Cómo la computación cuántica está transformando las industrias: desde la ciberseguridad hasta el descubrimiento de fármacos

Introducción

La computación cuántica, que antes era un sueño teórico, se está convirtiendo rápidamente en una realidad, prometiendo resolver problemas que desconciertan incluso a las supercomputadoras actuales. Al aprovechar las extrañas propiedades de la física cuántica, las computadoras cuánticas pueden procesar información de maneras fundamentalmente nuevas, pudiendo realizar tareas en minutos que a las máquinas clásicas les llevarían milenios.¿Qué es la computación cuántica? | IBM) (Los científicos de Google afirman haber logrado un avance de "supremacía cuántica" sobre las computadoras clásicas – The Washington PostEste inmenso poder computacional podría transformar la forma en que protegemos los datos, desarrollamos medicamentos, gestionamos las finanzas, gestionamos la logística y diseñamos sistemas energéticos. Investigadores y gobiernos de todo el mundo están invirtiendo fuertemente en esta tecnología, reconociendo que la computación cuántica puede otorgar enormes ventajas económicas y de seguridad a quien la domine primero.Los científicos chinos están a la vanguardia de la revolución cuántica – The Washington Post). Al mismo tiempo, los expertos advierten que estamos en las primeras etapas de un largo viaje: las computadoras cuánticas complementarán, no reemplazarán, a las computadoras clásicas, y los beneficios prácticos apenas están comenzando a surgir.Explicación de la computación cuántica | NIST) (Dos de las computadoras cuánticas más grandes del mundo fabricadas en China – IEEE Spectrum).

En este artículo, profundizamos en el funcionamiento de la computación cuántica y por qué representa un cambio de paradigma. Exploraremos el estado actual del hardware y la investigación cuántica, y examinaremos casos prácticos reales en diversos sectores, desde la amenaza que supone para la ciberseguridad hasta su potencial para revolucionar el descubrimiento de fármacos, las finanzas, la logística, la energía y más. También abordaremos los enormes desafíos que persisten (como la inestabilidad de los cúbits y la corrección de errores) y consideraremos qué nos depara el futuro. El objetivo es ofrecer una visión general accesible y precisa de cómo la computación cuántica está transformando las industrias, combinando el entusiasmo con una visión clara del futuro.

Fondo

Cómo funciona la computación cuántica: Las computadoras clásicas utilizan bits que representan 0 o 1. Las computadoras cuánticas, por el contrario, utilizan bits cuánticos o “qubits”, que aprovechan los fenómenos mecánico-cuánticos para codificar información como 0, 1 o a superposición de ambos al mismo tiempo (¿Qué es la computación cuántica? | IBM). Un qubit puede existir en múltiples estados simultáneamente: una propiedad contraintuitiva conocida como superposición, donde el qubit representa efectivamente una combinación de posibilidades (¿Qué es la computación cuántica? | IBM). Por ejemplo, dos bits clásicos pueden codificar uno de los cuatro estados posibles a la vez, pero dos qubits en superposición pueden codificar los cuatro estados a la vez (¿Qué es la computación cuántica? | IBM). En general, norte Los qubits pueden representar $2^N$ estados simultáneamente, lo que proporciona a las computadoras cuánticas un paralelismo exponencial que crece rápidamente con más qubits (¿Qué es la computación cuántica? | IBM) Esta es una fuente de su poder potencial.

Otro fenómeno crucial es enredo, que correlaciona cúbits de maneras que no eran posibles clásicamente. Cuando los cúbits se entrelazan, sus estados se vinculan de tal manera que la medición de uno afecta instantáneamente el estado del otro, sin importar cuán separados estén.¿Qué es la computación cuántica? | IBM). Los cúbits entrelazados se comportan como un sistema unificado: cambiar o medir uno... "colapsar" el estado de los demás de forma predecible (¿Qué es la computación cuántica? | IBM). Esto permite que los algoritmos cuánticos coordinen operaciones en muchos cúbits a la vez. Las computadoras cuánticas realizan cálculos manipulando cúbits con puertas cuánticas –análogo a las puertas lógicas en los circuitos clásicos– para inducir superposición, entrelazamiento e interferencia. Mediante secuencias de dichas puertas (una circuito cuántico), un algoritmo dirige el estado de los cúbits hacia una solución, y la medición final arroja el resultado. Es importante destacar que los algoritmos cuánticos aprovechan interferencia entre amplitudes de probabilidad: ciertos caminos refuerzan las respuestas correctas mientras cancelan las incorrectas (¿Qué es la computación cuántica? | IBM) (¿Qué es la computación cuántica? | IBM). En efecto, una computadora cuántica puede explorar un vasto espacio de soluciones en paralelo y utilizar la interferencia para extraer las soluciones más probables.

Para ilustrarlo, Hartmut Neven de Google comparó la resolución de problemas clásica y cuántica con la exploración de un laberinto: una computadora clásica debe probar un camino a la vez, retrocediendo cuando llega a un callejón sin salida, mientras que una computadora cuántica puede “obtener una vista aérea del laberinto” y probar múltiples caminos simultáneamente mediante superposición y entrelazamiento (¿Qué es la computación cuántica? | IBM). Cuando se diseñan correctamente, las “ondas cuánticas” superpuestas de posibles soluciones interfieren de modo que los caminos erróneos se cancelan y el camino correcto emerge con fuerza (¿Qué es la computación cuántica? | IBM). Esta capacidad no es mágica: solo funciona para tipos de problemas específicos y requiere algoritmos cuidadosamente diseñados, pero cuando es aplicable, ofrece un enfoque radicalmente nuevo para la computación.

Mentalidad cuántica vs. mentalidad clásica: El concepto de computación cuántica fue propuesto por primera vez en la década de 1980 por físicos como Richard Feynman, quienes se dieron cuenta de que simular sistemas cuánticos podría requerir computadoras cuánticas. En 1994, Peter Shor descubrió un algoritmo cuántico para factorizar grandes números exponencialmente más rápido que cualquier método clásico conocido, lo que implica que una computadora cuántica suficientemente avanzada podría descifrar el cifrado RSA. Este resultado impulsó el interés en la computación cuántica, ya que demostró que algoritmos únicos podían aprovechar los efectos cuánticos para problemas del mundo real. Durante las últimas dos décadas, los científicos han desarrollado otros algoritmos (por ejemplo, el algoritmo de Grover para buscar en bases de datos sin clasificar más rápido de lo que es posible clásicamente) y han mejorado constantemente los cúbits experimentales en el laboratorio.

Las computadoras cuánticas actuales aún son frágiles y de escala relativamente pequeña (normalmente de decenas o cientos de cúbits), una era a menudo llamada NISQ (Cuántico ruidoso de escala intermedia) (Dos de las computadoras cuánticas más grandes del mundo fabricadas en China – IEEE SpectrumLos qubits se implementan en diversas formas físicas: circuitos superconductores (utilizados por IBM, Google), iones atrapados (IonQ, Honeywell), átomos neutros (ColdQuanta, Pasqal), fotones (utilizados en la comunicación cuántica y algunos procesadores experimentales) y más (¿Qué es la computación cuántica? | IBM) (¿Qué es la computación cuántica? | IBMCada enfoque tiene ventajas y desventajas en términos de velocidad, estabilidad y escalabilidad. Fundamentalmente, los cúbits deben aislarse de interferencias externas y mantenerse extremadamente fríos (en el caso de los cúbits superconductores, una fracción de grado por encima del cero absoluto) para preservar su comportamiento cuántico.La computación cuántica es real. Simulará… | Pioneros emblemáticos). Incluso entonces, los qubits tienden a decoherencia – pierden su estado cuántico en microsegundos o milisegundos, lo que introduce errores. Por eso es tan difícil construir una computadora cuántica grande y confiable: cualquier ruido o pequeña perturbación puede corromper el cálculo. Los investigadores están desarrollando activamente corrección de errores cuánticos Técnicas que distribuyen información entre múltiples cúbits físicos para formar un cúbit lógico (resistente a errores). Sin embargo, la corrección de errores exige una sobrecarga considerable de cúbits (a menudo, decenas o cientos de cúbits físicos por cúbit lógico) y sigue siendo un enorme desafío de ingeniería.

