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Al igual que las desconcertantes matem\u00e1ticas que sustentan la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, algunas de las expectativas que se generan en torno a esta tecnolog\u00eda a\u00fan poco pr\u00e1ctica pueden marearlo. Si entrecierra los ojos por la ventana de un vuelo a SFO en este momento, puede ver una neblina de exageraci\u00f3n cu\u00e1ntica a la deriva sobre Silicon Valley. Pero el enorme potencial de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica es innegable y el hardware necesario para aprovecharlo avanza r\u00e1pidamente. Si alguna vez hubo un momento perfecto para poner tu cerebro en torno a la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, es ahora. Di \u00abSuperposici\u00f3n de Schr\u00f6dinger\u00bb tres veces r\u00e1pido y podemos sumergirnos.<\/p>\n\n<\/noscript><\/picture><\/span><\/div>\n<\/figure>\nLa historia de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica explicada<\/p>\n
La prehistoria de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica comienza a principios del siglo XX, cuando los f\u00edsicos comenzaron a sentir que hab\u00edan perdido el control de la realidad.<\/p>\n
Primero, las explicaciones aceptadas del mundo subat\u00f3mico resultaron ser incompletas. Los electrones y otras part\u00edculas no se limitaban a hacer carambolas como las bolas de billar newtonianas, por ejemplo. A veces actuaban como una ola en su lugar. La mec\u00e1nica cu\u00e1ntica surgi\u00f3 para explicar tales peculiaridades, pero introdujo sus propias preguntas inquietantes. Para tomar solo un ejemplo que frunci\u00f3 el ce\u00f1o, esta nueva matem\u00e1tica implicaba que las propiedades f\u00edsicas del mundo subat\u00f3mico, como la posici\u00f3n de un electr\u00f3n, exist\u00edan como probabilidades<\/em> antes de que fueran observados. Antes de medir la ubicaci\u00f3n de un electr\u00f3n, no es ni aqu\u00ed ni all\u00e1, sino alguna probabilidad de que est\u00e9 en todas partes. Puedes pensar en ello como una moneda de veinticinco centavos dando vueltas en el aire. Antes de que caiga, la moneda no es ni cara ni cruz, sino alguna probabilidad de ambas. <\/p>\nSi encuentras eso desconcertante, est\u00e1s en buena compa\u00f1\u00eda. Un a\u00f1o antes de ganar el Premio Nobel por sus contribuciones a la teor\u00eda cu\u00e1ntica, Richard Feynman de Caltech coment\u00f3 que \u201cnadie entiende la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica\u201d. La forma en que experimentamos el mundo simplemente no es compatible. Pero algunas personas lo entendieron lo suficientemente bien como para redefinir nuestra comprensi\u00f3n del universo. Y en la d\u00e9cada de 1980, algunos de ellos, incluido Feynman, comenzaron a preguntarse si los fen\u00f3menos cu\u00e1nticos como la existencia probabil\u00edstica de part\u00edculas subat\u00f3micas podr\u00edan usarse para procesar informaci\u00f3n. La teor\u00eda b\u00e1sica o modelo para las computadoras cu\u00e1nticas que tom\u00f3 forma en los a\u00f1os 80 y 90 todav\u00eda gu\u00eda a Google y otras compa\u00f1\u00edas que trabajan en la tecnolog\u00eda.<\/p>\n
Antes de hundirnos en las turbias aguas poco profundas de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica 0.101, deber\u00edamos refrescar nuestra comprensi\u00f3n de las viejas computadoras normales. Como sabe, los relojes inteligentes, los iPhone y la supercomputadora m\u00e1s r\u00e1pida del mundo b\u00e1sicamente hacen lo mismo: realizan c\u00e1lculos codificando informaci\u00f3n como bits digitales, tambi\u00e9n conocidos como 0 y 1. Una computadora puede encender y apagar el voltaje en un circuito para representar 1 y 0, por ejemplo.<\/p>\n
Las computadoras cu\u00e1nticas tambi\u00e9n hacen c\u00e1lculos usando bits. Despu\u00e9s de todo, queremos que se conecten a nuestros datos y computadoras existentes. Pero los bits cu\u00e1nticos, o qubits, tienen propiedades \u00fanicas y poderosas que permiten que un grupo de ellos haga mucho m\u00e1s que un n\u00famero equivalente de bits convencionales.<\/p>\n
Los qubits se pueden construir de varias maneras, pero todos representan 0s y 1s digitales utilizando las propiedades cu\u00e1nticas de algo que se puede controlar electr\u00f3nicamente. Los ejemplos populares, al menos entre una parte muy selecta de la humanidad, incluyen circuitos superconductores o \u00e1tomos individuales que levitan dentro de campos electromagn\u00e9ticos. El poder m\u00e1gico de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica es que este arreglo permite que los qubits hagan m\u00e1s que solo cambiar entre 0 y 1. Tr\u00e1telos bien y pueden cambiar a un modo extra misterioso llamado superposici\u00f3n.<\/p>\n\nLos cables en bucle conectan el chip en la parte inferior de la estructura a su sistema de control.