Para algunos problemas, las supercomputadoras no son tan súper.

Cuando los científicos e ingenieros se enfrentan a problemas difíciles, recurren a las supercomputadoras. Estas son computadoras tradicionales muy grandes, a menudo con miles de núcleos de CPU y GPU clásicos. Sin embargo, incluso las supercomputadoras luchan por resolver ciertos tipos de problemas.

Si una supercomputadora se paraliza, probablemente se deba a que se le pidió a la gran máquina tradicional que resolviera un problema con un alto grado de complejidad. Cuando las computadoras tradicionales fallan, a menudo se debe a 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 que todos los electrones diferentes interactúan entre sí. Determinar las rutas ideales para cientos de petroleros en una red de envío global también es complejo.  

A continuación se presenta un ejemplo que muestra cómo las computadoras cuánticas pueden tener éxito donde las computadoras tradicionales fallan: 

Una supercomputadora podría ser excelente realizando tareas difíciles como revisar una gran base de datos de secuencias de proteínas. Pero tendrá dificultades para ver los patrones sutiles en esos datos que determinan cómo se comportan esas proteínas.

Cómo la complejidad paraliza a las supercomputadoras

Las proteínas son cadenas largas de aminoácidos que se convierten en máquinas biológicas útiles cuando se pliegan en formas complejas. Averiguar cómo se plegarán las proteínas es un problema con implicaciones importantes para la biología y la medicina.

Una supercomputadora tradicional podría intentar plegar una proteína con fuerza bruta, aprovechando sus muchos procesadores para verificar todas las formas posibles de doblar la cadena química antes de llegar a una respuesta. Pero a medida que las secuencias de proteínas se hacen más largas y complejas, la supercomputadora se paraliza.

En teoría, una cadena de 100 aminoácidos podría plegarse en billones de formas. Ninguna computadora tiene la memoria suficiente para manejar todas las combinaciones posibles de pliegues individuales.

Las computadoras cuánticas están diseñadas para la complejidad

Los algoritmos cuánticos adoptan un nuevo enfoque para este tipo de problemas complejos: crean espacios multidimensionales donde emergen los patrones que vinculan los puntos de datos individuales.

En el caso de un problema de plegamiento de proteínas, ese patrón podría ser la combinación de pliegues que requieren la menor cantidad de energía para producirse. Esa combinación de pliegues es la solución al problema.

Las computadoras tradicionales no pueden crear estos espacios computacionales, por lo que no pueden encontrar estos patrones. En el caso de las proteínas, ya existen algoritmos cuánticos tempranos que pueden encontrar patrones de plegamiento en formas completamente nuevas y más eficientes, sin los laboriosos procedimientos de verificación de las computadoras tradicionales.

A medida que el hardware cuántico escala y estos algoritmos avanzan, podrían abordar problemas de plegamiento de proteínas demasiado complejos para cualquier supercomputadora.

• Las computadoras cuánticas son máquinas elegantes, más pequeñas y que requieren menos energía que las supercomputadoras.
• Un procesador IBM Quantum es una oblea no más grande que la que se puede encontrar en una computadora portátil.
• Un sistema de hardware cuántico tiene aproximadamente el tamaño de un automóvil, compuesto principalmente por sistemas de enfriamiento para mantener el procesador superconductor a una temperatura operativa ultrafría.

Un procesador clásico utiliza bits para realizar sus operaciones. Una computadora cuántica usa qubits para ejecutar algoritmos cuánticos multidimensionales.

Superfluidos
Es probable que su computadora desktop use un ventilador para enfriarse lo suficiente para trabajar. Nuestros procesadores cuánticos deben estar muy fríos, alrededor de una centésima de grado sobre cero. Para lograr esto, usamos superfluidos superenfriados para crear superconductores.

Superconductores
A esas temperaturas ultrabajas, ciertos materiales en nuestros procesadores exhiben otro efecto mecánico cuántico importante: los electrones se mueven a través de ellos sin resistencia. Esto los convierte en "superconductores".

Cuando los electrones pasan a través de los superconductores, se emparejan y forman "pares de Cooper". Estos pares pueden transportar una carga por barreras o aisladores a través de un proceso conocido como efecto túnel. Dos superconductores colocados a ambos lados de un aislador forman una unión de Josephson.

Control
Nuestras computadoras cuánticas usan uniones de Josephson como qubits superconductores. Al disparar fotones de microondas a estos qubits, se puede controlar su comportamiento y hacer 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 contiene en un estado de superposición, lo 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 nuevas formas en estos espacios.

Entrelazamiento
El entrelazamiento es un efecto mecánico cuántico que correlaciona el comportamiento de dos cosas separadas. Cuando dos qubits están entrelazados, los cambios en un qubit impactan directamente en el otro. Los algoritmos cuánticos aprovechan esas relaciones para encontrar soluciones a problemas complejos.