En resumen, la computación cuántica aprovecha “Las rarezas de la mecánica cuántica” – superposición y entrelazamiento – para procesar información de maneras imposibles para las computadoras binarias clásicas (La computación cuántica es real. Simulará… | Pioneros emblemáticos). Una pequeña cantidad de qubits puede codificar una cantidad astronómica de información en paralelo, y las puertas cuánticas permiten cálculos que examinan eficazmente muchas posibilidades a la vez (La computación cuántica es real. Simulará… | Pioneros emblemáticos). Pero los cúbits también son exóticos: mantener su estado cuántico requiere condiciones extremas, y la lectura de un resultado hace que las delicadas superposiciones colapsen a los clásicos 0 y 1. El campo se encuentra en la intersección de la informática, la física y la ingeniería, y es “Solo ahora se están convirtiendo en máquinas reales” después de décadas de investigación (La computación cuántica es real. Simulará… | Pioneros emblemáticosCon estos antecedentes, veamos dónde se encuentra esta tecnología hoy y cómo se está empezando a aplicar en diferentes industrias.

Estado actual de la computación cuántica

En los últimos años, la computación cuántica ha pasado del laboratorio a las primeras demostraciones prácticas, aunque aún se vislumbran computadoras cuánticas verdaderamente útiles. Los investigadores se refieren a lograr una computación que ninguna supercomputadora clásica podría replicar de forma factible como alcanzar... supremacía cuántica (o "ventaja cuántica"). En 2019, Google alcanzó el primer hito de este tipo: sus 53 cúbits. Sicomoro El procesador realizó un cálculo de muestreo de números aleatorios cuidadosamente elegido en 200 segundos, lo que Google estimó que tomaría 10.000 años en la supercomputadora clásica más rápida del mundo (Dos de las computadoras cuánticas más grandes del mundo fabricadas en China – IEEE Spectrum) (Los científicos de Google afirman haber logrado un avance de "supremacía cuántica" sobre las computadoras clásicas – The Washington PostEste logro fue anunciado como un "momento de los hermanos Wright", similar al primer vuelo propulsado, que demostró el principio aunque la tarea en sí no tenía ninguna utilidad práctica.Los científicos de Google afirman haber logrado un avance de "supremacía cuántica" sobre las computadoras clásicas – The Washington Post). “Las cosas que antes eran solo teóricas ahora se están volviendo realidad”. dijo el científico cuántico Ashley Montanaro sobre el resultado de Google (Los científicos de Google afirman haber logrado un avance de "supremacía cuántica" sobre las computadoras clásicas – The Washington Post). John Preskill de Caltech (quien acuñó el término "supremacía cuántica") lo llamó “Un logro notable… un testimonio del rápido ritmo de progreso en el hardware de computación cuántica”. (Los científicos de Google afirman haber logrado un avance de "supremacía cuántica" sobre las computadoras clásicas – The Washington Post)

Sin embargo, el resultado de Google también trajo salvedades. Los investigadores de IBM argumentaron que, con optimizaciones inteligentes, una supercomputadora clásica podría realizar la misma tarea en un par de días, no en milenios, lo que puso en duda la afirmación de "supremacía".Dos de las computadoras cuánticas más grandes del mundo fabricadas en China – IEEE Spectrum). Más importante aún, ese problema de muestreo aleatorio no es directamente útil: fue un punto de referencia científico, no un avance para la industria. Como lo expresó sin rodeos el físico cuántico chino Chao-Yang Lu: “El estado actual del arte es que ningún experimento ha demostrado aún una ventaja cuántica para tareas prácticas”. (Dos de las computadoras cuánticas más grandes del mundo fabricadas en China – IEEE Spectrum) En otras palabras, sabemos que las computadoras cuánticas pueden superar a las clásicas en problemas artificiales; la carrera ahora es lograr una ventaja en práctico aplicaciones que importan en el mundo real.

A pesar de los desafíos, el hardware avanza rápidamente. A finales de 2023, IBM presentó “Condor”, un procesador cuántico con 1.121 cúbits superconductores, el primero en superar el hito de los 1.000 qubits (IBM presenta Condor: procesador cuántico de 1.121 qubits). Este fue un salto de orden de magnitud con respecto a dispositivos anteriores como el propio IBM de 433 qubits. Águila pescadora (2022) y Sycamore de más de 50 qubits de Google (IBM presenta Condor: procesador cuántico de 1.121 qubits). El debut de Condor demostró que los esfuerzos de ingeniería para aumentar el número de cúbits están dando frutos: IBM tuvo que resolver innumerables problemas de cableado y empaquetado criogénico para integrar más de mil cúbits en una máquina.IBM presenta Condor: procesador cuántico de 1.121 qubits) (IBM presenta Condor: procesador cuántico de 1.121 qubits). Una computadora cuántica de 1121 cúbits tiene un espacio de estados teórico de $2^{1121}$, un número astronómicamente grande que ninguna supercomputadora clásica podría jamás simular por completo (IBM presenta Condor: procesador cuántico de 1.121 qubits). Esto coloca a dispositivos como Condor firmemente en regímenes imposibles de modelar con la computación clásica de fuerza bruta, abriendo la puerta a la exploración de nuevos algoritmos cuánticos en una escala nunca antes probada.

Dicho esto, La calidad del qubit importa tanto como la cantidadLos cúbits actuales son ruidosos; añadir más no ayuda a menos que las tasas de error sean bajas. Las principales plataformas informan sobre los cúbits. tiempos de coherencia (cuánto tiempo permanecen cuánticos) en el orden de decenas a cientos de microsegundos, y fidelidades de la puerta (precisión de las operaciones) a menudo en el rango de 99%. Estos valores parecen altos, pero los algoritmos complejos requieren miles o millones de operaciones de puerta, por lo que incluso un error de 1% por puerta es demasiado alto; los errores se acumulan rápidamente. Conscientes de esto, empresas como IBM y Google monitorean métricas holísticas como “volumen cuántico” (que considera el número y la fidelidad de cúbits) y se centra en mejorar las tasas de error junto con el aumento de cúbits. En 2023, Google dio un paso notable hacia la computación tolerante a fallos: el uso de un nuevo procesador de 72 cúbits. "Sauce" chip, su equipo demostró que aumentar el tamaño de un código de corrección de errores (de 17 a 49 a 97 qubits físicos que codifican un qubit lógico) En realidad bajado la tasa de error lógico, mostrando por primera vez que agregar qubits puede superar los errores en lugar de empeorarlos (El procesador cuántico entra en un territorio sin precedentes para la corrección de errores – Physics World) (El procesador cuántico entra en un territorio sin precedentes para la corrección de errores – Physics World). “Esta es la primera vez que hemos visto una supresión de errores convincente y exponencial a medida que aumentamos el número de cúbits físicos”. dijo el equipo de IA cuántica de Google, calificándolo como una prueba de concepto clave para la corrección de errores cuánticos escalable (El procesador cuántico entra en un territorio sin precedentes para la corrección de errores – Physics World). Aunque todavía está lejos de las grandes y perfectas matrices de cúbits necesarias para algoritmos de propósito general, fue una validación crucial de que la corrección de errores cuánticos "realmente va a funcionar" a largo plazo (El procesador cuántico entra en un territorio sin precedentes para la corrección de errores – Physics World).

Principales actores y esfuerzos globales: La búsqueda de la computación cuántica es un esfuerzo mundial que abarca empresas tecnológicas, startups y laboratorios gubernamentales. En Estados Unidos, IBM y Google lideran la tecnología de cúbits superconductores. IBM ha operado una empresa pública servicio de nube cuántica Desde 2016, lanzó una serie de procesadores cada vez más potentes (50 qubits en 2017, 127 qubits en 2021, 433 en 2022 y ahora 1.121).IBM presenta Condor: procesador cuántico de 1.121 qubits), con una hoja de ruta que apunta a miles de qubits en los próximos años y, eventualmente, a una máquina tolerante a fallos de un millón de qubits dentro de la década (¿Qué es la computación cuántica? | IBM). Google, tras su experimento de supremacía de 2019, se ha centrado en reducir errores y desarrollar mejores arquitecturas de cúbits (como el nuevo chip Willow). Otros actores estadounidenses incluyen startups IonQ (utilizando qubits de iones atrapados conocidos por su estabilidad), Rigetti Computing (también superconductor) y empresa de recocido cuántico Sistemas D-Wave (que ha construido máquinas especializadas de más de 5000 cúbits para problemas de optimización, aunque los recocidos son un paradigma diferente de las computadoras cuánticas basadas en puertas). Los gigantes tecnológicos Microsoft, Intel y Amazon también están en la mezcla: Microsoft está buscando cúbits topológicos exóticos (aún no probados), mientras que Amazon Web Services ofrece Amazon Braket, una plataforma en la nube que ofrece a los investigadores acceso bajo demanda al hardware cuántico de varias empresas.

