En la actualidad el término "ordenadores cuánticos" aparece cada vez con más frecuencia. Unos los llaman un milagro tecnológico, otros — una amenaza para los sistemas de seguridad existentes. Algunos creen que surgirán en un par de años, otros están convencidos de que harán falta décadas. Pero el hecho permanece: los ordenadores cuánticos, lenta pero inexorablemente, se están convirtiendo en realidad. Estas máquinas increíbles, que utilizan las leyes de la mecánica cuántica, pueden transformar nuestra idea de los cálculos y abrir la puerta a un futuro que hoy parece ciencia ficción. Expliquemos de forma sencilla qué es un ordenador cuántico, cómo funciona y qué cambios podría traer a nuestra vida.
Cómo funciona un ordenador cuántico
Un ordenador cuántico procesa la información de un modo totalmente distinto al de los sistemas habituales. En un ordenador clásico la información se guarda en bits: pequeños interruptores eléctricos que pueden estar en la posición "encendido" (1) o "apagado" (0). Cada bit siempre está en uno de estos dos estados.
En los ordenadores cuánticos se usan qubits: bits cuánticos que físicamente pueden implementarse de distintas maneras. Por ejemplo, un qubit puede ser un electrón que gira alrededor de su eje en dos direcciones opuestas, o un fotón con dos polarizaciones diferentes, o un ion en distintos niveles de energía. En cada caso el qubit es un sistema cuántico con dos estados claramente distinguibles.
La diferencia principal entre un qubit y un bit clásico es que el qubit puede hallarse en la llamada superposición. Imaginen una moneda que no está simplemente sobre la mesa, sino girando. En ese momento muestra simultáneamente cara y cruz. De forma parecida, un qubit existe a la vez en los estados 0 y 1 hasta que lo medimos. Además, los científicos han aprendido a crear y controlar este fenómeno en los laboratorios.
Un sistema de 300 qubits puede procesar simultáneamente 2³⁰⁰ combinaciones distintas —un número que supera la cantidad de átomos del Universo. Por eso los ordenadores cuánticos pueden resolver ciertas tareas mucho más rápido que los clásicos. Sin embargo, cuando medimos el estado de un qubit, la superposición se destruye y obtenemos un solo resultado, como la moneda que deja de girar y cae mostrando una de las caras.
Así, el funcionamiento de un ordenador cuántico se apoya en tres fenómenos cuánticos clave:
- Superposición permite que un qubit exista simultáneamente en todos los estados posibles. Esto abre la puerta a cálculos paralelos a una escala inalcanzable para los ordenadores clásicos. Al medirlo, el qubit pasa a uno de los estados básicos, pero hasta ese momento contiene información sobre todas las opciones posibles.
- Enredo cuántico vincula dos o más qubits de modo que el estado de uno influye instantáneamente en el estado del otro, independientemente de la distancia entre ellos. Einstein llamó a esto "acción a distancia espeluznante". El enredo se usa para crear circuitos cuánticos complejos que resuelven problemas difíciles.
- Interferencia permite que los estados cuánticos se refuercen o se cancelen entre sí, como las ondas en el agua. Los programadores usan esta propiedad para reforzar los resultados correctos y suprimir los erróneos.
Dificultades técnicas y soluciones
Crear un ordenador cuántico funcional es extremadamente difícil. El principal problema es que los estados cuánticos son muy frágiles: cualquier perturbación externa puede destruirlos. Incluso las mínimas variaciones de temperatura, las interferencias electromagnéticas o las vibraciones mecánicas pueden provocar que el sistema cuántico falle. Por eso los procesadores cuánticos funcionan en criostatos especiales a temperaturas alrededor de -273 °C —eso es solo 0,2 grados por encima del cero absoluto. Ese enfriamiento extremo es necesario para aislar al máximo el sistema cuántico del entorno y protegerlo de las oscilaciones térmicas.
