades.

El desarrollo de ordenadores cuánticos a prueba de errores es un desafío de hardware colosal. Pero convertirlos en herramientas útiles también es un reto de aplicación. Contar con un marco claro como el de estas cinco etapas puede ayudar a la comunidad a enfocar mejor sus esfuerzos y a acercar un poco más ese futuro cuántico que promete transformar varias industrias.

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by Natalia Polo via WWWhat's new