La primera vez que mezclé la programación con la mecánica cuántica fue hace 26 años. Era una joven doctoranda en Química cuántica y, para poder hacer nuestros cálculos teóricos del comportamiento de las moléculas en el espacio interestelar, utilizábamos un programa llamado Gaussian 86 creado por John Pople, un excéntrico profesor inglés que obtuvo, siete años después, el premio Nobel de Quimica "por su desarrollo de métodos computacionales en química cuántica” (el mismo año que José Saramago, una de mis grandes referencias culturales). Hoy en día, Gaussian se sigue utilizando ampliamente en los estudios teóricos del comportamiento molecular.
Aunque mentes preclaras como Paul Benniof o Richard Feynmann ya avisaban por aquella época de las capacidades de la mecánica cuántica en el mundo de la informática, la complejidad técnica y científica de esta teoría hacía pensar que se quedaría para siempre circunscrita al estudio teórico de lo muy pequeño o de lo muy grande por parte de unos pocos científicos. Al tratarse de una rama científica “no palpable” en el ámbito visible humano resulta accesible y comprensible solo para unos cuantos, para el resto de los mortales es una entelequia en la que hay que hacer auténticos actos de fe para dar por ciertos hechos que aparentemente no pueden ocurrir en nuestro mundo (¿hablan en serio al decir que un gato puede estar vivo y muerto al mismo tiempo?).
Cuando dejé el mundo académico para centrarme en mi carrera profesional en el ámbito de las TIC, olvidé el tema. Sin embargo, hace unos años me llevé una grata sorpresa cuando volvió a resurgir la “programación cuántica” y sus capacidades. Los avances de la tecnología empezaban a posibilitar la fabricación de ordenadores cuánticos y los estudios en algoritmia cuántica estaban produciendo resultados más que satisfactorios.
Con el gusanillo de la doble curiosidad científica y tecnológica me puse a investigar sobre los avances que se habían producido durante este espacio de tiempo y lo que leí me fascinó. La mecánica cuántica nos abre un mundo de posibilidades en el campo de la programación que la tecnología tradicional está lejos de alcanzar.
La clave de la tecnología cuántica es su nueva unidad computacional frente al sistema de computación tradicional. Hasta ahora, la programación se basaba en un sistema binario de la unidad computacional, el bit, que puede tomar dos posibles valores: 0 o 1. El soporte físico del bit es un transistor que se “apaga” o “enciende” para reflejar su valor. En definitiva, el bit no es más que un switch, de tal forma que, a través de secuencias de bits, se puede codificar cualquier valor discreto (números, palabras, imágenes…). En general, con un número n de bits pueden representarse hasta 2n valores o estados diferentes. Una operación aplicada sobre n bits (por ejemplo, una suma) da uno de esos 2n estados. Gracias a los bits el mundo de la programación clásica ha evolucionado enormemente nuestras capacidades de procesamiento y conocimiento… hasta el día de hoy. La ciencia de la programación tradicional está llegando a sus límites, fundamentalmente por la dependencia lineal del bit con el hardware (recordemos, cada operación sobre n bits solo puede dar un único valor) y el volumen de información que en estos momentos se maneja y que requiere procesadores cada vez más potentes. Actualmente generamos inmensas cantidades de datos: climáticos, poblacionales, geonómicos, patrones de comportamiento… A pesar de los enormes avances conseguidos con la tecnología big data, ni siquiera los grandes centros de supercomputación serán capaces, en los próximos años, de manejar toda esta información. La computación cuántica, junto con la inteligencia artificial y big data, pretende crear nuevos entornos en los que campos como la medicina y la química, la industria, el sector financiero y la inteligencia artificial puedan evolucionar y optimizar sus procesos con cotas de velocidad de procesamiento, volumen de información tratada y fiabilidad de resultados nunca vistas.
La unidad computacional de la programación cuántica es el qubit. El comportamiento de los qubits sigue dos principios cuánticos fundamentales: superposición y entrelazamiento. El principio de superposición implica que el qubit puede tener, de forma simultánea, los valores 0 y 1 (¡igual que el gato de Schrödinger!). Si a un sistema de un qubit le añadimos otro qubit, entra en juego el principio de entrelazamiento, que nos dice que dos qubits están correlacionados, es decir, que el estado de uno de los qubit condiciona estrechamente el estado del otro.
Estos dos principios hacen que las operaciones que se ejecuten sobre un conjunto de qubits den como resultado varios resultados simultáneos. Mientras que una operación lógica sobre dos bit (por ejemplo AND) da un único resultado (TRUE o FALSE) una operación lógica sobre dos qubit da 4 resultados (00, 01, 10, 11). Por tanto, la aplicación de una operación sobre un sistema de n qubits dará 2n resultados posibles. Por ejemplo, podríamos tener una operación que fuera SUMA-RESTA que nos daría simultáneamente el valor de la suma y el de la resta de dos números. De esta forma, el problema actual del volumen y de la velocidad de procesamiento se simplifica considerablemente, ya que se pueden aplicar varias operaciones a un sistema de qubits para obtener diferentes resultados en paralelo.
El reto para “industrializar” la programación cuántica es la infraestructura. El diseño de los ordenadores cuánticos tiene que permitir, al igual que en la computación clásica, que los transistores cuánticos reaccionen como deseamos mediante la programación. En el caso de las partículas subatómicas esto es especialmente difícil, ya que su comportamiento probabilístico no se rige por las leyes clásicas de la física determinista. Entre los diseños más utilizados para desarrollar ordenadores cuánticos están los circuitos superconductores y los iones atrapados. Los circuitos superconductores se basan en pequeños circuitos enfriados hasta temperaturas muy bajas (cercanas al cero absoluto) para que las propiedades de los materiales se ‘cuanticen’. Por otro lado, el método de iones atrapados utiliza iones como qubits en un estado determinado y los mantiene atrapados en trampas láser para luego combinarlos según el cálculo que se vaya a realizar.
Es fácil comprender que estas tecnologías son, a día de hoy, muy caras y difíciles de lograr, de ahí que la programación cuántica no se haya extendido todavía de forma masiva.
En esta ecuación, la física de los materiales también está contribuyendo a conseguir la innovación tecnológica. El grafeno, descubierto en 1930, se ha revelado en estos últimos años como un “supermaterial”. Se diferencia por su ligereza y flexibilidad, su extrema dureza y por ser el mejor superconductor, lo que lo convierte en firme candidato para su uso en los procesadores cuánticos.
La carrera para llegar al liderazgo en estas tecnologías ya ha comenzado, con IBM y Google a la cabeza. IBM comenzó su andadura con IBM Quantum Experience, un ordenador con 5 qubits de capacidad, que puso a disposición de la comunidad científica y tecnológica de forma gratuita para hacer simulaciones y pruebas reales en el procesador. Recientemente ha lanzado IBM Q ,que incluye el procesador anterior y uno nuevo en versión beta con 17 qubits, así como una versión comercial. Por otro lado, Google afirma haber desarrollado un chip cuántico que le permitirá alcanzar la supremacía en este campo con 49 qubits a finales de 2017, aunque de momento la multinacional está probando un chip con 20 qubits. También Microsoft, Intel o NTT están trabajando en distintos modelos de procesadores cuánticos.
En definitiva, a pesar de la complejidad, la realidad de la computación cuántica está muy próxima y causará una revolución tecnológica que, estoy convencida, cambiará radicalmente nuestra concepción del mundo tal y como lo conocemos hoy.
Imagen: Kevin Dooley
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