¿Qué es la computación cuántica?

El campo de la computación cuántica incluye una serie de disciplinas, como el hardware cuántico y los algoritmos cuánticos. Mientras siga en desarrollo, la tecnología cuántica pronto podrá resolver problemas complejos que los superordenadores clásicos no pueden resolver (o no pueden resolver lo suficientemente rápido).

Al aprovechar la física cuántica, los ordenadores cuánticos a gran escala podrían abordar ciertos problemas complejos muchas veces más rápido que las máquinas clásicas modernas. Con un ordenador cuántico, algunos problemas que podrían llevar miles de años resolver con un ordenador clásico podrían resolverse en cuestión de minutos u horas.

La mecánica cuántica, el estudio de la física a escalas muy pequeñas, revela sorprendentes principios naturales fundamentales. Los ordenadores cuánticos aprovechan específicamente estos fenómenos para acceder a métodos matemáticos de resolución de problemas que no están disponibles solo con la computación clásica.

En la práctica, se espera que los ordenadores cuánticos sean muy útiles para dos tipos de tareas: modelar el comportamiento de los sistemas físicos e identificar patrones y estructuras en la información.

La mecánica cuántica es un poco como el sistema operativo del universo. Un ordenador que utilice los principios de la mecánica cuántica para procesar la información tiene ciertas ventajas a la hora de modelar sistemas físicos. Por lo tanto, la computación cuántica es de especial interés para las aplicaciones de la química y la ciencia de los materiales. Por ejemplo, los ordenadores cuánticos podrían ayudar a los investigadores que buscan moléculas útiles para aplicaciones farmacéuticas o de ingeniería a identificar a los candidatos de forma más rápida y eficaz.

Los ordenadores cuánticos también pueden procesar datos utilizando técnicas matemáticas a las que no pueden acceder los ordenadores clásicos. Eso significa que pueden dar estructura a los datos y ayudar a descubrir patrones que los algoritmos clásicos por sí solos podrían pasar por alto. En la práctica, esto podría ser útil para aplicaciones que van desde la biología (por ejemplo, el plegamiento de proteínas) hasta las finanzas.

Hoy en día, gran parte del trabajo de investigación en computación cuántica implica buscar algoritmos y aplicaciones dentro de estas categorías de uso esperado. Esto se suma a la creación de la nueva tecnología en sí.

A medida que instituciones líderes como IBM, Amazon, Microsoft y Google, así como startups como Rigetti e Ionq siguen invirtiendo mucho en esta tecnología, la computación cuántica se convertirá en un sector de 1,3 billones de dólares en 2035.

Cuando se habla de ordenadores cuánticos, es importante comprender que, a escalas muy pequeñas, el universo se comporta de forma muy diferente a lo que estamos acostumbrados en nuestra vida cotidiana. En comparación con lo que aprendimos en física en el instituto, los comportamientos de los objetos cuánticos son a menudo extraños y contraintuitivos.

La descripción de los comportamientos de las partículas cuánticas plantea un desafío único. La mayoría de los paradigmas de sentido común del mundo natural carecen del vocabulario necesario para comunicar los sorprendentes comportamientos de las partículas cuánticas. Pero la mecánica cuántica revela cómo funciona realmente el universo. Los ordenadores cuánticos aprovechan la mecánica cuántica al reemplazar los circuitos de bits binarios tradicionales por partículas cuánticas llamadas bits cuánticos o cúbits. Estas partículas se comportan de forma diferente a los bits y muestran propiedades únicas que solo pueden describirse con la mecánica cuántica.

Para entender computación cuántica, es importante entender cuatro principios clave de la mecánica cuántica:

• Superposición
• Entrelazamiento
• Decoherencia
• Interferencia

Un cúbit en sí no es muy útil. No obstante, puede colocar la información cuántica que contiene en un estado de superposición, que representa una combinación de todas las configuraciones posibles del cúbit. Los grupos de cúbits en superposición pueden crear espacios computacionales complejos y multidimensionales. Los problemas complejos pueden ser representados de nuevas maneras en estos espacios.

