IA y quantum computing: oportunidades y retos

El quantum computing está redefiniendo los límites de la computación y habilitará soluciones cada vez más innovadoras, gracias a la posibilidad de realizar cálculos más complejos y potencialmente mucho más rápidos para problemas específicos. Esta tecnología, especialmente en combinación con la inteligencia artificial y el machine learning, ha captado la atención del mundo tecnológico por sus prometedoras aplicaciones en una amplia gama de sectores, como avanzaron los expertos participantes en el foro dedicado a la ‘revolución silenciosa de la IA y la computación cuántica’ organizado por la Fundación Innovación Bankinter.

En el informe ‘Quantum computing: An emerging ecosystem and industry use cases’ elaborado por McKinsey & Company se enumeran varios casos de uso divididos en cuatro categorías: simulación cuántica, álgebra lineal cuántica para IA y machine learning, optimización y búsqueda cuántica, y factorización cuántica. Desde el punto de vista de las aplicaciones prácticas, el informe se centra en los sectores que podrían beneficiarse más a corto plazo de esta tecnología: farmacéutico, químico, automotriz y financiero.

En la industria biofarmacéutica, la computación cuántica combinada con la IA podría revolucionar la investigación y el desarrollo de estructuras moleculares, además de generar valor en la producción. Por ejemplo, hoy en día los nuevos medicamentos requieren una media de dos mil millones de dólares y más de diez años para llegar al mercado después de su descubrimiento: la informática cuántica podría hacer el camino más rápido y los resultados más precisos.

Del mismo modo, en la industria química la computación cuántica puede utilizarse para obtener una simulación precisa y detallada de reacciones químicas complejas, favoreciendo y acelerando el desarrollo de nuevos materiales, catalizadores y procesos químicos más eficientes y sostenibles. De este modo, los investigadores pueden explorar más profundamente el comportamiento de los sistemas moleculares y prever las propiedades de nuevos compuestos con una precisión sin precedentes. Esto abre la puerta a innovaciones significativas en sectores como la farmacéutica, la producción de materiales avanzados y la química verde.

El sector automotriz también puede beneficiarse de la computación cuántica+IA en las funciones de I+D, diseño, gestión de la cadena de suministro, producción y gestión de la movilidad y el tráfico en un contexto de Smart Cities. En cambio, los casos de uso de la computación cuántica en finanzas se centran en la gestión de carteras y de riesgos. Los algoritmos avanzados permiten una simulación más precisa y rápida de los mercados financieros, favoreciendo decisiones más rápidas y precisas. Un ejemplo significativo es la evolución del método Montecarlo con circuitos cuánticos.

En el sector de la logística y los transportes, la computación cuántica puede optimizar las rutas de transporte, reduciendo los tiempos de entrega y los costos operativos. Los algoritmos cuánticos pueden resolver problemas en la planificación de la distribución de manera más eficiente, mejorando la gestión de la cadena de suministro y la experiencia general del cliente, encontrando también soluciones óptimas a problemas complejos en tiempos mucho más cortos que los empleados por los algoritmos clásicos, mejorando así la eficiencia operativa en varios sectores industriales.

Pero las oportunidades también conciernen a otros sectores. Por ejemplo, el quantum computing ofrece aplicaciones potencialmente revolucionarias en el sector energético, contribuyendo al diseño de redes y sistemas energéticos más eficientes y sostenibles. Gracias a la capacidad de optimizar modelos complejos de previsión de la demanda y la oferta energética, los ordenadores cuánticos pueden maximizar la eficiencia de los recursos e integrar fuentes de energía renovable de manera más efectiva en la red eléctrica.

La computación cuántica combinada con la IA representa, por lo tanto, un cambio significativo en la evolución de la tecnología, con impactos transformadores en una amplia gama de sectores del mercado. Sin embargo, es un campo en el que la investigación aún está lejos de dar respuestas definitivas y los desafíos siguen siendo muchos. Por ejemplo, la capacidad de resolver problemas criptográficos complejos mucho más rápido que los computadores clásicos, conlleva la necesidad de desarrollar nuevos estándares de seguridad para garantizar la protección de la información sensible.

Además, uno de los principales obstáculos científicos de la computación cuántica es la coherencia de los resultados, comprometida por el entorno físico. Es necesario desarrollar algoritmos cuánticos para casos de uso reales y madurar tecnológicamente pasando de los prototipos a los sistemas de producción. El mantenimiento de la coherencia cuántica y la gestión de errores son problemas cruciales que resolver para hacer de los ordenadores cuánticos una realidad práctica.

Por otro lado, los gobiernos deben acelerar los procesos burocráticos e invertir significativamente en estas tecnologías, potenciando la industria y creando un entorno favorable para la innovación, facilitando la colaboración entre instituciones de investigación, industrias y startups. Además, la formación y la educación continua son esenciales para desarrollar una fuerza laboral capaz de determinar dónde y cómo invertir en tecnologías cuánticas.

Como sugiere Brian Lenahan, fundador del Quantum Strategy Institute, es necesario promover el pensamiento ‘quantum inspired’ en toda la organización y en la sociedad en general, fomentando una mentalidad curiosa e innovadora. La rapidez con la que se prevén avances significativos en este campo subraya la importancia de actuar prontamente y de manera estratégica: aquellos que sean capaces de comprender y aprovechar plenamente el potencial de esta tecnología disfrutarán de una ventaja competitiva decisiva.