Otra dificultad es la propia creación de los qubits. Los científicos han desarrollado varios enfoques fundamentalmente diferentes para su implementación. Cada método busca resolver la misma tarea: crear un sistema cuántico lo bastante estable para realizar cálculos y, al mismo tiempo, susceptible de control preciso. Veamos las principales tecnologías:
Qubits superconductores
Es el enfoque más extendido, utilizado por Google, IBM y muchas otras empresas. Se basa en el efecto Josephson: un fenómeno cuántico en el que electrones pueden atravesar una capa delgada de dieléctrico entre dos superconductores. Estos qubits son relativamente fáciles de escalar, pero requieren temperaturas extremadamente bajas para funcionar.
Trampas de iones
En este método los qubits se crean a partir de iones individuales mantenidos en el espacio por campos electromagnéticos. Cada ion se controla mediante láseres que cambian su estado cuántico. Los qubits iónicos son muy estables y pueden conservar la información cuántica durante más tiempo que otros tipos, pero es difícil agruparlos en grandes matrices.
Puntos cuánticos
Son diminutas estructuras semiconductoras en las que se puede atrapar y controlar electrones individuales. Su principal ventaja es que pueden funcionar a temperaturas más altas y, potencialmente, integrarse con la electrónica semiconductora existente. Sin embargo, lograr uniformidad en su fabricación sigue siendo un reto.
Qubits fotónicos
En este enfoque los qubits se forman con partículas de luz individuales —fotones. Los fotones casi no interactúan con el entorno, por lo que pueden mantener estados cuánticos incluso a temperatura ambiente. Además, son ideales para transmitir información cuántica a largas distancias. La dificultad principal es crear fuentes fiables de fotones únicos y controlar sus interacciones.
Cada uno de estos enfoques tiene ventajas y limitaciones fundamentales. Los qubits superconductores son más fáciles de escalar, los iónicos retienen la información durante más tiempo, los puntos cuánticos son más sencillos de fabricar y los fotónicos son idóneos para comunicaciones cuánticas. Por eso los científicos desarrollan todas estas direcciones en paralelo. Es probable que los ordenadores cuánticos del futuro sean sistemas híbridos que combinen distintos tipos de qubits según la tarea.
Hitos de la revolución cuántica
Desde los primeros trabajos teóricos hasta prototipos operativos, los ordenadores cuánticos han recorrido un largo camino:
1980 – El matemático soviético Yuri Manin propuso una idea fundamental: usar sistemas cuánticos para el cálculo. Su trabajo sentó las bases teóricas del campo de la computación cuántica.
1981 – En una conferencia en el MIT Richard Feynman presentó la propuesta revolucionaria de simular sistemas cuánticos con otros sistemas cuánticos en lugar de con ordenadores clásicos. Esta idea marcó una de las direcciones clave del desarrollo de la computación cuántica.
1985 – David Deutsch publicó un trabajo sobre el primer ordenador cuántico universal. Demostró matemáticamente que una máquina de ese tipo podría resolver eficazmente problemas inaccesibles para los ordenadores clásicos.
1994 – Peter Shor desarrolló un algoritmo cuántico para factorizar números. Este descubrimiento mostró que los ordenadores cuánticos podrían romper la mayoría de los sistemas de cifrado basados en la dificultad de factorizar números grandes.
1998 – Los investigadores crearon el primer ordenador cuántico de dos qubits. Aunque el dispositivo era primitivo, demostró que los ordenadores cuánticos son construibles.
2011 – La empresa D-Wave presentó el primer ordenador cuántico comercial con 128 qubits. Se trataba de un optimizador cuántico especializado, no de un ordenador cuántico universal, pero marcó el inicio de la comercialización de la computación cuántica.
2019 – Google anunció un avance: el procesador de 53 qubits Sycamore realizó un cálculo especial en 200 segundos. El superordenador clásico más potente habría necesitado 10 000 años. Por primera vez un ordenador cuántico demostró su superioridad práctica sobre uno clásico.
Tres principales áreas del avance
Una nueva era para la ciberseguridad
Los ordenadores cuánticos cambiarán por completo las reglas de la seguridad de la información. Para entender la magnitud del cambio hace falta saber cómo funciona el cifrado moderno.
