¿Qué es la computación cuántica?

El campo de la computación cuántica abarca diversas disciplinas, como el hardware cuántico y los algoritmos cuánticos. Si bien aún está en desarrollo, la tecnología cuántica pronto podrá resolver problemas complejos que las supercomputadoras clásicas no pueden resolver (o no pueden resolver lo suficientemente rápido).

Al aprovechar la física cuántica, las computadoras cuánticas a gran escala podrían abordar ciertos problemas complejos muchas veces más rápido que las máquinas clásicas modernas. Las computadoras cuánticas tienen el potencial de resolver ciertos problemas en minutos u horas que, de otro modo, las máquinas convencionales tardarían milenios en completar.

La mecánica cuántica, el estudio de la física a pequeñas escalas, revela sorprendentes principios naturales fundamentales. Las computadoras cuánticas 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 las computadoras quantum sean ampliamente útiles para dos tipos de tareas: modelar el comportamiento de sistemas físicos e identificar patrones y estructuras en la información.

Quantum es un poco como el sistema operativo del universo. Una computadora que utiliza principios de la mecánica quantum para procesar información tiene ciertos beneficios en el modelado de sistemas físicos. Por lo tanto, la computación quantum es de particular interés para aplicaciones en química y ciencia de los materiales. Por ejemplo, las computadoras cuánticas podrían ayudar a los investigadores que buscan moléculas útiles para aplicaciones farmacéuticas o de ingeniería a identificar candidatos más rápida y eficientemente.

Las computadoras cuánticas también pueden procesar datos utilizando técnicas matemáticas a las que no pueden acceder las computadoras clásicas. 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, esta capacidad 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 consiste en buscar algoritmos y aplicaciones dentro de estas amplias categorías de uso esperado. Paralelamente a esta búsqueda, se dedica un trabajo significativo a la construcción de la tecnología en sí.

Instituciones líderes como IBM, Amazon, Microsoft y Google, junto con startups como Rigetti e IonQ, continúan invirtiendo ampliamente en esta tecnología tan apasionante. Como resultado, se estima que la computación cuántica se convertirá en una industria de 1.3 billones de dólares para 2035.

Cuando se habla de computadoras cuánticas, es importante comprender que, a las escalas más pequeñas, el universo se comporta de manera diferente a lo que estamos acostumbrados en nuestra vida cotidiana. En comparación con lo que aprendimos en física en la escuela, 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
• Decoherence
• Interferencia

Un cúbit en sí no es 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. Cuando los cúbits se colocan en un estado de superposición colectiva, estructuran la información de una manera que se asemeja a ondas, con amplitudes asociadas con 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 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 una computadora cuántica funciona preparando una superposición de estados computacionales. Un circuito cuántico, preparado por el usuario, utiliza operaciones para entrelazar cúbits y generar patrones de interferencia, gestionados 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 las computadoras clásicas y las computadoras cuánticas es que las computadoras cuánticas utilizan cúbits en lugar de bits. Aunque la computación cuántica utiliza código binario, los cúbits procesan la información de forma distinta a las computadoras clásicas. Pero, ¿qué son los cúbits y de dónde vienen?

Mientras que las computadoras clásicas se basan en bits (ceros y unos) para almacenar y procesar datos, las computadoras cuánticas procesan los datos de manera diferente mediante el uso de bits cuánticos (cúbits) en superposición.

Un cúbit puede actuar como un bit, almacenando un cero o un uno, pero también puede existir como una combinación ponderada de ambos simultáneamente. Cuando se combinan cúbits, sus superposiciones pueden crecer exponencialmente en complejidad.

Por ejemplo, pueden existir dos cúbits en una superposición de las cuatro cadenas posibles de 2 bits. Del mismo modo, tres cúbits pueden estar en una superposición de las ocho cadenas de 3 bits posibles y el patrón continúa a medida que se agregan más cúbits. Con 100 cúbits, el rango de posibilidades es astronómico.