Europa y el Reino Unido han recibido una gran inversión a través del programa insignia de tecnologías cuánticas de la UE (una iniciativa de 1000 millones de euros) y de iniciativas nacionales. En 2021, el Instituto Fraunhofer de Alemania recibió el primer IBM de Europa. Sistema Cuántico Uno (una computadora cuántica comercial de 27 qubits instalada en suelo alemán) como parte de una asociación para estimular la I+D local (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica). Francia, los Países Bajos y otros países están financiando empresas emergentes centradas en enfoques alternativos como los qubits fotónicos y de átomos neutros. 英国 Por ejemplo, tiene empresas como Oxford Quantum Circuits y un Centro Nacional de Computación Cuántica en desarrollo. Canadá (hogar de D-Wave) y Australia (sede de la investigación líder en chips de silicio cuántico) también son actores destacados.

(Archivo:Instalación IBM Q System One (Fraunhofer).jpg – Wikimedia Commons) Técnicos instalando el Quantum System One de IBM en el Instituto Fraunhofer de Alemania, el primer ordenador cuántico comercial in situ de Europa (2021). Estas implementaciones reflejan la creciente inversión global en tecnología cuántica.

Quizás la actividad más intensa se da en Porcelana, que ha invertido miles de millones en la investigación cuántica como prioridad nacional (Los científicos chinos están a la vanguardia de la revolución cuántica – The Washington Post). En 2020, investigadores chinos de la USTC demostraron una computadora cuántica fotónica (Jiuzhang) que realizó un cálculo especializado (muestreo de bosones) ~$10^{24}$ veces más rápido que una supercomputadora clásica (Dos de las computadoras cuánticas más grandes del mundo fabricadas en China – IEEE Spectrum) – otra forma de supremacía cuántica, aunque para un problema de nicho. China también ha desarrollado procesadores superconductores (Zuchongzhi con 66 y posteriormente 113 qubits) logrando una ventaja cuántica en ciertas tareas de circuitos aleatorios (IBM presenta Condor: procesador cuántico de 1.121 qubits). Más allá de la informática, China lidera en comunicación cuántica (famoso por lanzar el Micio Satélite cuántico y la construcción de una red nacional de fibra para la distribución de claves cuánticas. Este amplio impulso cuántico ha suscitado preocupación en Occidente por quedarse atrás; un informe señaló que China superaba a EE. UU. en solicitudes de patentes relacionadas con la computación cuántica (especialmente en comunicaciones), aunque EE. UU. seguía liderando en patentes de computación cuántica gracias a IBM, Google y otros.Los científicos chinos están a la vanguardia de la revolución cuántica – The Washington Post). En respuesta, la financiación estadounidense a la ciencia cuántica ha aumentado (por ejemplo, la Ley de Iniciativa Cuántica Nacional de 2018 y las inversiones en curso a través del DOE y la NSF), y los países aliados están coordinando la I+D cuántica y estableciendo programas de talentos.

En resumen, el estado de la computación cuántica en 2025 es uno de progreso rápido con salvedades importantesAhora tenemos máquinas con entre 50 y 1000 cúbits disponibles en la nube y demostraciones tempranas de la ventaja cuántica en entornos controlados.Los científicos de Google afirman haber logrado un avance de "supremacía cuántica" sobre las computadoras clásicas – The Washington PostLa participación de la industria está creciendo: la Red Cuántica de IBM cuenta con más de 200 organizaciones miembros que experimentan con soluciones cuánticas, y ha surgido todo un ecosistema de marcos de software (como Qiskit de IBM o Cirq de Google) y técnicas de mitigación de errores. Sin embargo, estos dispositivos aún son propensos a errores y su capacidad práctica es limitada. Nadie ha... todavía Han resuelto un problema de descubrimiento de fármacos o han vencido el cifrado con una computadora cuántica. John Preskill ha denominado la era actual "NISQ” – valioso para la investigación y ciertas heurísticas, pero no lo suficientemente potente para aplicaciones revolucionarias como descifrar el RSA o simular química compleja con precisión. Lograrlo requerirá tolerante a fallos computadoras cuánticas con miles de qubits de alta calidad y corrección total de errores, algo que los expertos creen que podría tardar una década o más.

Lo que mantiene alto el interés es la tentadora evidencia de que las computadoras cuánticas voluntad Finalmente, funcionan como se esperaba. Como explica el físico del NIST, Andrew Wilson, los sistemas cuánticos entrelazados... “no tienen existencia independiente” – una computadora cuántica conectada funciona esencialmente como un organismo gigante que aborda un problema (Explicación de la computación cuántica | NIST). Esta capacidad computacional holística, una vez aprovechada a gran escala, podría permitir proezas como la simulación de interacciones moleculares para nuevos fármacos o el descifrado de códigos actualmente indescifrables. En las siguientes secciones, analizaremos cómo diversas industrias ya están explorando este potencial, incluso cuando la tecnología aún se encuentra en sus primeras etapas.

Casos de uso en distintos sectores

La realización de la computación cuántica práctica será un proceso gradual: no nos despertaremos un día para encontrarnos con que todas nuestras computadoras han sido reemplazadas por computadoras cuánticas. En cambio, a medida que el hardware mejore, esperamos ver... coprocesadores cuánticos Abordando tareas especializadas que resultan inaccesibles para las computadoras clásicas. Muchas industrias han comenzado a experimentar con algoritmos cuánticos para evaluar las posibles ventajas en sus problemas más complejos. A continuación, examinamos casos de uso (proyectos piloto existentes y perspectivas futuras) en varios sectores clave: ciberseguridad, farmacéutica, finanzas, logística y energía. En cada caso, destacamos las promesas de la computación cuántica, los logros alcanzados hasta la fecha y cómo se preparan las organizaciones para la era cuántica.

Ciberseguridad

Quizás el impacto más ampliamente debatido de la computación cuántica sea en la ciberseguridad, específicamente, en el cifrado que protege nuestro mundo digital. Los esquemas criptográficos de clave pública modernos (como RSA y ECC) se basan en problemas matemáticos como la factorización de enteros y los logaritmos discretos, que son prácticamente imposibles de resolver para las computadoras clásicas si se utilizan claves de gran tamaño. Sin embargo, Los algoritmos cuánticos amenazan con romper estos esquemasEl revolucionario algoritmo de Peter Shor, de la década de 1990, demostró que una computadora cuántica podía factorizar grandes números exponencialmente más rápido que cualquier método clásico conocido. En teoría, una computadora cuántica a gran escala que ejecutara el algoritmo de Shor podría descifrar el cifrado RSA-2048 (comúnmente utilizado para sitios web seguros, correos electrónicos, etc.) en cuestión de horas o días, lo que vulneraba la seguridad de gran parte de las comunicaciones actuales por internet.