<\/span>amy lombardo<\/span><\/p>\n<\/figure>\nEs posible que haya escuchado que un qubit en superposici\u00f3n es ambos<\/em> 0 y 1 al mismo tiempo. Eso no es del todo cierto y tampoco del todo falso. El qubit en superposici\u00f3n tiene algunos probabilidad<\/em> de ser 1 o 0, pero no representa ning\u00fan estado, al igual que nuestra moneda de veinticinco centavos en el aire no es ni cara ni cruz, sino alguna probabilidad de ambas. En el mundo simplificado y, nos atrevemos a decir, perfecto de este explicador, lo importante que debe saber es que las matem\u00e1ticas de una superposici\u00f3n describen la probabilidad de descubrir un 0 o un 1 cuando se lee un qubit. La operaci\u00f3n de leer el valor de un qubit lo elimina de una combinaci\u00f3n de probabilidades en un solo estado claro, similar a la moneda que cae sobre la mesa con un lado definitivamente hacia arriba. Una computadora cu\u00e1ntica puede usar una colecci\u00f3n de qubits en superposiciones para jugar con diferentes caminos posibles a trav\u00e9s de un c\u00e1lculo. Si se hace correctamente, los punteros a rutas incorrectas se cancelan, dejando la respuesta correcta cuando los qubits se leen como 0 y 1.<\/p>\nPara algunos problemas que requieren mucho tiempo para las computadoras convencionales, esto permite que una computadora cu\u00e1ntica encuentre una soluci\u00f3n en muchos menos pasos de los que necesitar\u00eda una computadora convencional. El algoritmo de Grover, un famoso algoritmo de b\u00fasqueda cu\u00e1ntica, podr\u00eda encontrarlo en una gu\u00eda telef\u00f3nica de 100 millones de nombres con solo 10,000 operaciones. Si un algoritmo de b\u00fasqueda cl\u00e1sico simplemente pasara por todos los listados para encontrarlo, requerir\u00eda 50 millones de operaciones, en promedio. Para Grover y algunos otros algoritmos cu\u00e1nticos, cuanto mayor es el problema inicial, o la gu\u00eda telef\u00f3nica, m\u00e1s atr\u00e1s queda una computadora convencional en el polvo digital.<\/p>\n
La raz\u00f3n por la que no tenemos computadoras cu\u00e1nticas \u00fatiles hoy en d\u00eda es que los qubits son extremadamente quisquillosos. Los efectos cu\u00e1nticos que deben controlar son muy delicados, y el calor o el ruido perdidos pueden cambiar 0 y 1 o eliminar una superposici\u00f3n crucial. Los qubits deben estar cuidadosamente protegidos y operar a temperaturas muy fr\u00edas, a veces solo fracciones de grado por encima del cero absoluto. Un \u00e1rea importante de investigaci\u00f3n implica el desarrollo de algoritmos para que una computadora cu\u00e1ntica corrija sus propios errores, causados \u200b\u200bpor fallas en los c\u00fabits. Hasta ahora, ha sido dif\u00edcil implementar estos algoritmos porque requieren tanta potencia del procesador cu\u00e1ntico que queda poco o nada para resolver problemas. Algunos investigadores, sobre todo en Microsoft, esperan sortear este desaf\u00edo desarrollando un tipo de qubit a partir de grupos de electrones conocido como qubit topol\u00f3gico. Los f\u00edsicos predicen que los qubits topol\u00f3gicos ser\u00e1n m\u00e1s resistentes al ruido ambiental y, por lo tanto, menos propensos a errores, pero hasta ahora han tenido problemas para crear uno solo. Despu\u00e9s de anunciar un avance en el hardware en 2018, los investigadores de Microsoft se retractaron de su trabajo en 2021 despu\u00e9s de que otros cient\u00edficos descubrieran errores experimentales.<\/p>\n
A\u00fan as\u00ed, las empresas han demostrado una capacidad prometedora con sus m\u00e1quinas limitadas. En 2019, Google us\u00f3 una computadora cu\u00e1ntica de 53 qubits para generar n\u00fameros que siguen un patr\u00f3n matem\u00e1tico espec\u00edfico m\u00e1s r\u00e1pido que una supercomputadora. La demostraci\u00f3n inici\u00f3 una serie de los llamados experimentos de \u00abventaja cu\u00e1ntica\u00bb, en los que un grupo acad\u00e9mico en China anunci\u00f3 su propia demostraci\u00f3n en 2020 y la startup canadiense Xanadu anunci\u00f3 la suya en 2022. (Aunque se conocen desde hace mucho tiempo como experimentos de \u00absupremac\u00eda cu\u00e1ntica\u00bb, muchos Los investigadores han optado por cambiar el nombre para evitar que se haga eco de la \u00absupremac\u00eda blanca\u00bb. adelante.<\/p>\n
Mientras tanto, los investigadores han simulado con \u00e9xito peque\u00f1as mol\u00e9culas utilizando unos pocos qubits. Estas simulaciones a\u00fan no hacen nada m\u00e1s all\u00e1 del alcance de las computadoras cl\u00e1sicas, pero podr\u00edan hacerlo si se ampliaran, lo que podr\u00eda ayudar al descubrimiento de nuevos productos qu\u00edmicos y materiales. Si bien ninguna de estas demostraciones ofrece un valor comercial directo todav\u00eda, han reforzado la confianza y la inversi\u00f3n en computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. Despu\u00e9s de haber tentado a los cient\u00edficos inform\u00e1ticos durante 30 a\u00f1os, la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica pr\u00e1ctica puede no estar exactamente cerca, pero ha comenzado a sentirse mucho m\u00e1s cerca.<\/p>\n<\/div>\n
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