Las computadoras cuánticas han estado en proceso durante mucho tiempo y, sin embargo, todavía no estamos cerca de explotar la física cuántica para obtener un poder computacional masivo. Uno pensaría que eso alejaría a todos, excepto a los investigadores más motivados, de invertir en computación cuántica, pero algunas nuevas empresas ahora se están preparando para la revolución cuántica ejecutando software inspirado en la tecnología cuántica en las potentes tarjetas gráficas actuales.
La computación cuántica promete revolucionar por completo la forma en que procesamos una gran cantidad de cálculos. Algunos usos teóricos para él en la actualidad incluyen el descubrimiento de medicamentos y vacunas, la gestión de la logística a escala global, profundizar en el genoma humano, la súper ciberseguridad (o, por otro lado, el súper descifrado de códigos) y cosas igualmente exigentes. El problema es que todavía no funciona con el tipo de precisión y escala necesarios para ser tan útil.
Algunas personas se estaban impacientando con el desarrollo cuántico, así que se dirigieron a otra parte. Las principales tarjetas gráficas de hoy en día tienen una gran demanda de aceleración de inteligencia artificial, y es este reciente estallido de rendimiento de IA lo que ha llevado a un uso emergente para imitar cálculos cuánticos.
Básicamente, suena mucho a que la IA y la computación cuántica se unen para algo entre ambos, y funcionan con GPU.
QC Ware es una startup de software destacada en un informe de Reuters (se abre en una pestaña nueva) eso es solo eso. Recaudó un capital significativo para centrarse en la creación de software para computadoras cuánticas, pero finalmente decidió cambiar el enfoque para «construir un puente hacia el procesamiento cuántico en el futuro».
Entonces, en lugar de hacer software para algo que no enteramente existe en este momento, crea software que facilitará la transición a la computación cuántica en el futuro. Su primer proyecto es una plataforma de desarrollo de fármacos (se abre en una pestaña nueva) que puede acelerar las simulaciones moleculares.
Otra empresa que investiga esta tecnología de simulación cuántica impulsada por IA es SandBoxAQ, una escisión de Alphabet, propietario de Google. El CEO de SandBoxAQ dice que solo en los últimos 24 meses cualquier chip de IA podría alcanzar un nivel capaz de simular este tipo de problemas a gran velocidad. Según los informes, su algoritmo de simulación biofarmacéutica está utilizando el chip AI de Google para imitar la computación cuántica.
El fundador de un laboratorio cuántico dijo que se cansaron de esperar a que llegara la cuántica y decidieron comenzar a buscar otras formas de imitar la ciberseguridad cuántica sin usar una computadora cuántica.
Ahora, hay computadoras cuánticas disponibles para acceder hoy. IBM tiene un montón de ellos, algunos incluso accesibles en la nube, e incluso una opción totalmente integrada en su Quantum System One. Pero también está emparejando la IA con la tecnología cuántica. (se abre en una pestaña nueva) para un uso más práctico de la computación cuántica en la actualidad. Este año, IBM tiene computadoras cuánticas que ejecutan 1121 qubits, que son los componentes básicos de una computadora cuántica, una especie de análogo a un transistor, pero prácticamente no es lo mismo. Pero para 2025 apunta a una máquina con 4.158 o más qubits (se abre en una pestaña nueva).
Mientras tanto, dudo que nuestras tarjetas gráficas para juegos sean compradas por científicos que buscan obtener una ventaja en la computación cuántica para el futuro. Tanto Nvidia como AMD tienen un silicio de grado de servidor bastante potente para eso, como el enorme Nvidia H100 o ‘GPU Tensor Core’. Pero no se puede negar que las GPU se están convirtiendo en mucho más que una forma de convertir código complejo en cuadros de ritmo rápido.