Esta amenaza inminente se toma tan en serio que los gobiernos y los organismos de normalización ya están actuando. “Las futuras computadoras cuánticas podrían tener la capacidad de romper algunas de las formas de cifrado más comunes en la actualidad”. advirtió un memorando de la Casa Blanca de Estados Unidos de 2022, señalando que, si bien aún no existe una computadora cuántica de este tipo, debemos Prepárese y mitigue los riesgos ahora (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca). Los datos que son confidenciales durante largos períodos (por ejemplo, secretos de estado, historiales médicos, datos financieros) podrían interceptarse hoy y descifrarse años después, una vez que se disponga de capacidades cuánticas, una estrategia conocida como "cosechar ahora, descifrar después". Para contrarrestar esto, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. (NIST) ha estado ejecutando un programa plurianual para desarrollar criptografía postcuántica (PQC) Algoritmos de cifrado que pueden ejecutarse en computadoras clásicas, pero que están diseñados para resistir ataques cuánticos. En 2022, el NIST anunció los primeros algoritmos PQC estandarizados (para intercambio de claves y firmas digitales).HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca) (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca). Los gobiernos están exigiendo una transición: el gobierno de EE. UU. ha ordenado a sus agencias que inventarien y actualicen su criptografía a PQC en los próximos años (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca), y los países aliados están siguiendo su ejemplo. Se trata de una iniciativa enorme (se estima que la transición costará más de 1000 millones de dólares a las agencias federales estadounidenses), pero es crucial para la seguridad de los datos a largo plazo.

Por otro lado, la tecnología cuántica también ofrece nuevas herramientas para mejorar la seguridadUn ejemplo es distribución de claves cuánticas (QKD) Un método para compartir claves de cifrado con seguridad garantizada por la física cuántica. La QKD utiliza partículas cuánticas (normalmente fotones) transmitidas por fibra óptica o incluso satélites; si un intruso intenta interceptar la clave, se altera el estado cuántico y se detecta la intrusión. Las redes QKD están operativas en algunas regiones (los bancos suizos han utilizado QKD para enlaces seguros, y China ha construido una red QKD de 2000 km entre Pekín y Shanghái). Sin embargo, la QKD requiere hardware especial y está limitada por la distancia, por lo que actualmente se utiliza en escenarios específicos. Un beneficio a corto plazo es generadores de números aleatorios cuánticos, que utilizan procesos cuánticos para producir números verdaderamente impredecibles para claves criptográficas, mejorando los algoritmos pseudoaleatorios.

El efecto neto sobre la ciberseguridad La computación cuántica es tanto una amenaza como un facilitador. En los próximos 5 a 10 años, es poco probable que una computadora cuántica sea lo suficientemente grande como para descifrar el cifrado moderno. Las estimaciones varían, pero algunos expertos proyectan que una computadora cuántica con unos pocos miles de cúbits lógicos (con corrección de errores) podría factorizar RSA-2048, lo cual podría lograrse para la década de 2030. Los gobiernos no esperan a descubrirlo; ya están iniciando la migración a la criptografía resistente a la cuántica.HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca) (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa BlancaSe recomienda a las empresas que hagan lo mismo, especialmente a las que manejan datos sensibles. Esto ha generado una industria de Soluciones PQC y métodos de cifrado híbridos para facilitar la transición.

Mientras tanto, en áreas como la seguridad de red, la autenticación y la cadena de bloques, los investigadores están examinando tanto las vulnerabilidades como las oportunidades. Por ejemplo, las firmas de curva elíptica de Bitcoin podrían, en teoría, ser falsificadas por un atacante cuántico, lo que ha generado debates sobre la actualización de los protocolos de la cadena de bloques en el futuro. Empresas de ciberseguridad y criptógrafos están trabajando en... VPN con seguridad cuántica, protocolos de arranque seguros y otras medidas para garantizar que cuando la computación cuántica llegue a gran escala, nuestros sistemas críticos permanezcan seguros.

En resumen, el mayor impacto de la computación cuántica en la ciberseguridad será la necesidad de evolucionar nuestras bases criptográficasEsto se suele describir como el Y2K del cifrado, salvo que sabemos que se avecina y debemos actuar con años de antelación. La ventaja es que, al hacer la transición a la criptografía poscuántica (y posiblemente aprovechando tecnología cuántica como la QKD cuando corresponda), podemos anticiparnos a los adversarios. La administración estadounidense lo dijo claramente: Si bien aún no existe una computadora cuántica lo suficientemente potente como para descifrar la criptografía actual, [nos estamos] preparando y mitigando los riesgos que plantea una posible computadora cuántica futura. (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa BlancaLas organizaciones que se demoren podrían descubrir, dentro de una década, que sus bóvedas de datos se pueden abrir como latas. Lo más sensato es reforzar las defensas antes de que lleguen los hackers cuánticos.

Productos farmacéuticos (descubrimiento de fármacos)

El sector farmacéutico y biotecnológico es uno de los más entusiasmados con el potencial de la computación cuántica, ya que muchos de los desafíos en el descubrimiento de fármacos y la ciencia de los materiales son fundamentalmente problemas de mecánica cuántica. Las moléculas y las reacciones químicas son sistemas cuánticos (electrones y átomos que siguen las reglas de la física cuántica); sin embargo, hoy en día diseñamos fármacos y materiales utilizando aproximaciones imperfectas en computadoras clásicas. A pesar de los enormes avances en química computacional, la simulación clásica de moléculas complejas (como proteínas o nuevos fármacos) es extremadamente exigente. La simulación exacta del comportamiento de una molécula requeriría calcular la función de onda cuántica de quizás miles de electrones, una tarea que crece exponencialmente y se vuelve inmanejable incluso para moléculas mucho más pequeñas que una simple proteína.

La computación cuántica ofrece una manera de Simular la química y los materiales con mucha mayor precisión, mediante el procesamiento nativo de estados cuánticos. En principio, una computadora cuántica con suficientes cúbits y algoritmos adecuados podría modelar con precisión la estructura electrónica de las moléculas, lo que permitiría experimentos in silico para el descubrimiento de fármacos que hoy en día son imposibles. Como señaló un análisis de la industria: “La medicina es una ciencia de la información que se ocupa de sistemas inherentemente cuánticos” – moléculas – “y por lo tanto, una computadora cuántica puede, en principio, modelarlas con mucha mayor fidelidad”. (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica) Esto podría acelerar drásticamente la I+D: los investigadores podrían predecir la eficacia o toxicidad de un fármaco antes de sintetizarlo, diseñar fármacos candidatos óptimos para un objetivo determinado o descubrir nuevos materiales para uso médico (por ejemplo, mejores agentes de contraste para resonancia magnética o procesos biotecnológicos más eficientes). Las computadoras cuánticas también podrían analizar enormes conjuntos de datos biológicos (genómica, proteómica) de forma más eficiente mediante el aprendizaje automático cuántico, lo que podría permitir encontrar patrones que conduzcan a... medicina personalizada (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica).

Aunque esta visión aún está a años de distancia, Los primeros avances han sido alentadoresIncluso los pequeños procesadores cuánticos actuales se han utilizado para simular moléculas diminutas y reacciones simples como pruebas de concepto. En 2020, Google utilizó un procesador cuántico para simular aspectos de una reacción química basada en hidrógeno, un logro que... “Impulsó una ola de inversión y experimentación en computación cuántica centrada en la industria farmacéutica” (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica). IBM demostró de forma similar la simulación de moléculas modestas (como la superficie energética del BeH₂) en su hardware cuántico. Estos experimentos iniciales de química cuántica son rudimentarios (manejan solo unos pocos electrones con un error apreciable), pero confirman que las computadoras cuánticas pueden codificar problemas moleculares. Con cada generación de hardware, aumenta el tamaño de los sistemas químicos simulables mediante métodos cuánticos. Una métrica es el «volumen cuántico», que IBM ha incrementado constantemente, lo que indica que los cálculos más complejos (como los orbitales moleculares más grandes) se están volviendo factibles en hardware cuántico.

Las compañías farmacéuticas y los laboratorios de investigación están tomando nota e invirtiendo ahora. Grandes compañías farmacéuticas han formado alianzas con empresas de computación cuántica o han creado equipos internos para explorar casos de uso. Por ejemplo, en 2021... Boehringer Ingelheim (un gigante farmacéutico alemán) se asoció con Google Quantum AI para investigar cómo las computadoras cuánticas podrían acelerar el diseño de medicamentos y las simulaciones de dinámica molecular (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica). Merck KGaA En Alemania se unió a un consorcio del Reino Unido con la Universidad de Oxford y la empresa emergente SEEQC para construir una computadora cuántica diseñada para el desarrollo de fármacos (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica). Roche, Johnson & Johnson, GSKy otros tienen programas de investigación o colaboraciones activas en química cuántica. Un consorcio llamado QuPharm Fue formada por importantes empresas biofarmacéuticas para identificar y desarrollar conjuntamente casos de uso cuántico precompetitivos en la industria farmacéutica, desde la identificación de objetivos hasta la optimización de ensayos clínicos (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica). En el ámbito tecnológico, IBM lanzó un programa de 10 años Acelerador cuántico con Cleveland Clinic, con el objetivo de aplicar la computación cuántica (y la IA) a problemas biomédicos como el descubrimiento de fármacos y la genómica (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica). Estas colaboraciones brindan a los investigadores farmacéuticos acceso a hardware cuántico temprano a través de plataformas en la nube (IBM Quantum, Azure Quantum, etc.) y ayudan a capacitar a una nueva generación de químicos computacionales con conocimiento cuántico.

