Computación cuántica para lograr net zero

El camino hacia net zero para 2050 es posible, pero difícil. Amplios sectores de la sociedad, desde la industria pesada o el transporte hasta el sistema agroalimentario, tienen que sufrir enormes cambios para que la humanidad pueda limitar el aumento de la temperatura global a 1,5 ºC. Como nos dice Vaclav Smil en este #FutureTalks, la reducción de las emisiones de CO₂ es un reto especialmente complicado. La simulación cuántica podría ser la clave para abordarlo. 

Darío Gil nos recordaba, en este #FutureTalk sobre computación cuántica, la célebre frase de Richard P. Feynman: «La naturaleza no es clásica, y si quieres hacer una simulación de la naturaleza, será mejor que la hagas con la mecánica cuántica«. Así pues, simular nuevos materiales y moléculas, o simular escenarios complejos del comportamiento natural para intentar replicarlo, pueden ser retos donde la computación cuántica aporte mucho más que la computación tradicional binaria. 

Las simulaciones cuánticas pueden ayudar a reducir las emisiones del sector industrial 

Las simulaciones moleculares serán vitales para reducir las emisiones de CO₂ del sector industrial. Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), las emisiones industriales de CO₂ ascendieron a 8,4 gigatoneladas (Gt) en 2020, y deben reducirse a 0,7 Gt en 2050 para llegar a net zero.  

Tres industrias pesadas -la química, la siderúrgica y la cementera- representan casi el 60% de todo el consumo de energía industrial y alrededor del 70% de las emisiones de CO₂ del sector industrial. 

Estos materiales son insumos esenciales para nuestro modo de vida moderno, con pocos sustitutos competitivos en cuanto a costes. El reto es seguir produciendo estos materiales sin emitir CO₂ -que a día de hoy se ve imposible-, o producir materiales sustitutivos consiguiendo que sean competitivos.  

En la industria química, el amoniaco es el compuesto que más energía consume y que más CO₂ emite: consume alrededor del 1,8% de la producción mundial de energía cada año y produce como resultado unos 500 millones de toneladas de dióxido de carbono. 

Ya se está estudiando aplicar la computación cuántica para la generación natural de amoniaco como alternativa al  proceso Haber-Bosch, que convierte el nitrógeno en amoníaco. Algunos microorganismos son extremadamente eficaces para convertir el nitrógeno en amoníaco. Simular este proceso natural es actualmente imposible para los superordenadores más rápidos del mundo. Un ordenador cuántico con un millón de cúbits podría simular la producción natural de amoníaco en cuestión de horas. Estamos aún muy lejos de un ordenador cuántico con un millón de cúbits (hoy en día, poco más de cien cúbits), pero algunos fabricantes como Xanadu Quantum Technologies dicen que podría existir en la próxima década. 

Computación cuántica para producir hidrógeno verde y capturar CO₂

Para producir hidrógeno verde, mediante la electrólisis del agua, se necesitan electrolizadores más eficientes de los que existen en la actualidad. Los procesos actuales de electrólisis son demasiado intensivos en energía como para que puedan implantarse de forma económica y a gran escala. Los ordenadores cuánticos pueden simular el proceso de electrólisis y ayudar a obtener nuevos modelos. Recientemente se han producido anuncios de iniciativas que van en esta dirección. 

Respecto a la captura y almacenamiento de CO₂, con las tecnologías CCS (Carbon Capture and Storage), no existen hoy catalizadores baratos y fácilmente disponibles para la reducción del CO₂, ya que la mayoría de las técnicas implican metales preciosos o procesos muy costosos. Jeremy O’Brien, CEO de PsiQuantum, dice en esta entrevista que los ordenadores cuánticos podrían allanar el camino hacia el descubrimiento de nuevos catalizadores para la captura de carbono, lo que permitiría la depuración del carbono directamente en el aire y en productos como metales, plásticos y hormigón. 

Diseño de nuevas baterías

La simulación con ordenadores cuánticos de las moléculas de los electrolitos, podría llevar a resolver importantes problemas relacionados con la densidad energética, la seguridad o el tiempo de carga. Además de ofrecer alternativas al uso de minerales como el litio, que puede llegar a tener problemas de suministro. Con esto, se podría conseguir construir baterías de muy bajo precio y muy buenas prestaciones, que acelerarían la transición a los vehículos eléctricos. 

Optimización de redes energéticas complejas

La energía ya no se transporta de forma unilateral desde la empresa generadora hasta el consumidor, sino que cada vez más, las industrias y los hogares serán prosumidores de la red, por ejemplo, a través de sus propios sistemas fotovoltaicos o coches eléctricos. La computación cuántica podría utilizarse para controlar estos procesos de forma más eficiente en el futuro. Al mismo tiempo, el creciente número de coches eléctricos está dando lugar a procesos de carga más complejos, que la computación cuántica podría ayudar a resolver. 

Un caso paradigmático es el de las soluciones que se quieren implantar de V2G (Vehicle-to-Grid), donde las baterías de los vehículos eléctricos se conectan a la red de distribución como medio de almacenamiento flexible. De este modo, se pueden equilibrar las fluctuaciones en la generación de energías renovables. La coordinación y el control del sistema para que sea óptimo requieren una enorme potencia de cálculo, de la que no disponen los actuales sistemas informáticos clásicos. 

Como vemos, son diversos los campos donde la computación cuántica podría acelerar las soluciones net zero.  A medida que avancen los ordenadores cuánticos en potencia, estabilidad y eliminación de errores, veremos más aplicaciones para abordar soluciones de sostenibilidad ambiental. 

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