Cuando se mide un sistema cuántico, su estado pasa de una superposición de posibilidades a un estado binario, que puede registrarse como un código binario, como un cero o un uno.

El entrelazamiento es la capacidad de los cúbits de correlacionar su estado con el de otros cúbits. Los sistemas entrelazados están tan intrínsecamente vinculados que cuando los procesadores cuánticos miden un único cúbit entrelazado, pueden determinar inmediatamente información sobre otros cúbits del sistema entrelazado.

La interferencia es el motor de la computación cuántica. Un entorno de cúbits colocados en un estado de superposición colectiva estructura la información de forma parecida a las ondas, con amplitudes asociadas a cada resultado.

Estas amplitudes se convierten en las probabilidades de los resultados de una medición del sistema. Estas ondas pueden acumularse entre sí cuando muchas de ellas alcanzan un pico en un resultado concreto o anularse mutuamente cuando interactúan picos y valles. Amplificar una probabilidad o anular otras son dos formas de interferencia.

La decoherencia es el proceso en el que un sistema en estado cuántico colapsa a un estado no cuántico. Puede desencadenarse intencionadamente al medir un sistema cuántico o por otros factores ambientales (a veces estos factores la desencadenan involuntariamente). En términos generales, la computación cuántica requiere evitar y minimizar la decoherencia.

Para comprender mejor la computación cuántica, considere que dos ideas sorprendentes son ambas ciertas. La primera es que los objetos que pueden medirse como poseedores de estados definidos, cúbits en superposición con amplitudes de probabilidad definidas, se comportan de forma aleatoria. La segunda es que los objetos distantes, en este caso, cúbits entrelazados, pueden seguir comportándose de formas que, aunque individualmente aleatorias, están fuertemente correlacionadas.

La computación en un ordenador cuántico funciona preparando una superposición de estados computacionales. Un circuito cuántico, preparado por el usuario, utiliza operaciones para entrelazar cúbits y generar patrones de interferencia, gobernados por un algoritmo cuántico. La interferencia anula muchos resultados posibles, mientras que otros se amplifican. Los resultados amplificados son las soluciones del cálculo.

La principal diferencia entre los ordenadores clásicos y los ordenadores cuánticos es que los ordenadores cuánticos utilizan cúbits en lugar de bits. Aunque la computación cuántica utiliza código binario, los cúbits procesan la información de forma distinta a los ordenadores clásicos. Pero, ¿qué son los cúbits y de dónde vienen?

Mientras que los ordenadores clásicos se basan en bits (ceros y unos) para almacenar y procesar datos, los ordenadores cuánticos procesan los datos de forma diferente utilizando bits cuánticos (cúbits) en superposición.

Un cúbit puede comportarse como un bit y almacenar un cero o un uno, pero también puede ser una combinación ponderada de cero y uno al mismo tiempo. Cuando los cúbits se combinan, sus superposiciones pueden crecer exponencialmente en complejidad: dos cúbits pueden estar en una superposición de las cuatro posibles cadenas de dos bits, tres cúbits pueden estar en una superposición de las ocho posibles cadenas de tres bits, y así sucesivamente. Con 100 cúbits, el abanico de posibilidades es astronómico.

Los algoritmos cuánticos funcionan manipulando la información de un modo inaccesible para los ordenadores clásicos, lo que puede proporcionar aumentos de velocidad espectaculares para ciertos problemas, especialmente cuando los ordenadores cuánticos y los superordenadores clásicos de alto rendimiento trabajan juntos.

En general, los cúbits se crean manipulando y midiendo sistemas que exhiben un comportamiento cuántico mecánico, como circuitos superconductores, fotones, electrones, iones atrapados y átomos.

Hay muchas formas diferentes de hacer que los cúbits se utilicen en la computación cuántica hoy en día, y algunos son más adecuados para diferentes tipos de tareas.