Algunos ejemplos concretos de casos de uso cuántico en el sector farmacéutico y biotecnológico incluyen:

• Selección de candidatos a fármacos: Los algoritmos cuánticos (como el Eigensolver Cuántico Variacional, VQE) pueden calcular con mayor precisión las energías de enlace molecular o las velocidades de reacción de las moléculas candidatas a fármacos que se unen a una proteína diana. Esto podría reducir las pistas más rápidamente que las simulaciones de acoplamiento clásicas. Incluso una pequeña mejora en la fidelidad de la simulación puede ahorrar tiempo y dinero de forma significativa en el desarrollo de fármacos.
• Plegamiento y dinámica de proteínas: El problema de cómo una proteína se pliega en su forma tridimensional (crucial para su función) es computacionalmente complejo. Las computadoras cuánticas podrían eventualmente abordar aspectos del plegamiento de proteínas o simular interacciones proteína-ligando con detalle atómico, facilitando el diseño de fármacos basado en la estructura.
• Optimización en ensayos clínicos: Más allá de la química, los algoritmos cuánticos (como la optimización de inspiración cuántica) podrían optimizar parámetros de ensayos complejos o cadenas de suministro para la industria farmacéutica. Por ejemplo, determinar la asignación óptima de centros de ensayo o cohortes de pacientes podría enmarcarse como grandes optimizaciones combinatorias donde los algoritmos cuánticos (o annealers como D-Wave) ofrecen una ventaja.Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica).
• Diseño de nuevos materiales para la salud: Por ejemplo, mejores polímeros para la administración de fármacos, catalizadores mejorados para la síntesis de fármacos o simulación cuántica de nuevos biomateriales.

En particular, la cuántica recocidores Ya se han probado en ciertos problemas biomédicos. Las máquinas de recocido cuántico de D-Wave, especializadas en resolver problemas de optimización, han mostrado resultados prometedores en el análisis de similitud molecular y el diseño de proteínas en colaboración con empresas de biotecnología.Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica). Si bien los recocidos no ejecutan algoritmos basados en puertas, a veces pueden manejar tareas específicas como identificar configuraciones de moléculas de baja energía o alinear secuencias genéticas.

Por ahora, las limitaciones del hardware significan que cualquier ventaja cuántica en la industria farmacéutica es probable que... híbrido Una computadora cuántica que trabaja en conjunto con la HPC clásica. Un enfoque común consiste en que una computadora clásica gestione partes de una simulación y delegue la parte cuánticamente compleja (como resolver la química cuántica de una cavidad de unión de fármacos) a un procesador cuántico. De hecho, un avance reciente de Microsoft y Quantinuum utilizó un flujo de trabajo híbrido (cuántico + clásico) para simular un catalizador químico, lo que sugiere cómo se lograrán las primeras aplicaciones prácticas de la química cuántica.Microsoft y Quantinuum utilizan un flujo de trabajo híbrido para simular Catalyst).

Los ejecutivos farmacéuticos están moderando sus expectativas para evitar el bombo publicitario, pero el optimismo es alto. Las estimaciones de la industria sugieren que las ciencias de la vida y la química podrían alcanzar más de... $1,3 billones en valor para 2035 de tecnologías cuánticas (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica) si se producen avances. Esta cifra refleja la aceleración de los plazos de I+D, la reducción de las tasas de fracaso de los fármacos candidatos y el descubrimiento de terapias que, de otro modo, se pasarían por alto. Como muestra concreta de interés, las principales compañías farmacéuticas han presentado docenas de patentes sobre métodos de computación cuántica para el diseño de fármacos tan solo en los últimos dos años.Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica).

Es importante destacar que aún estamos en sus inicios: ninguna enfermedad se ha curado mediante una computadora cuántica, ni se ha descubierto ningún fármaco únicamente mediante simulación cuántica. Sin embargo, se están sentando las bases. Un investigador sénior de una colaboración entre el sector farmacéutico y el cuántico señaló que incluso obtener una ligera ventaja en la simulación molecular hoy en día y validarla con resultados de laboratorio puede justificar el esfuerzo, ya que allana el camino para mayores avances en el futuro. El director ejecutivo de una startup de computación cuántica que trabaja en el descubrimiento de fármacos bromeó diciendo que deberíamos pensar en las computadoras cuánticas actuales como los primeros microscopios: inicialmente muy rudimentarias, pero que abren una ventana a un nuevo nivel de conocimiento. A medida que el hardware mejore, esa ventana se ampliará. Si se logra una ventaja cuántica útil para la química —por ejemplo, predecir con precisión una reacción compleja o la afinidad de enlace que los métodos clásicos no logran—, se marcará un cambio de paradigma en el desarrollo de fármacos y materiales. Las empresas que adquieran experiencia tempranamente estarán listas para cosechar los beneficios, mientras que aquellas que ignoren la tecnología corren el riesgo de quedarse atrás en la próxima década.

Finanzas

El sector financiero, con sus complejos modelos matemáticos y problemas de optimización, es otro ámbito que podría ser transformado por la computación cuántica. Bancos, fondos de cobertura y aseguradoras se enfrentan a enormes desafíos computacionales: la fijación de precios de derivados complejos, la optimización de carteras de inversión, la detección de patrones de fraude en las transacciones y la gestión del riesgo mediante simulaciones exhaustivas. Muchas de estas tareas llevan la computación clásica al límite, especialmente cuando se requieren decisiones en tiempo real o una precisión muy alta. Por ello, las grandes entidades financieras se encuentran entre las primeras en adoptar la investigación en computación cuántica, deseosas de aprovechar cualquier ventaja computacional que pueda traducirse en beneficios o reducción del riesgo.

Varios prometedores casos de uso en finanzas Han surgido para los algoritmos cuánticos:

• Optimización de cartera: Determinar la asignación óptima de activos en una cartera bajo restricciones (riesgo, rentabilidad, límites regulatorios) es una optimización difícil (a menudo NP-hard), especialmente a medida que aumenta el número de activos. Las computadoras cuánticas (o algoritmos de inspiración cuántica) pueden explorar el enorme espacio de soluciones con mayor eficacia. Por ejemplo, JPMorgan Chase ha estado estudiando cómo los algoritmos cuánticos podrían resolver problemas de optimización de carteras con mayor rapidez o encontrar óptimos más eficaces que la heurística clásica.Resolución de sistemas lineales cuánticos en hardware para la optimización de carteras). Han desarrollado implementaciones cuánticas de técnicas como los solucionadores de sistemas lineales de Monte Carlo y el Algoritmo de Optimización Aproximada Cuántica (QAOA) para este propósito.Aceleración de la investigación en optimización cuántica mediante algoritmos específicos…). Los primeros resultados muestran que incluso los procesadores o simuladores cuánticos actuales pueden manejar instancias de cartera pequeñas y confirman el enfoque, con la expectativa de que máquinas cuánticas más grandes aborden carteras reales con cientos de activos.
• Análisis de riesgos y simulaciones de Monte Carlo: Las instituciones financieras utilizan simulaciones de Monte Carlo para tareas como el cálculo del Valor en Riesgo de las carteras, la valoración de opciones y la previsión de escenarios de mercado. Estas simulan miles o millones de trayectorias aleatorias para los precios de los activos. Los algoritmos cuánticos pueden acelerar el método de Monte Carlo mediante el uso de... amplificación de amplitud (una técnica cuántica relacionada con el algoritmo de Grover) para acelerar cuadráticamente la convergencia de las simulaciones. En 2021, Goldman Sachs, en colaboración con la startup cuántica QC Ware, demostró una prueba de concepto de una simulación de Monte Carlo acelerada cuántica en hardware real (Goldman Sachs, QC Ware e IonQ demuestran una prueba de concepto de algoritmos cuánticos que podrían revolucionar los servicios financieros y otras industrias.) (Goldman Sachs, QC Ware e IonQ demuestran una prueba de concepto de algoritmos cuánticos que podrían revolucionar los servicios financieros y otras industrias.). Utilizando la computadora cuántica de iones atrapados de IonQ, implementaron una versión simplificada de su algoritmo para la valoración de opciones; mostró la aceleración esperada en principio, aunque la escala del hardware era minúscula. El director de investigación cuántica de Goldman, William Zeng, señaló esto como un paso hacia... “evaluar el riesgo y simular precios de instrumentos financieros a velocidades mucho mayores que las actuales” (Goldman Sachs, QC Ware e IonQ demuestran una prueba de concepto de algoritmos cuánticos que podrían revolucionar los servicios financieros y otras industrias.) (Goldman Sachs, QC Ware e IonQ demuestran una prueba de concepto de algoritmos cuánticos que podrían revolucionar los servicios financieros y otras industrias.). La demostración fue modesta (se fijó el precio de un derivado muy simple), pero demostró que, a medida que mejora el hardware cuántico, dichos algoritmos podrían acelerar considerablemente los cálculos de riesgo que actualmente requieren un tiempo de computación considerable.
• Criptografía y seguridad: Los bancos también están preocupados por la otra cara de la tecnología cuántica: la amenaza a la criptografía que sustenta las transacciones seguras (como se analiza en la sección de ciberseguridad). Muchos bancos ya están experimentando con... distribución de claves cuánticas (QKD) Para comunicaciones ultraseguras entre centros de datos. Por ejemplo, HSBC ha integrado QKD para proteger algunas transmisiones de datos financieros. JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ). Además, los bancos quieren garantizar que su cifrado y los datos de sus clientes permanezcan seguros en un mundo poscuántico; por lo tanto, muchos están comenzando a implementar criptografía poscuántica para sistemas críticos, a menudo en asociación con iniciativas gubernamentales de ciberseguridad.
• Optimización comercial y aprendizaje automático: Algunas empresas están explorando algoritmos cuánticos para Predicción del mercado y estrategias comercialesLos algoritmos de aprendizaje automático cuántico podrían aplicarse para analizar datos de mercado en busca de patrones sutiles o para optimizar las rutas comerciales (aunque esto es altamente experimental). Otra perspectiva es la optimización de procesos operativos, como las redes de liquidación o la gestión de efectivo en cajeros automáticos, que implican una logística compleja similar a los problemas de la cadena de suministro (donde la optimización cuántica podría ser útil).

Cabe destacar que un informe de referencia de 2025 concluyó que casi 80% de los principales bancos mundiales Actualmente se dedican a la investigación o a asociaciones en materia de computación cuántica ( JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ). JPMorgan Chase se destaca como líder: según se informa, representa dos tercios de todas las ofertas de empleo en computación cuántica entre los bancos y más de la mitad de las publicaciones de investigación del sector bancario ( JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ). JPMorgan cuenta con un equipo dedicado a la investigación cuántica que ya está dando resultados, utilizando “de inspiración cuántica” algoritmos (es decir, algoritmos inspirados en técnicas cuánticas pero ejecutables en hardware clásico) para obtener mejoras en áreas como la optimización de carteras y la detección de fraudes en la actualidad ( JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ). Los bancos europeos también son destacados: por ejemplo, el español BBVA y el británico Barclays han llevado a cabo proyectos piloto con los recocidos de D-Wave sobre optimizaciones comerciales, y el italiano Intesa Sanpaolo está explorando métodos cuánticos para la calificación crediticia y la fijación de precios de opciones. JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ). La consultora McKinsey estima que para 2035, los casos de uso de la computación cuántica en finanzas podrían generar hasta $600+ mil millones en valor (a través de mejores ingresos y ahorro de costes) ( JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ).

Los líderes financieros ven la tecnología cuántica como una herramienta más específica que, por ejemplo, la IA. A diferencia de la IA, que se está integrando en todos los departamentos de un banco, la tecnología cuántica transformará un subconjunto específico de casos de uso. Pero donde se aplique, el impacto será asombroso. dice Alexandra Mousavizadeh, codirectora ejecutiva de Evident, una empresa que rastrea la adopción de la tecnología cuántica por parte de los bancos ( JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ). “Transformará por completo áreas como la optimización de carteras, la calificación crediticia y la detección de fraudes mucho más allá de las capacidades informáticas actuales”. ( JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ) En términos prácticos, un algoritmo cuántico exitoso podría significar mejores retornos de inversión con menor riesgo, o detectar una transacción fraudulenta que podría haber pasado inadvertida a través de los sistemas convencionales: resultados con implicancias financieras y de reputación directas.

De cara al futuro, la mayoría de los bancos reconocen que La ventaja cuántica en las finanzas está a unos años de distancia Pero ahora están invirtiendo para estar preparados. Están capacitando a equipos cuánticos (el número de profesionales cuánticos en la banca aumentó en 10% en un período reciente de 6 meses). JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica )) y colaborando con startups cuánticas y grupos académicos. El director ejecutivo de JPMorgan, Jamie Dimon, ha mencionado la computación cuántica en sus cartas anuales como una tecnología clave a largo plazo. Los gobiernos están fomentando las colaboraciones público-privadas, reconociendo que un sector financiero equipado con tecnología cuántica constituye una ventaja competitiva nacional.

Una intersección interesante es computación cuántica e IA en finanzas. Como modelos de IA (como los de profundidad) redes neuronales A medida que los modelos (para la predicción del mercado) se vuelven más complejos, las computadoras cuánticas podrían, con el tiempo, ayudar a entrenar o ejecutar estos modelos con mayor rapidez mediante técnicas de aprendizaje automático cuántico. Aún no hemos llegado a ese punto, pero se están realizando investigaciones sobre algoritmos cuánticos para agrupar datos financieros o mejorar el aprendizaje por refuerzo para estrategias de trading.

En resumen, el sector financiero considera la computación cuántica como una herramienta estratégica para el futuro, probablemente invisible para los consumidores, pero que opera entre bastidores para que los servicios financieros sean más eficientes y seguros. Los primeros puntos de apoyo probablemente residirán en acelerar los cálculos ya realizados (riesgo, fijación de precios, optimización), convirtiendo, por ejemplo, trabajos por lotes que se realizan durante la noche en análisis en tiempo real. A medida que el hardware madure, podremos observar capacidades cualitativamente nuevas, como simulaciones que tengan en cuenta las incertidumbres del mercado de una manera que las computadoras clásicas simplemente no pueden, dando lugar a modelos financieros más robustos. La naturaleza competitiva del sector financiero implica que los bancos compiten entre sí, y contrarreloj, para dominar esta tecnología. Quienes adopten soluciones cuánticas con anticipación podrían obtener una ventaja en rentabilidad o gestión de riesgos, mientras que los rezagados podrían encontrarse en desventaja. Como concluyó un informe: Si bien la computación cuántica aún está a años de implementarse a gran escala, los bancos que no se preparen podrían enfrentar riesgos de seguridad y oportunidades perdidas. ( JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica )

Logística (Cadena de Suministro y Transporte)

La logística global —el arte de transportar mercancías y personas eficientemente— presenta un laberinto de problemas de optimización que podrían beneficiarse enormemente de la computación cuántica. Desde la gestión de rutas de camiones de reparto en ciudades concurridas, hasta la programación de vuelos y contenedores de transporte, y la optimización de las operaciones de almacén, el sector logístico se enfrenta a los llamados... “NP-duro” Problemas (como el famoso Problema del Viajante) que se vuelven difíciles de manejar a medida que crece su tamaño. Incluso los mejores algoritmos clásicos suelen recurrir a heurísticas y aproximaciones para estos complejos rompecabezas combinatorios. La computación cuántica, con su capacidad para explorar múltiples posibilidades en paralelo, promete encontrar mejores soluciones o acelerar la computación para desafíos logísticos.

