Ignacio Cirac: “La computación cuántica va a estar presente en nuestras vidas en 10 o 15 años”

¿En qué se basa la computación cuántica?¿Cuál es el presente y el futuro de estas tecnologías?¿Qué puede aportar al machine learning? Ignacio Cirac nos ayuda a adelantarnos al futuro de la computación y conocer los avances y retos que podrían venir en los próximos años.

Ignacio Cirac, Director del Instituto Max Planck de Óptica Cuántica, y uno de los investigadores más punteros a nivel mundial en quantum computing, Premio Príncipe de Asturias de Investigación Científica y Técnica, participó en nuestro último Future Trends Forum Quantum e inteligencia artificial: la revolución silenciosa, junto con otra treintena de expertos mundiales.

En esta ocasión, el Dr. Cirac, en este #FutureTalks conducido por nuestro Director General, Juan Moreno, nos brinda una clase magistral sobre computación cuántica para todos los públicos: fundamentos, estado del arte y futuro de una tecnología que, según este experto mundial, revolucionará la forma en que entendemos las TICs (tecnologías de la información y la comunicación):

¿Qué es la computación cuántica?

La computación cuántica es un término que se ha convertido en tendencia a partir de una noticia que apareció en los medios de comunicación de todo el mundo, donde Sundar Pichai, CEO de Goolge, afirmaba que habían conseguido la supremacía cuántica: el hito de construir un ordenador cuántico que era capaz de resolver cierto problema de manera muchísimo más rápida que cualquier otro ordenador que existiese, incluso los superordenadores más avanzados que existían.

Pero, ¿qué es un ordenador cuántico?: es un ordenador que opera de acuerdo a las leyes de la física cuántica. La física cuántica es una teoría que conocemos desde hace más de 100 años y que describe el mundo microscópico, como los átomos, las moléculas, los electrones, o los fotones.

Dado que las leyes de la física cuántica que rigen cómo funcionan los ordenadores cuánticos son muy distintas a las leyes de la física clásica, los ordenadores cuánticos se comporten de una manera muy distinta a los ordenadores usuales. El Dr. Cirac ilustra una de las leyes de la física cuántica -la superposición cuántica– con la paradoja del gato de Schrödinger. La superposición cuántica explica que un sistema físico existe en todos sus posibles estados de forma simultánea, y es en el momento en que se mide, cuando da un resultado que corresponde a solo uno de esos posibles estados.

Lo importante es que esta ley nos da la posibilidad de almacenar información de una manera nueva. En lugar de los bits tradicionales, que pueden tener solo dos valores (cero o uno), hablamos de qubits, que pueden tomar cualquier valor entre 0 y 1 en un continuo de estados cuánticos. Así, las posibilidades de almacenar información son exponencialmente mayores que en un sistema clásico. El Dr. Cirac nos lo ilustra con un dato: si tuviéramos un ordenador cuántico de 300 qubits, tendríamos más estados de información que átomos hay en el universo.

En resumen, los ordenadores cuánticos explotan las nuevas leyes físicas para hacer cálculos de manera distinta y, en algunos casos, muchísimo más rápida. No todos los problemas que queramos resolver con ordenadores se puedan resolver con ordenadores cuánticos; sólo se pueden resolver aquellos en los cuales las leyes de la física cuántica nos permiten tener cierta ventaja con respecto a los ordenadores clásicos.

“Un ordenador cuántico NO es más rápido, es DISTINTO.”

Ignacio Cirac

¿Para qué sirve la computación cuántica?

El Dr. Cirac resumen los ámbitos de aplicación de los ordenadores cuánticos en cuatro grandes áreas:

1. Problemas concretos como, por ejemplo, los relacionados con la criptografía.
2. Simulación de materiales y procesos físicos.
3. Problemas de optimización de procesos.
4. Análisis de datos, para aplicaciones de aprendizaje automático (machine learning).