Algunos de los tipos de cúbits más comunes son los siguientes:

• Cúbits superconductores: estos cúbits, fabricados con materiales superconductores que funcionan a temperaturas extremadamente bajas, destacan por su velocidad de cálculo y su control preciso.
• Cúbits de iones atrapados: las partículas de iones atrapados también se pueden usar como cúbits y se caracterizan por largos tiempos de coherencia y mediciones de alta fidelidad, pero son mucho más lentas que los cúbits superconductores.
• Puntos cuánticos: los puntos cuánticos son pequeños semiconductores que capturan un solo electrón y lo utilizan como cúbit, lo que ofrece grandes posibilidades de escalabilidad y compatibilidad con la tecnología de semiconductores existente.
• Fotones: los fotones son partículas de luz individuales. Se pueden utilizar para crear cúbits y enviar información cuántica a largas distancias a través de cables de fibra óptica. Se están utilizando en comunicación cuántica y criptografía cuántica.

Los ordenadores que utilizan bits cuánticos tienen ciertas ventajas sobre los ordenadores que utilizan bits clásicos. Como los cúbits pueden mantener una superposición y exhibir interferencias, un ordenador cuántico que utiliza cúbits aborda los problemas de maneras diferentes a los ordenadores clásicos.

Como analogía útil para comprender cómo los ordenadores cuánticos utilizan los cúbits para resolver problemas complicados, imagine que se encuentra en el centro de un enrevesado laberinto. Para escapar del laberinto, un enfoque informático clásico tradicional sería "aplicar la fuerza bruta" al problema, probando todas las combinaciones posibles de caminos para encontrar la salida. Este tipo de ordenador utilizaría bits para explorar nuevos caminos y recordar cuáles son callejones sin salida.

Un ordenador cuántico podría deducir el camino correcto sin necesidad de probar todos los caminos malos, como si tuviera una vista de pájaro del laberinto. Sin embargo, los cúbits no prueban varios caminos a la vez. En lugar de eso, los ordenadores cuánticos miden las amplitudes de probabilidad de los cúbits para determinar un resultado.

Estas amplitudes funcionan como ondas: se superponen e interfieren entre sí. Cuando las ondas asíncronas se superponen, se eliminan de forma efectiva las posibles soluciones a problemas complejos, y la onda u ondas coherentes realizadas presentan una solución correcta.

Un procesador cuántico de IBM es una oblea no mucho mayor que los chips de silicio de un ordenador portátil. Sin embargo, los modernos sistemas de hardware cuántico (utilizados para mantener los instrumentos a una temperatura ultrafría) y los componentes electrónicos adicionales a temperatura ambiente para controlar el sistema y procesar los datos cuánticos tienen aproximadamente el tamaño de un coche medio.

Aunque el gran tamaño de un sistema de hardware cuántico completo hace que la mayoría de los ordenadores cuánticos sean cualquier cosa menos portátiles, los investigadores e informáticos pueden acceder a capacidades de computación cuántica fuera del entorno local a través del cloud computing. Los principales componentes de hardware de un ordenador cuántico son los siguientes.

Compuestos por cúbits dispuestos en diversas configuraciones para permitir la comunicación, los chips cuánticos (también conocidos como plano de datos cuánticos) actúan como el cerebro del ordenador cuántico.

Como componente central de un ordenador cuántico, un procesador cuántico contiene los cúbits físicos del sistema y las estructuras necesarias para mantenerlos en su lugar. Las unidades de procesamiento cuántico (QPU) incluyen el chip cuántico, la electrónica de control y el hardware de cálculo clásico necesario para la entrada y salida de datos.

Es probable que su ordenador de sobremesa utilice un ventilador para enfriarse lo suficiente como para funcionar. Los procesadores cuánticos deben estar muy fríos, aproximadamente una centésima de grado por encima del cero absoluto, para minimizar el ruido y evitar la decoherencia a fin de conservar sus estados cuánticos. Esta temperatura ultrabaja se consigue con superfluidos superenfriados. A estas temperaturas, ciertos materiales presentan un importante efecto mecánico cuántico: los electrones se mueven a través de ellos sin resistencia. Este efecto los convierte en superconductores.