Los algoritmos cuánticos funcionan manipulando la información de un modo inaccesible para las computadoras clásicas, lo que puede proporcionar aumentos de velocidad espectaculares para ciertos problemas, especialmente cuando las computadoras cuánticas y las supercomputadoras clásicas de alto rendimiento trabajan juntas.

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.

Hoy en día, los cúbits para la computación cuántica se pueden crear de muchas maneras diferentes, cada una más adecuada para tipos particulares de tareas.

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

• Cúbits superconductores: fabricados a partir de materiales superconductores que funcionan a bajas temperaturas, estos cúbits se ven favorecidos por su velocidad en la realización de cálculos y el control preciso.
• Cúbits de iones atrapados: las partículas de iones atrapados también se pueden utilizar como cúbits y se caracterizan por tiempos de coherencia prolongados y mediciones de alta fidelidad, pero operan a un ritmo más lento 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 quantum a largas distancias a través de cables de fibra óptica. Se están utilizando en comunicación quantum y criptografía quantum.

Las computadoras que utilizan bits cuánticos tienen ciertas ventajas sobre las computadoras 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 las computadoras clásicas.

Como analogía útil para comprender cómo las computadoras cuánticas 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 computadora utilizaría bits para explorar nuevos caminos y recordar cuáles son callejones sin salida.

Una computadora cuántica 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, las computadoras cuánticas 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 más grande que los chips de silicio que se encuentran en una computadora portátil. Los sistemas modernos de hardware cuántico utilizan temperaturas ultrafrías para mantener estables los instrumentos. Los componentes electrónicos adicionales a temperatura ambiente controlan el sistema y procesan los datos cuánticos. En conjunto, estos elementos hacen que la configuración sea del tamaño de un vehículo promedio.

La gran huella de un sistema de hardware cuántico completo hace que la mayoría de las computadoras cuánticas sean cualquier cosa menos portátiles. Sin embargo, los investigadores e informáticos aún pueden acceder a las capacidades de computación cuántica fuera del sitio a través de la computación en la nube.

Si bien la gran huella de un sistema de hardware cuántico completo hace que la mayoría de las computadoras cuánticas sean todo menos portátiles, los investigadores y científicos informáticos no están limitados por esta restricción. Aún pueden acceder a capacidades de computación cuántica fuera del sitio mediante la computación en la nube. Los principales componentes de hardware de una computadora cuántica 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 de la computadora cuántica.

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 computadora de escritorio use un ventilador para enfriarse lo suficiente como para funcionar. Los procesadores cuánticos deben estar fríos, aproximadamente cien veces más fríos que un grado después del cero absoluto, para minimizar el ruido y evitar la decoherencia con el fin de conservar sus estados cuánticos. Esta temperatura ultrabaja se logra con superfluidos sobreenfriados. A estas temperaturas, ciertos materiales exhiben 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.

Las computadoras cuánticas 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 más que el software de desarrollo cuántico más popular del mundo para crear y construir circuitos cuánticos. Estamos redefiniendo Qiskit para representar el paquete completo de software para computación cuántica en IBM. Esta redefinición incluye la ampliación del SDK de Qiskit con software y servicios de middleware para escribir, optimizar y ejecutar programas en sistemas IBM Quantum, incluidas nuevas herramientas de asistencia de código de IA generativa.

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

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

Desde las antiguas calculadoras de tarjetas perforadas hasta los modernas supercomputadoras, las computadoras 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 las computadoras para crear desde sencillos sistemas operativos hasta los más avanzados cálculos de supercomputación.

Las computadoras cuánticas, al igual que las computadoras clásicas, 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. Este principio se debe a conceptos mecánicos cuánticos conocidos como superposición e interferencia, que se analizaron anteriormente.

• Utilizado por computadoras y dispositivos comunes y multiuso.
• Procesa la información en bits con un número discreto de estados posibles, 0 o 1.

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

Los procesadores cuánticos no realizan ecuaciones matemáticas del mismo modo que las computadoras clásicas. A diferencia de las computadoras clásicas que deben calcular cada paso de un cálculo complicado, los circuitos quantum hechos de cúbits lógicos pueden procesar problemas complejos de manera más eficiente.