Optimización de rutas Es un buen ejemplo. Consideremos una empresa de reparto como DHL o FedEx que intenta calcular las rutas más eficientes para miles de paquetes al día, teniendo en cuenta el tráfico, los plazos de entrega y la capacidad de los vehículos. Se trata de un cálculo enorme. En teoría, un ordenador cuántico podría evaluar muchas combinaciones de rutas simultáneamente y aprovechar las interferencias para identificar las óptimas. En la práctica, los investigadores ya han probado enfoques cuánticos en problemas de enrutamiento más pequeños. Una demostración histórica fue la de Volkswagen en 2019: utilizaron un templador cuántico D-Wave para optimizar las rutas de autobuses en Lisboa, Portugal, en un proyecto piloto.La computación cuántica podría transformar la industria logística en la próxima década | DHL Logistics of Things). Nueve autobuses que dan servicio a 26 paradas se enrutaron casi en tiempo real utilizando un algoritmo cuántico, con el objetivo de minimizar la congestión para los viajeros.La computación cuántica podría transformar la industria logística en la próxima década | DHL Logistics of ThingsEl sistema calculó correctamente las rutas más rápidas para cada autobús, ajustándose a las condiciones del tráfico. Si bien nueve autobuses es una cantidad modesta, Primera optimización del tráfico cuántico en vivo del mundo Volkswagen demostró el concepto. Señaló que, si se ampliaba a escala completa, el enfoque podría aplicarse a cualquier ciudad con flotas de cualquier tamaño, mejorando la eficiencia del transporte público y, por extensión, la logística de última milla para las entregas.La computación cuántica podría transformar la industria logística en la próxima década | DHL Logistics of Things).

Otra optimización es diseño de red de cadena de suministro – decidir cómo asignar inventarios, qué centro de distribución debe atender a cada tienda, etc. Empresas como UPS y DHL están explorando algoritmos cuánticos para la resiliencia de la cadena de suministro. Las computadoras cuánticas podrían ayudar a redirigir dinámicamente los envíos cuando se produzcan interrupciones (como el cierre de un puerto o un desastre natural) recalculando rápidamente las rutas de envío óptimas o reasignando el inventario. DHL declaró públicamente que la computación cuántica es una “Un desarrollo emocionante para la industria logística” porque permite resolver el problema perenne “la ruta más eficiente entre múltiples nodos” problema en entornos complejos (La computación cuántica podría transformar la industria logística en la próxima década | DHL Logistics of Things). DHL ha experimentado con algoritmos de inspiración cuántica en el embalaje de almacenes (optimizando cómo embalar paquetes para maximizar el espacio de carga) y ha encontrado mejoras con respecto a los métodos clásicos (La computación cuántica podría transformar la industria logística en la próxima década | DHL Logistics of Things). Un algoritmo cuántico puede tratar el empaquetamiento de objetos como un problema de minimización de energía, similar a cómo las partículas se asientan en una configuración de baja energía, y potencialmente encontrar disposiciones que usen el espacio de manera más eficiente que las reglas ideadas por los humanos.

Ruta de vehículos Se extiende más allá de las furgonetas de reparto, abarcando camiones, buques de carga y aviones. Las aerolíneas podrían usar la computación cuántica para optimizar los horarios de vuelo y la asignación de tripulaciones, problemas que implican la gestión de miles de variables (tripulación, aeronaves, periodos de mantenimiento, franjas horarias en aeropuertos). Asimismo, las empresas de transporte compartido (Uber, Lyft) tienen problemas de rutas en tiempo real que podrían beneficiarse de la aceleración cuántica para tomar decisiones inmediatas.

Cuántico recocidores Son especialmente adecuados para estas tareas de optimización. El recocido cuántico de D-Wave se ha utilizado en un proyecto con FedEx para explorar formas más eficientes de cargar aviones de carga y enviar paquetes, según informes de prensa. Si bien los detalles suelen mantenerse confidenciales, se sabe que el gigante logístico... Unión Postal Universal es un inversor en D-Wave y ha estado probando su tecnología. Mercedes-Benz y BMW También hemos analizado la computación cuántica para optimizar la logística de producción y las cadenas de suministro para la fabricación de automóviles.

En el transporte marítimo En el dominio, los investigadores de IBM y ExxonMobil colaboraron en el uso de algoritmos cuánticos para optimizar la planificación de rutas marítimas para los transportadores de gas natural licuado (GNL) (ExxonMobil | IBM). Trataron la programación de envíos y el enrutamiento de los petroleros como una optimización compleja y lograron modelarlo en un dispositivo cuántico. “Al asociarnos con IBM Quantum, nuestro objetivo es mejorar nuestra capacidad para abordar optimizaciones más complejas”. explicó Vijay Swarup de ExxonMobil con respecto a este esfuerzo (ExxonMobil | IBM) Por lo tanto, la logística de envíos de la industria energética puede superponerse con el tipo de problemas en la cadena de suministro que se observan en el comercio minorista o la manufactura.

A pesar de los avances, nadie utiliza aún ordenadores cuánticos en las operaciones logísticas diarias; las máquinas actuales simplemente no son lo suficientemente potentes como para superar al software de optimización clásico en grandes instancias. Sin embargo, las ganancias potenciales, incluso con una pequeña mejora, son enormes en esta industria de bajos márgenes. Una mejora de unos pocos puntos porcentuales en la eficiencia de las rutas puede ahorrar millones en combustible y mano de obra, además de reducir las emisiones (algo importante para las empresas que buscan una logística más ecológica). Por ejemplo, si una solución cuántica mejorara la eficiencia de las rutas de tal manera que los camiones de reparto recorrieran 10% menos kilómetros, se obtendría un ahorro de combustible de 10%, una gran ventaja tanto para la rentabilidad como para la sostenibilidad.

Reconociendo esto, las empresas se están preparando. Aerobús Hace un par de años se realizó un Desafío Global de Computación Cuántica, solicitando soluciones académicas para la optimización de rutas aéreas y problemas de diseño de aeronaves utilizando algoritmos cuánticos. Maersk, la naviera más grande del mundo, tiene un acuerdo de investigación cuántica con IBM para examinar la optimización portuaria y la programación de buques. Y proveedores de software logístico (las empresas cuyo software optimiza las cadenas de suministro para los minoristas, etc.) se están asociando con nuevas empresas cuánticas para incorporar solucionadores cuánticos en sus conjuntos de herramientas tan pronto como el hardware sea capaz de hacerlo.

También vale la pena mencionar que la optimización mejorada no es el único beneficio: comunicación cuánticamente segura También puede ser importante en logística. DHL señaló que, si bien los métodos cuánticos pueden crear comunicaciones invulnerables dentro de una cadena de suministro (utilizando QKD para proteger los datos entre centros logísticos), también existe el riesgo de que actores maliciosos utilicen computadoras cuánticas para atacar los sistemas de la cadena de suministro.La computación cuántica podría transformar la industria logística en la próxima década | DHL Logistics of Things). Por lo tanto, las empresas de logística, al igual que los bancos, tienen que ser conscientes de la seguridad cuántica.

En última instancia, la logística podría experimentar una adopción en dos fases: primero algoritmos de inspiración cuántica funcionando en hardware clásico (algunos de los cuales ya están en uso, aplicando principios cuánticos para mejorar las soluciones actuales), y posteriormente en hardware real. optimizaciones cuánticas Una vez que el hardware esté listo, la hoja de ruta podría ser similar a la del aprendizaje automático: escepticismo inicial, seguido de proyectos piloto y, finalmente, un uso generalizado cuando su valor se hizo innegable. Un estudio de DHL sugirió que, en la próxima década, la computación cuántica podría transformar la logística, pero también advirtió que... “Su uso generalizado aún está a años de distancia, pues aún persisten dudas sobre sus capacidades tan promocionadas”. (La computación cuántica podría transformar la industria logística en la próxima década | DHL Logistics of Things) Eso parece acertado: la logística cuántica está llegando, pero requerirá tecnología más madura.