Cuando los materiales se convierten en superconductores, sus electrones se emparejan, formando pares de Cooper. Estos pares pueden transportar una carga a través de barreras, o aislantes, mediante un proceso conocido como tunelización cuántica. Dos superconductores colocados a ambos lados de un aislante forman una unión Josephson, una pieza crucial del hardware de computación cuántica.

Los ordenadores cuánticos utilizan circuitos con condensadores y uniones Josephson como cúbits superconductores. Al disparar fotones de microondas a estos cúbits, podemos controlar su comportamiento y hacer que retengan, cambien y lean unidades individuales de información cuántica.

La investigación sigue mejorando los componentes de hardware cuántico, pero eso es solo una mitad de la ecuación. El quid para que los usuarios descubran la ventaja cuántica será una pila de software cuántico estable y de alto rendimiento que permita la próxima generación de algoritmos cuánticos.

En 2024, IBM presentó la primera versión estable de Qiskit, el kit de desarrollo de software (SDK) de código abierto, Qiskit SDK 1.x. Con más de 600 000 usuarios registrados y 700 universidades de todo el mundo que lo utilizan para desarrollar clases de computación cuántica, Qiskit se ha convertido en la pila de software preferida para la computación cuántica.

Pero Qiskit es algo más que el software de desarrollo cuántico más popular del mundo para crear y construir circuitos cuánticos. Estamos redefiniendo Qiskit para que represente el software full-stack para la cuántica en IBM, ampliando el SDK de Qiskit con software y servicios de middleware para escribir, optimizar y ejecutar programas en sistemas IBM Quantum, incluidas nuevas herramientas de asistencia al código de IA generativa.

La computación cuántica se basa en los principios de la mecánica cuántica, que describen cómo los objetos muy pequeños se comportan de manera diferente a los objetos grandes. Pero como la mecánica cuántica proporciona las leyes fundacionales de todo nuestro universo, a un nivel muy pequeño, todo sistema es un sistema cuántico.

Por esta razón, podemos decir que, aunque los ordenadores convencionales también se construyen sobre sistemas cuánticos, no aprovechan plenamente las propiedades de la mecánica cuántica durante sus cálculos. Se espera que los ordenadores cuánticos aprovechen mejor la mecánica cuántica para realizar cálculos que ni siquiera los ordenadores de alto rendimiento son capaces de efectuar.

Desde las antiguas calculadoras de tarjetas perforadas hasta los modernos superordenadores, los ordenadores tradicionales (o clásicos) funcionan esencialmente de la misma manera. Estas máquinas suelen realizar cálculos de forma secuencial, almacenando datos mediante bits binarios de información. Cada bit representa un 0 o un 1.

Cuando se combinan en código binario y se manipulan mediante operaciones lógicas, podemos utilizar los ordenadores para crear desde sencillos sistemas operativos hasta los más avanzados cálculos de supercomputación.

Los ordenadores cuánticos, al igual que los ordenadores clásicos, son máquinas de resolución de problemas. Pero en lugar de bits, la computación cuántica utiliza cúbits. Los cúbits se utilizan para procesar datos como bits tradicionales; sin embargo, al aprovechar los fenómenos cuánticos, los cúbits tienen acceso a matemáticas más complejas para un tipo diferente de cálculo. Esto se debe a los conceptos cuánticos conocidos como superposición e interferencia, que se analizaron anteriormente.

• Utilizada por ordenadores y dispositivos comunes y polivalentes.
• Procesa información en bits con un número discreto de estados posibles, 0 o 1.

• Utilizado por hardware de computación cuántica especializado basado en mecánica cuántica.
• Procesa la información en cúbits como 0, 1 o una superposición de 0 y 1.
• Procesa datos con lógica cuántica utilizando interferencia para resolver problemas.

Los procesadores cuánticos no ejecutan ecuaciones matemáticas como los ordenadores clásicos. A diferencia de los ordenadores clásicos, que deben calcular cada paso de un cálculo complicado, los circuitos cuánticos creados a partir de cúbits lógicos pueden procesar problemas complejos de forma más eficiente.

