La computación cuántica es una tecnología emergente de rápida expansión que utiliza las leyes de la mecánica cuántica para resolver problemas demasiado complejos para los sistemas clásicos.
Hoy, IBM Quantum hace realidad el hardware cuántico, una herramienta que los científicos solo comenzaron a imaginar hace tres décadas, disponible para cientos de miles de desarrolladores. Nuestros ingenieros suministran periódicamente procesadores cuánticos superconductores cada vez más potentes, junto con avances cruciales en orquestación de sistemas cuánticos clásicos y software. Este trabajo permite incrementar la capacidad y la velocidad de la computación cuántica necesarias para cambiar el mundo.
Estas máquinas son muy diferentes de los sistemas clásicos que existen desde hace más de medio siglo. A continuación, ofrecemos una presentación sobre esta tecnología transformadora.
Para algunos problemas, los superordenadores no son tan geniales.
Cuando los científicos e ingenieros se topan con problemas difíciles, recurren a los superordenadores, que son ordenadores clásicos de gran tamaño, a menudo con miles de núcleos de CPU y GPU tradicionales. Sin embargo, incluso a los superordenadores les cuesta resolver determinados tipos de problemas.
Si un superordenador se bloquea, probablemente se deba a que se le ha pedido que resuelva
un problema con un alto grado de complejidad. Cuando los sistemas clásicos fallan, la causa suele ser la complejidad.
Los problemas complejos son problemas con muchas variables que interactúan de manera complicada. Modelar el comportamiento
de átomos individuales en una molécula es un problema complejo, debido a todo los diferentes electrones que interactúan
unos con otros. Clasificar las rutas ideales de cientos de petroleros en una red de envío global
también es complejo.
Veamos un ejemplo que muestra cómo los sistemas cuánticos pueden tener éxito donde los sistemas clásicos fallan:
Un superordenador puede dar excelentes resultados en tareas difíciles como la clasificación de secuencias de proteínas en una gran base de datos, pero le costará reconocer los patrones sutiles en esos datos que determinan cómo se comportan las proteínas.
Las proteínas son largas cadenas de aminoácidos que se convierten en máquinas biológicas útiles cuando se pliegan de formas complejas. Descubrir cómo se pliegan las proteínas es un problema con importantes implicaciones para la biología y la medicina.
Un superordenador clásico podría tratar de plegar una proteína con fuerza bruta, aprovechando sus muchos procesadores para comprobar todas las formas posibles de doblar la cadena química antes de llegar a una respuesta. A medida que las secuencias de proteínas son más largas y más complejas, el superordenador se estanca. En teoría, una cadena de 100 aminoácidos podría plegarse en cualquiera de los muchos billones de formas posibles. Ningún sistema cuenta con la memoria de trabajo para manejar todas las posibles combinaciones de pliegues individuales.
Los algoritmos cuánticos adoptan un nuevo enfoque para estos tipos de problemas complejos: crean espacios multidimensionales donde surgen los patrones que enlazan puntos de datos individuales. En el caso de un problema de plegamiento de proteína, ese patrón podría ser la combinación de pliegues que requiera menos energía para producirse. Esa combinación de pliegues es la solución al problema.
Los sistemas clásicos no pueden crear estos espacios computacionales, por lo que no pueden encontrar estos patrones. En el caso de las proteínas, ya existen algoritmos cuánticos iniciales que pueden encontrar patrones de plegamiento de formas completamente nuevas y más eficientes, sin los laboriosos procedimientos de verificación de los sistemas clásicos. A medida que el hardware cuántico se optimiza y estos algoritmos avanzan, podrán abordar problemas de plegamiento de proteínas demasiado complejos para cualquier superordenador.
Los sistemas cuánticos son máquinas elegantes, más pequeñas y que requieren menos energía que los superordenadores. Un procesador IBM Quantum es una oblea no mucho más grande que la que se encuentra en un portátil. Y un sistema de hardware cuántico es del tamaño de un automóvil, compuesto en su mayoría por sistemas de refrigeración para mantener el procesador superconductor a una temperatura operativa ultrafría.
Un procesador clásico utiliza bits para realizar sus operaciones. Un sistema cuántico utiliza qubits (CUE-bits) para ejecutar algoritmos cuánticos multidimensionales.
Superfluidos
Probablemente su ordenador de escritorio utiliza un ventilador para la refrigeración. Nuestros procesadores cuánticos tienen que estar muy fríos, alrededor de una centésima de un grado por encima del cero absoluto. Para lograrlo, utilizamos superfluidos muy fríos para crear superconductores.
Superconductores
A estas temperaturas ultrabajas, ciertos materiales de nuestros procesadores presentan otro efecto cuántico importante: los electrones se mueven a través de ellos sin resistencia. Esto los convierte en "superconductores".
Cuando los electrones pasan por los superconductores con los que se acoplan, formando "pares de Cooper". Estos pares pueden transportar una carga a través de barreras o aisladores, mediante un proceso conocido como tunelización cuántica. Dos superconductores colocados a cada lado de un aislador forman una unión de Josephson
Control
Nuestros sistemas cuánticos utilizan uniones de Josephson como qubits superconductores. Disparando fotones de microondas a estos qubits, podemos controlar su comportamiento y lograr 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 retiene en un estado de superposición, 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 nuevo maneras en estos espacios.
Entrelazamiento
El entrelazamiento es un efecto mecánico cuántico que correlaciona el comportamiento de dos cosas separadas. Cuando dos qubits se entrelazan, los cambios en un qubit afectan directamente al otro. Los algoritmos cuánticos optimizan estas relaciones para encontrar soluciones a problemas complejos
IBM Quantum es líder en la creación de hardware cuántico. Nuestra hoja de ruta es un plan claro y detallado para escalar los procesadores cuánticos, superar el problema de escalabilidad y crear el hardware necesario para obtener ventaja cuántica.
Pero esta ventaja no se logrará solo con el hardware. IBM también ha dedicado años al avance del software que será necesario a la hora de utilizar sistemas cuánticos. Desarrollamos el SDK cuántico Qiskit, que es de código abierto, basado en python y, con diferencia, el SDK cuántico más utilizado del mundo. También desarrollamos Qiskit Runtime, el modelo de programación cuántica más potente del mundo (más información sobre Qiskit y Qiskit Runtime y cómo empezar en la siguiente sección).
Lograr ventaja cuántica requerirá nuevos métodos para suprimir errores, aumentar la velocidad y orquestar los recursos clásicos y cuánticos. Los cimientos de este trabajo se están sentando hoy en Qiskit Runtime.
Descubra cómo las organizaciones están trabajando con IBM para resolver los problemas actuales más difíciles.
Descubra cómo la misión de IBM Quantum es dar vida a la computación cuántica.
La computación cuántica abre nuevas y asombrosas posibilidades en distintas disciplinas de investigación. Descúbralas de la mano de expertos mundiales.
Los sistemas cuánticos de IBM están programados mediante Qiskit (enlace externo a ibm.com), nuestro SDK cuántico de código abierto basado en python. Qiskit cuenta con módulos dedicados a finanzas, química, optimización y machine learning.
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