Mientras que las computadoras tradicionales suelen proporcionar respuestas singulares, las máquinas quantum probabilísticas a menudo proporcionan rangos de respuestas posibles. Este rango podría hacer que la computación quantum parezca menos precisa que la computación tradicional. Sin embargo, para los tipos de problemas increíblemente complejos que las computadoras cuánticas podrían resolver pronto, esta forma de computación podría ahorrar cientos de miles de años de computación tradicional.

En la práctica, las computadoras cuánticas y las computadoras clásicas trabajan juntas en flujos de trabajo combinados para resolver problemas. Los métodos más eficientes distribuyen las partes de un cálculo en las que las computadoras cuánticas son mejores a los recursos cuánticos y las partes en las que las computadoras clásicas son mejores a los recursos de computación clásica.

Las computadoras cuánticas totalmente realizados trabajando en conjunto con computadoras clásicas de alto rendimiento serían muy superiores a las computadoras clásicas 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 las computadoras clásicas sigan siendo la mejor solución. Pero cuando los científicos e ingenieros se enfrentan a ciertos problemas muy complejos, entra en juego la computación cuántica. Para este tipo de cálculos difíciles, incluso las supercomputadoras clásicas más potentes palidecen en comparación con la computación cuántica. Incluso las supercomputadoras clásicas más potentes son máquinas basadas en código binario que dependen de la tecnología del siglo XX.

Los problemas complejos son problemas con muchas variables que interactúan de forma complicada. Por ejemplo, modelizar el comportamiento de los átomos individuales de 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 las computadoras tradicionales a ninguna escala práctica.

Una computadora clásica podría ser excelente en tareas difíciles, como clasificar una gran base de datos de moléculas. Pero tiene dificultades para resolver problemas más complejos, como simular cómo se comportan 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 ligero ajuste a su comportamiento, normalmente necesitan sintetizar la nueva versión y volver a ejecutar el experimento. Este es un proceso costoso 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 muchos 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 clásica es capaz de manejar todas las permutaciones posibles del comportamiento molecular mediante el uso de métodos conocidos.

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: las computadoras clásicas necesitan hacer cálculos para averiguar cómo se comportará una molécula. Una computadora cuántica 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.

La computación cuántica se teorizó por primera vez a principios de la década de 1980, pero no fue hasta 1994 que el matemático Peter Shor publicó una de las primeras aplicaciones prácticas del mundo real para una hipotética máquina cuántica. El algoritmo de Shor para la factorización de enteros demostró cómo una computadora cuántica podría potencialmente romper los sistemas criptográficos más avanzados de la época, algunos de los cuales todavía se utilizan en la actualidad.

Los hallazgos de Shor demostraron una aplicación viable para los sistemas cuánticos, con implicaciones dramáticas no solo para la ciberseguridad, sino para muchos otros campos.

Las empresas de ingeniería, las instituciones financieras y las compañías navieras globales, entre otras, están explorando casos de uso en los que las computadoras cuánticas podrían resolver problemas importantes en sus campos. Se está gestando en el horizonte una enorme cantidad de beneficios de la investigación y el desarrollo cuántico. A medida que el hardware cuántico escala y los algoritmos cuánticos avanzan, pronto podremos encontrar nuevas soluciones a problemas significativos e importantes, como la simulación molecular, la gestión de infraestructuras energéticas y el modelado de mercados financieros.

Las computadoras cuánticas destacan en la resolución de ciertos problemas complejos con muchas variables. Desde el desarrollo de nuevos medicamentos hasta los avances en el desarrollo de semiconductores y la lucha contra los complejos desafíos energéticos, la computación cuántica podría ser la clave de los avances en varias industrias críticas.

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 supremacía cuántica y utilidad cuántica.

La utilidad cuántica se refiere a cualquier cálculo cuántico que proporciona soluciones confiables 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: métodos de aproximación específicos del problema cuidadosamente diseñados para utilizar las estructuras únicas de un problema específico. IBM demostró por primera vez la utilidad cuántica en 2023.