Mientras que los ordenadores tradicionales suelen proporcionar respuestas singulares, las máquinas cuánticas probabilísticas suelen proporcionar rangos de posibles respuestas. Este rango puede hacer que la computación cuántica parezca menos precisa que la tradicional. Sin embargo, para los tipos de problemas increíblemente complejos que los ordenadores cuánticos podrían resolver pronto, esta forma de computación podría ahorrar potencialmente cientos de miles de años de cálculo tradicional.

En la práctica, los ordenadores cuánticos y los ordenadores clásicos trabajan juntos en flujos de trabajo combinados para resolver problemas. Los métodos más eficaces distribuyen las partes de un cálculo que los ordenadores cuánticos son mejores a recursos de computación cuántica y las partes en las que los ordenadores clásicos son mejores a recursos de computación clásica.

Los ordenadores cuánticos totalmente realizados trabajando en conjunto con ordenadores clásicos de alto rendimiento serían muy superiores a los ordenadores clásicos solos para ciertos tipos de problemas como la factorización de enteros. Pero la computación cuántica no es ideal para todos (o incluso para la mayoría) de los problemas.

Para la mayoría de los tipos de tareas y problemas, se espera que los ordenadores clásicos sigan siendo la mejor solución. Pero cuando los científicos e ingenieros se encuentran con ciertos problemas de gran complejidad, entra en juego la computación cuántica. Para este tipo de cálculos difíciles, incluso los superordenadores clásicos más potentes palidecen en comparación con la computación cuántica. Esto se debe a que incluso los superordenadores clásicos más potentes son máquinas basadas en códigos binarios que dependen de la tecnología del siglo XX.

Los problemas complejos son aquellos en los que muchas variables interactúan de forma complicada. Por ejemplo, modelar el comportamiento de átomos individuales en una molécula es un problema complejo debido a todas las diferentes interacciones entre electrones. Identificar nueva física en un supercolisionador también es un problema complejo. Hay algunos problemas complejos que no sabemos cómo resolver con ordenadores clásicos a ninguna escala práctica.

Un ordenador clásico 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 comporta una molécula, deben sintetizarla y experimentar con ella en el mundo real. Si quieren saber cómo afectaría un pequeño ajuste a su comportamiento, por lo general, tienen que sintetizar la nueva versión y volver a ejecutar el experimento. Se trata de un proceso caro y lento que impide avanzar en campos tan diversos como la medicina o el diseño de semiconductores.

Un superordenador clásico 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 delante de las moléculas más simples y directas disponibles, el superordenador se detiene. Ningún ordenador clásico es capaz de gestionar todas las posibles permutaciones del comportamiento molecular utilizando ningún método conocido.

Los algoritmos cuánticos adoptan un nuevo enfoque para este tipo de problemas complejos mediante la creación de espacios computacionales multidimensionales en los que ejecutar algoritmos que se comportan de forma muy similar a las propias moléculas. Esto resulta ser una forma mucho más eficiente de resolver problemas complejos como las simulaciones químicas.

Una forma de ver esto: los ordenadores clásicos necesitan hacer cálculos para averiguar cómo se comportará una molécula. Un ordenador cuántico no necesita hacer los cálculos. Puede imitar directamente el sistema molecular.

Los algoritmos cuánticos también pueden procesar datos de una manera que las computadoras clásicas no pueden, ofreciendo nuevas estructuras y conocimientos.

Teorizada por primera vez a principios de los años 80, no fue hasta 1994 cuando el matemático Peter Shor publicó una de las primeras aplicaciones prácticas en el mundo real de una hipotética máquina cuántica. El algoritmo de Shor para la factorización de números enteros demostró que un ordenador mecánico cuántico podría descifrar los sistemas criptográficos más avanzados de la época, algunos de los cuales se siguen utilizando hoy en día. Los descubrimientos de Shor demostraron una aplicación viable para los sistemas cuánticos, con implicaciones dramáticas no solo en el ámbito de la ciberseguridad, sino en muchos otros campos.