En las dos primeras áreas, los ordenadores cuánticos demuestran una ganancia exponencial respecto a los existentes. Por ejemplo, para simulaciones de moléculas con más de 20 electrones, los ordenadores clásicos más potentes no son capaces de recrear la situación y los cuánticos sí serían capaces de hacerlo.

En las dos últimas (optimización y análisis de datos), no existe una ventaja exponencial, aunque para determinados casos, podrían aportar mayor velocidad y precisión.

El Dr. Cirac apunta el paralelismo entre los primeros ordenadores electrónicos de los años 40 del siglo pasado y los actuales ordenadores cuánticos: el fenómeno arranca con muy pocas aplicaciones útiles, estando las más importantes aún por descubrir.

El hardware de quantum computing

Existen distintas tecnologías de base para construir ordenadores cuánticos: por ejemplo, se utilizan átomos, donde se almacena la información en qubits que son iones. También mediante superconductores -que es la tecnología que utilizan por ejemplo IBM y Goolge- o mediante átomos de Rydberg, donde los qubits son la orbitas de los electrones. Otras tecnologías cuánticas de base son las basadas en los defectos en diamantes y las basadas en fotones.

Todas estas tecnologías son muy distintas entre ellas y hoy en día no sabemos cuál acabará imponiéndose, nos advierte el Dr. Cirac.

El problema fundamental en todas las tecnologías de base es que se producen errores. Para resolver este problema, existen dos enfoques: corregir los errores o, sacar ventaja de los ordenadores cuánticos a pesar de los errores. Así, surgen las dos categorías de ordenadores cuánticos de los que se habla en la actualidad: ordenadores cuánticos escalables -el futuro- y ordenadores cuánticos NISQ (Noisy intermediate-scale quantum) -el presente-.

Los ordenadores cuánticos escalables, con corrección de errores, no serán una realidad hasta dentro de 10 o 15 años, ya que, por cada qubit que tiene un ordenador escalable, se necesitan del orden de 1000 qubits para corregir los errores.

Así que hoy en día se trabaja con ordenadores NISQ, donde se trata de ver su utilidad a pesar del ruido. En este sentido, para realizar simulaciones y problemas de materiales, se está demostrando que los NISQ son mejores que los ordenadores clásicos. Para la resolución de problemas de optimización no está tan claro, ni tampoco para aprendizaje automático, aunque se están realizando avances interesantes para mejorar los procesos de muestreo en aplicaciones de machine learning.

El software de quantum computing

Existen ya aplicaciones, herramientas y lenguajes de programación para quantum computing accesibles desde la nube. El consejo del Dr. Cirac para aquellos profesionales que quieran entrar en el mundo del desarrollo de aplicaciones en quantum computing es aprender lenguajes de alto nivel, como por ejemplo Python.

Para diseñar aplicaciones y algoritmos cuánticos no es necesario saber física cuántica, sino conocer los comandos y aprender a pensar de manera diferente, con lógica cuántica, dice el Dr. Cirac, en la misma línea que dice el también experto del Future Trends Forum, Brian Lenahan, que aboga por enfrentar la resolución de problemas con una actitud de inspiración cuántica, o “quantum inspired”.

Para entrar en el mundo de quantum computing, el Dr. Cirac recomienda formación específica (como la que brinda Qureca, por ejemplo).

“Las aplicaciones de la computación cuántica más importantes están por descubrir”

España y quantum computing

En España hay muchos científicos y emprendedores en computación cuántica. Desde el punto de vista científico y académico, Europa está liderando la investigación en quantum computing con muchos españoles en puestos de responsabilidad.

En cuanto al hardware y al desarrollo de las tecnologías de base, Europa, y en particular España, se encuentran bastante por detrás de EE.UU. y de China.

El Dr. Cirac lo tiene claro: las tecnologías cuánticas van a estar presentes en nuestras vidas en 10 o 15 años. Así que España debería apostar por ocupar un puesto relevante para entonces.

Si quieres profundizar en quantum computing, te invitamos a que visites nuestra web y que leas el resumen del Future Trends Forum Quantum e inteligencia artificial: la revolución silenciosa.