Hoy la mayoría de los sistemas de protección de datos se basan en RSA y algoritmos similares. Su seguridad se funda en que ciertas operaciones matemáticas son fáciles en un sentido y muy difíciles en el inverso. Por ejemplo, multiplicar dos números primos es sencillo, pero factorizar el resultado es extremadamente complejo. Este principio sustenta la creación de pares de claves: pública (para cifrar) y privada (para descifrar).
Romper ese cifrado es teóricamente posible: habría que probar todas las opciones hasta encontrar la correcta. En la práctica, incluso los superordenadores más potentes no pueden hacerlo. Por ejemplo, romper por fuerza bruta una clave RSA de 256 bits (uno de los estándares actuales) llevaría a un ordenador clásico miles de millones de años de cálculo continuo. Por eso estos sistemas se consideran seguros.
Los ordenadores cuánticos abordan este problema de manera distinta. Gracias a la superposición pueden comprobar todas las opciones de clave no secuencialmente, sino simultáneamente. En 1994 el matemático Peter Shor desarrolló un algoritmo cuántico que factoriza eficazmente números grandes. Con un ordenador cuántico suficientemente potente, ese algoritmo podría romper los cifrados modernos en segundos.
Estarán en riesgo:
- La correspondencia personal en mensajería y correo electrónico
- Operaciones bancarias y pagos
- Firmas digitales de documentos
- Canales seguros de comunicación en Internet (HTTPS)
- Bases de datos de compañías de seguros y centros médicos
- Depósitos de información gubernamental
- Sistemas de verificación de identidad
- Blockchain y criptomonedas
- Secretos comerciales y propiedad intelectual
La buena noticia es que los científicos ya trabajan en soluciones:
- Desarrollan algoritmos criptográficos poscuánticos —difíciles de romper incluso por ordenadores cuánticos. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. (NIST) selecciona candidatos para nuevos estándares criptográficos.
- Crean sistemas cuánticos de distribución de claves —que usan leyes de la mecánica cuántica para garantizar la transmisión absolutamente segura de información.
- Implementan sistemas híbridos que combinan algoritmos clásicos y algoritmos resistentes a los ataques cuánticos.
Sin embargo, incluso en el escenario más favorable hará falta revisar por completo la infraestructura existente y cambiar los principios de manejo de datos confidenciales.
Inteligencia artificial a un nuevo nivel
Los ordenadores cuánticos llevarán la inteligencia artificial a una nueva dimensión. El principal obstáculo para los modelos de lenguaje actuales, como ChatGPT, es la potencia computacional limitada. Para procesar una consulta, una red neuronal analiza enormes volúmenes de datos, extrae información y establece conexiones entre elementos. Ese proceso exige recursos colosales, por lo que los modelos actuales a menudo funcionan con lentitud o producen resultados imprecisos, especialmente en tareas complejas.
Así, los sistemas cuánticos abrirán oportunidades nuevas para la IA:
1. Procesamiento de datos rápido:
- Analizarán instantáneamente petabytes de información
- Considerarán en paralelo millones de alternativas
- Encontrarán en tiempo real relaciones complejas
- Procesarán datos multidimensionales sin simplificaciones
2. Análisis profundo:
- Detectarán patrones no evidentes en los datos
- Comprenderán mejor el contexto
- Modelarán con precisión sistemas complejos
- Mejorarán el reconocimiento de imágenes y voz
3. Nuevos horizontes:
- Optimizarán redes neuronales de una complejidad hoy inalcanzable
- Simularán sistemas cuánticos para diseñar nuevos materiales
- Desarrollarán medicamentos basados en cálculos cuántico-mecánicos
- Resolverán problemas de optimización extremadamente difíciles
La posibilidad de crear AGI (inteligencia artificial general) resulta especialmente intrigante. Los ordenadores cuánticos proporcionarían la potencia necesaria para simular procesos comparables en complejidad al funcionamiento del cerebro humano. Esto acercaría la creación de sistemas que no solo procesan datos, sino que razonan, comprenden contexto y toman decisiones al nivel humano o incluso superior.