Empresas de ingeniería, instituciones financieras y compañías navieras internacionales, entre otras, están explorando casos de uso en los que los ordenadores cuánticos podrían resolver problemas importantes en sus campos. En el horizonte se perfila una explosión de beneficios derivados de la investigación y el desarrollo cuánticos. A medida que el hardware cuántico escala y los algoritmos cuánticos avanzan, pronto podremos encontrar nuevas soluciones a problemas grandes e importantes como la simulación molecular, la gestión de infraestructuras energéticas y el modelado del mercado financiero.

Los ordenadores cuánticos destacan en la resolución de ciertos problemas complejos con muchas variables. Desde el desarrollo de nuevos fármacos hasta los avances en el desarrollo de semiconductores y la resolución de complejos retos energéticos, la computación cuántica podría ser la clave de los avances en varios sectores críticos.

Aunque ya no es únicamente teórica, la computación cuántica aún está en fase de desarrollo. Mientras científicos de todo el mundo se esfuerzan por descubrir nuevas técnicas para mejorar la velocidad, potencia y eficiencia de las máquinas cuánticas, la tecnología se acerca a un punto de inflexión. Comprendemos la evolución de la computación cuántica útil utilizando los conceptos de ventaja cuántica y utilidad cuántica.

La utilidad cuántica se refiere a cualquier cálculo cuántico que proporciona soluciones fiables y precisas a problemas que están fuera del alcance de los simuladores de máquinas cuánticas de computación clásica de fuerza bruta. Anteriormente, estos problemas solo eran accesibles para los métodos de aproximación clásicos, normalmente métodos de aproximación específicos de un problema cuidadosamente diseñados para explotar las estructuras únicas de un problema específico. IBM demostró por primera vez los servicios cuánticos en 2023.

En términos generales, el término ventaja cuántica describe una situación en la que la tecnología cuántica puede proporcionar una solución mejor, más rápida o más económica que todos los métodos clásicos conocidos. Un algoritmo que muestre una ventaja cuántica en un ordenador cuántico debería ser capaz de ofrecer un beneficio significativo y práctico más allá de todos los métodos informáticos clásicos conocidos. IBM espera que las primeras ventajas cuánticas se realicen a finales de 2026, si las comunidades de computación cuántica y de alto rendimiento trabajan juntos.

Dado que la computación cuántica ofrece ahora una alternativa viable a la aproximación clásica para determinados problemas, los investigadores afirman que es una herramienta útil para la exploración científica, o que tiene utilidad. La utilidad cuántica no constituye una afirmación de que los métodos cuánticos hayan logrado un aumento de velocidad demostrado con respecto a todos los métodos clásicos conocidos. Esta es una diferencia clave con el concepto de ventaja cuántica.

IBM ha introducido dos métricas para comparar los ordenadores cuánticos: fidelidad de capa y operaciones de capa de circuito por segundo (CLOPS).

La fidelidad de capa, una referencia muy valiosa, permite encapsular la capacidad de todo el procesador cuántico para ejecutar circuitos, al mismo tiempo que revela información sobre cúbits individuales, puertas y diafonía. Al ejecutar el protocolo de fidelidad de capa, los investigadores pueden cualificar el dispositivo cuántico en su conjunto, al mismo tiempo que obtienen acceso a información granular sobre el rendimiento y los errores de los componentes individuales.

Además de la fidelidad de capa, IBM también definió una métrica de velocidad: las operaciones de capa de circuito por segundo (CLOPS). Actualmente, CLOPS es una medida de la rapidez con la que los procesadores pueden ejecutar circuitos de volumen cuántico en serie, actuando como una medida de la velocidad holística del sistema, que incorpora la computación cuántica y la clásica.

En conjunto, la fidelidad de capa y las CLOPS proporcionan una nueva forma de evaluar los sistemas que resulta más significativa para las personas que intentan mejorar y utilizar el hardware cuántico. Estas métricas facilitan la comparación de los sistemas entre sí, la comparación de nuestros sistemas con otras arquitecturas y reflejan las mejoras de rendimiento en todas las escalas.