En términos generales, el término supremacía cuántica describe una situación en la que la tecnología cuántica puede proporcionar una solución mejor, más rápida o más barata que todos los métodos clásicos conocidos. Un algoritmo que exhiba supremacía cuántica en una computadora cuántica debería ser capaz de ofrecer un beneficio significativo y práctico más allá de todos los métodos de computación clásicos conocidos. IBM espera obtener las primeras supremacías cuánticas a finales de 2026, siempre que las comunidades de computación cuántica y de alto rendimiento trabajen juntas.

Debido a que la computación cuántica ofrece ahora una alternativa viable a la aproximación clásica para ciertos problemas, los investigadores dicen 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 una aceleración establecida sobre todos los métodos clásicos conocidos. Esta distinción es una diferencia clave con respecto al concepto de supremacía cuántica.

IBM ha introducido dos métricas para tener un punto de referencia de las computadoras cuánticas: fidelidad de capa y operaciones de capa de circuito por segundo (CLOPS).

La fidelidad de la capa, un punto de referencia muy valioso, 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 la capa, IBM también definió una métrica de velocidad: 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, incorporando la computación cuántica y clásica.

En conjunto, la fidelidad de la capa y CLOPS proporcionan un nuevo punto de referencia para sistemas que es más significativo para las personas que intentan mejorar y usar hardware cuántico. Estas métricas facilitan la comparación de sistemas entre sí, la comparación de nuestros sistemas con otras arquitecturas y el reflejo de las ganancias de rendimiento en todas las escalas.

La profundidad del circuito también es una capacidad esencial de una unidad de procesamiento quantum. Es una medida del número de ejecuciones de puertas paralelas—el número de pasos en un circuito quantum—that la unidad de procesamiento puede ejecutar antes de que los cúbits se decoheren. Cuanto mayor sea la profundidad del circuito, más circuitos complejos podrá ejecutar la computadora.

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 las computadoras cuánticas 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 los procesadores cuánticos: aunque los procesadores de cúbits empleados en la computación cuántica tienen el potencial de superar masivamente a los procesadores basados en bits, los procesadores cuánticos actuales solo admiten un pequeño número de cúbits potenciales. A medida que avanza la investigación, IBM planea introducir un sistema cuántico con 200 cúbits lógicos capaces de ejecutar 100 millones de puertas cuánticas para 2029. El objetivo a más largo plazo de la empresa es construir un sistema con 2000 cúbits lógicos capaces de ejecutar mil millones de puertas para 2033.
2. Escalado del hardware cuántico: aunque son potentes, los cúbits también son propensos a errores, lo que requiere grandes sistemas de refrigeración capaces de crear temperaturas más bajas que el espacio exterior. Los investigadores están desarrollando formas de escalar cúbits, electrónica, infraestructura y software para reducir la huella, el costo y el uso de energía.
3. Corrección cuántica de errores: la decoherencia, el proceso en el que los cúbits no funcionan correctamente y producen resultados inexactos, es un obstáculo importante para cualquier sistema cuántico. La corrección de errores cuánticos requiere que codifiquemos la información cuántica en más cúbits de los que necesitaríamos de otro modo. En 2024, IBM anunció un nuevo código de corrección de errores revolucionario, aproximadamente 10 veces más eficiente que los métodos anteriores. Aunque persisten desafíos en la implementación de códigos cuánticos de corrección de errores y en la realización de cálculos sobre información cuántica codificada, este nuevo código marca un camino claro hacia adelante. Apunta hacia el funcionamiento 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. El descubrimiento del algoritmo cuántico es lo que llevará las tecnologías cuánticas actuales de la empresa de servicios públicos 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 empleado en el mundo. Es útil para ejecuciones en la flota de computadoras cuánticas superconductoras de IBM. También es aplicable a 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 supercomputadoras clásicas puedan utilizar circuitos cuánticos para ayudar a resolver problemas.