La computación cuántica y la IA se reforzarán mutuamente, lo que conducirá a avances en muchas áreas:
Clima bajo control
El sistema climático terrestre es un mecanismo extremadamente complejo de procesos interconectados, donde cada elemento influye en los demás. Imaginen el efecto mariposa a escala global: una pequeña variación de temperatura en las costas de Sudamérica puede provocar sequías en Australia o inundaciones en Asia. Los sistemas clásicos no pueden abarcar todas estas interacciones en su dinámica, y de ello depende la precisión de las previsiones.
La situación se complica todavía más por los cambios climáticos de las últimas décadas. Los modelos tradicionales basados en datos históricos fallan cada vez con más frecuencia: los sistemas meteorológicos se comportan de forma impredecible, aparecen nuevos fenómenos climáticos y las antiguas regularidades dejan de aplicarse. Meteorólogos y climatólogos se han encontrado con herramientas de análisis que ya no son adecuadas para la complejidad del problema.
Actualmente los científicos no pueden modelar con precisión el clima debido a las limitaciones de los ordenadores clásicos. Estos son los principales problemas:
1. Complejidad de los procesos atmosféricos:
- Los ordenadores clásicos no pueden seguir con rapidez el movimiento de las masas de aire
- No logran predecir con precisión la formación de ciclones
- No alcanzan a calcular las interacciones entre capas de la atmósfera
- No dan abasto para modelar la evolución de los sistemas nubosos
2. Sistemas oceánicos:
- No hay suficiente potencia para analizar las corrientes globales
- Es difícil contemplar todos los factores de interacción entre océano y atmósfera
- Complica la predicción de anomalías térmicas
- Resulta imposible calcular con exactitud el impacto de cambios en la salinidad
3. Procesos terrestres:
- No es posible tener en cuenta todas las consecuencias del deshielo de los glaciares
- Es complejo prever los cambios en la cubierta vegetal
- Difícil modelar el ciclo del carbono
- No hay recursos suficientes para calcular la influencia de las ciudades en el clima
Con sistemas cuánticos los científicos podrían crear previsiones meteorológicas detalladas a largo plazo y avisar con antelación sobre catástrofes climáticas inminentes. Además, los modelos precisos ayudarían a evaluar los riesgos del cambio climático para distintas regiones y a diseñar estrategias de adaptación a tiempo.
También se podrá analizar en detalle el impacto de la actividad humana en el clima: emisiones industriales, efectos de la deforestación y la eficacia de medidas para reducir la huella de carbono. Ese análisis permitirá desarrollar estrategias realmente efectivas contra los desastres climáticos.
Desafíos y perspectivas
Existen obstáculos importantes para crear un ordenador cuántico completo:
- Decoherencia: los estados cuánticos son muy sensibles a cualquier perturbación externa. Incluso la interacción más mínima con el entorno —un fotón aleatorio, oscilaciones térmicas, interferencias electromagnéticas— puede destruir el delicado sistema cuántico. Es como intentar construir un castillo de naipes en un huracán.
- Complejidad de escalado: cuantos más qubits añadimos al sistema, más difícil resulta su control. Cada nuevo qubit no solo añade complejidad: la multiplica.
- Problema de errores: los cálculos cuánticos son intrínsecamente propensos a errores. En un ordenador clásico un bit es 0 o 1 y esto se puede verificar con facilidad. En el mundo cuántico los estados pueden "flotar" o deformarse, y cada operación introduce su propia imprecisión. Para obtener un resultado fiable es necesario repetir cálculos muchas veces y emplear complejos métodos de corrección de errores, lo que exige qubits adicionales y complica aún más el sistema.
- Barrera económica: construir un ordenador cuántico requiere equipos de precisión extrema, materiales ultra puros y temperaturas ultrabajas. Cada componente cuesta enormes sumas, y la infraestructura para mantenerlos (por ejemplo, los sistemas de refrigeración) implica gastos constantes. Por ahora solo grandes corporaciones y centros de investigación con financiación importante pueden abordar este reto.