La profundidad del circuito también es una capacidad esencial de una unidad de procesamiento cuántico. Es una medida del número de ejecuciones paralelas de puertas (el número de pasos en un circuito cuántico) que la unidad de procesamiento puede ejecutar antes de que los cúbits se descohesionen. Cuanto mayor sea la profundidad del circuito, más circuitos complejos podrá ejecutar el ordenador.

Hoy en día, empresas como IBM, Google, Microsoft, D-Wave, Rigetti Computing y más hacen hardware cuántico real. Las herramientas de vanguardia que eran meramente teóricas hace cuatro décadas ahora están disponibles para cientos de miles de desarrolladores. Los ingenieros ofrecen procesadores cuánticos superconductores cada vez más potentes a intervalos regulares, junto con avances cruciales en software y orquestación cuántica-clásica. Este trabajo impulsa la velocidad y la capacidad de computación cuántica necesarias para cambiar el mundo.

Ahora que el campo ha alcanzado la utilidad cuántica, los investigadores trabajan arduamente para que los ordenadores cuánticos de última generación sean aún más útiles. Investigadores de IBM® Quantum y de otros lugares han identificado algunos retos clave para mejorar la utilidad cuántica y lograr una ventaja cuántica de manera potencial:

1. Escalado de procesadores cuánticos: aunque los procesadores de cúbits utilizados en la computación cuántica tienen el potencial de superar masivamente a los procesadores basados en bits, los procesadores cuánticos actuales solo pueden admitir un pequeño número de cúbits potenciales. A medida que avance la investigación, IBM planea introducir un sistema cuántico con 200 cúbits lógicos capaces de ejecutar 100 millones de puertas cuánticas para 2029, con el objetivo de alcanzar los 2000 cúbits lógicos capaces de ejecutar 1000 millones de puertas cuánticas para 2033.
2. Escalado de hardware cuántico: aunque potentes, los cúbits también son bastante propensos a errores y requieren grandes sistemas de refrigeración capaces de crear temperaturas inferiores a las del espacio exterior. Los investigadores están desarrollando formas de escalar los cúbits, la electrónica, la infraestructura y el software para reducir la huella, el coste y el consumo de energía.
3. Corrección cuántica de errores: la decoherencia, proceso en el que los cúbits dejan de funcionar correctamente y producen resultados imprecisos, es un gran obstáculo para cualquier sistema cuántico. La corrección cuántica de errores requiere que codifiquemos la información cuántica en más cúbits de los que necesitaríamos. En 2024, IBM anunció un nuevo código de corrección de errores diez veces más eficiente que los métodos anteriores. Aunque aún quedan desafíos para implementar códigos de corrección de errores cuánticos y realizar cálculos en información cuántica codificada, este nuevo código marca un camino claro hacia la ejecución de circuitos cuánticos con mil millones de puertas lógicas o más.
4. Descubrimiento de algoritmos cuánticos: la ventaja cuántica requiere dos componentes. El primero son los circuitos cuánticos viables, y el segundo es un medio para demostrar que esos circuitos cuánticos son mejores que los métodos clásicos conocidos para resolver un problema cuántico. El descubrimiento de algoritmos cuánticos es lo que llevará a las tecnologías cuánticas actuales de la utilidad cuántica a la ventaja cuántica.
5. Software y middleware cuánticos: la computación cuántica para la ventaja requiere una pila de software estable y de alto rendimiento para escribir, optimizar y ejecutar programas cuánticos. De código abierto y basado en Python, Qiskit de IBM es, con diferencia, el SDK cuántico más utilizado en el mundo. Es útil para ejecuciones tanto en la flota de ordenadores cuánticos superconductores de IBM como en sistemas que utilizan tecnologías alternativas, como iones atrapados en campos magnéticos o recocido cuántico.
6. Supercomputación cuántico-céntrica: en un futuro previsible, la computación cuántica trabajará en tándem con la supercomputación clásica moderna y futura para ser útil. En respuesta, los investigadores cuánticos se preparan para un mundo en el que los superordenadores clásicos puedan utilizar circuitos cuánticos para ayudar a resolver problemas.