La conclusión es que el comercio global se basa en la resolución de problemas complejos, y la computación cuántica es un nuevo tipo de motor para resolverlos. Ya sea mapeando el tráfico urbano o orquestando una red de suministro global, las técnicas cuánticas prometen respuestas más óptimas. Ya hemos visto algunos atisbos: los autobuses de Volkswagen evitan atascos gracias al enrutamiento cuántico.La computación cuántica podría transformar la industria logística en la próxima década | DHL Logistics of Things), o un laboratorio de DHL que empaqueta más cajas por cajón mediante un algoritmo cuántico. A medida que estas pruebas de laboratorio se conviertan en implementaciones reales, podremos disfrutar de entregas más rápidas, menos tráfico y cadenas de suministro más eficientes que se adapten sobre la marcha. Los paquetes que llegan a tu puerta podrían, indirectamente, agradecer a una computadora cuántica.

Energía

El sector energético abarca todo, desde las redes eléctricas y la integración de energías renovables hasta la exploración de petróleo y gas y el desarrollo de nuevos materiales para baterías y paneles solares. Es un sector tanto altamente computacional y de vital importancia para el futuro de la sociedad, lo que la convierte en una de las principales beneficiarias de avances en computación como la cuántica. Existen varios frentes en los que la computación cuántica podría transformar las industrias energéticas:

1. Optimización de la red eléctrica: Las redes eléctricas modernas son extremadamente complejas de operar. Los operadores de la red deben equilibrar constantemente la oferta y la demanda, dirigiendo la energía desde las plantas (o parques solares/eólicos) hasta los consumidores, minimizando las pérdidas y evitando las sobrecargas. El auge de las energías renovables, que son intermitentes, junto con nuevas cargas como los vehículos eléctricos, ha hecho que la gestión de la red sea aún más dinámica y compleja. Los algoritmos cuánticos (como el recocido cuántico o QAOA) pueden resolver problemas de optimización en las operaciones de la red de forma más eficiente. Por ejemplo, determinar la configuración óptima de los bancos de condensadores o el flujo en las líneas de transmisión para minimizar las pérdidas de potencia es una optimización combinatoria que algunos estudios han mapeado a formulaciones cuánticas.Los algoritmos cuánticos optimizarán la eficiencia de la red eléctrica). EÓN, una de las empresas de servicios públicos de energía más grandes de Europa, anunció en 2024 que está trabajando con IBM para aplicar la computación cuántica para gestionar la complejidad de su red energética a medida que aumentan los insumos renovables.EON aprovecha la computación cuántica para optimizar la complejidad de la red energética). Desarrollaron un prototipo de algoritmo cuántico para gestionar el riesgo relacionado con el clima en la fijación de precios de la energía y el equilibrio de la red, que en simulaciones podría superar a los métodos clásicos cuando se ejecuta en una computadora cuántica suficientemente avanzada.EON aprovecha la computación cuántica para optimizar la complejidad de la red energética) (EON aprovecha la computación cuántica para optimizar la complejidad de la red energética). Si bien el hardware aún no está listo, E.ON espera que en unos años, los cálculos cuánticos puedan ayudar a lograr precios de energía más estables y una gestión eficiente de la red a medida que incorporen la energía solar y eólica.EON aprovecha la computación cuántica para optimizar la complejidad de la red energética). El Departamento de Energía de EE. UU. también está explorando enfoques cuánticos para la optimización de la red a través de programas como la iniciativa QC3 de ARPA-E, que apunta a mejoras en áreas como Nuevos superconductores para la transmisión de energía (que implica el diseño de materiales, otro caso de uso cuántico) (Casos de uso de la computación cuántica en materiales y productos químicos).

2. Energía renovable y materiales de almacenamiento: La transición a la energía limpia depende del descubrimiento de nuevos materiales: para mejores baterías, mejores células solares, catalizadores para la producción eficiente de combustible, etc. La computación cuántica puede ayudar significativamente. ciencias de los materiales Investigación. Por ejemplo, encontrar un catalizador que pueda acelerar la producción de hidrógeno o la captura de carbono sin utilizar metales raros y costosos es un gran desafío. Las simulaciones cuánticas podrían permitir a los científicos evaluar numerosos materiales catalizadores candidatos a nivel atómico. Una colaboración en el Reino Unido entre la empresa de software cuántico Riverlane y la empresa química Johnson Matthey está trabajando en métodos cuánticos para diseñar catalizadores mejorados (Johnson Matthey es líder en convertidores catalíticos, pilas de combustible, etc.).Casos de uso de la computación cuántica en materiales y productos químicos). Su trabajo codifica interacciones químicas complejas en circuitos cuánticos para predecir el rendimiento del catalizador, con la visión de descubrir nuevos catalizadores (como los que permiten la producción de amoníaco a baja presión o catalizadores de celdas de combustible sin platino) una vez que el hardware cuántico esté maduro.Casos de uso de la computación cuántica en materiales y productos químicos) (Casos de uso de la computación cuántica en materiales y productos químicos). De manera similar, las computadoras cuánticas podrían ayudar a identificar nuevos materiales de electrodos de batería con mayor capacidad o carga más rápida al simular las propiedades electroquímicas de diferentes compuestos con mayor precisión que los modelos clásicos.

Un ejemplo concreto es el caso de síntesis de amoníaco (para fertilizantes). El proceso Haber-Bosch que se utiliza actualmente consume mucha energía. Los investigadores están investigando catalizadores biológicos (enzimas como la nitrogenasa) que producen amoníaco en condiciones ambientales. Simular el sitio activo de la enzima —un complejo cúmulo metálico— es un problema complejo de química cuántica. En 2022, un equipo utilizó un enfoque de inspiración cuántica para comenzar a dilucidar ese mecanismo.[PDF] Aplicaciones potenciales de la computación cuántica), y futuras computadoras cuánticas más grandes podrían simularlo con exactitud, lo que potencialmente conduciría a un catalizador que imite a la naturaleza y ahorre gran cantidad de energía en la producción de fertilizantes. “Al simular el comportamiento del catalizador con precisión cuántica, los investigadores buscan desarrollar catalizadores que permitan la producción de amoníaco a temperaturas y presiones más bajas”. Se tomó nota de una revisión de la ciencia de los materiales (Casos de uso de la computación cuántica en materiales y productos químicos) (Casos de uso de la computación cuántica en materiales y productos químicos). Este principio se extiende al diseño de superconductores (para líneas eléctricas sin pérdidas), materiales fotovoltaicos con mejor absorción de luz o aleaciones ligeras para turbinas eólicas, todos ellos fundamentales para la tecnología energética.

3. Exploración de petróleo y gas y recursos: Empresas de la industria del petróleo y el gas, como ExxonMobil, BP y Total, también están explorando la computación cuántica. Estas empresas se enfrentan a enormes tareas computacionales en el procesamiento de datos sísmicos (para localizar yacimientos de petróleo), simulaciones de dinámica de fluidos para el modelado de yacimientos y la optimización de las operaciones de sus refinerías. ExxonMobil, por ejemplo, se unió a la Red Cuántica de IBM y ha estado investigando enfoques cuánticos para optimizar... Rutas de envío para buques tanque de GNL y gestionar las cadenas de suministro industriales (ExxonMobil y los principales laboratorios de investigación del mundo colaboran con…El problema de programar y dirigir los barcos que transportan gas natural por todo el mundo es similar al problema del viajante de comercio con ventanas de tiempo, algo que la optimización cuántica podría abordar con mayor eficiencia. Más allá de la logística, el aprendizaje automático cuántico podría algún día ayudar a interpretar datos de estudios sísmicos para identificar mejor los recursos subterráneos mediante la detección de patrones sutiles.

Las refinerías y plantas petroquímicas también presentan importantes problemas de optimización (maximización de la producción, minimización del consumo energético, programación del mantenimiento, etc.). Los algoritmos cuánticos podrían aplicarse a estos problemas de «fabricación inteligente» en los sectores químico y energético, encontrando mejores soluciones que ahorren combustible o aumenten la producción.

4. Detección cuántica de energía: Si bien no es el foco de este artículo, vale la pena mencionar que la física cuántica... sensores (utilizando efectos cuánticos para mediciones ultrasensibles) también podría beneficiar al sector energético. Por ejemplo, los sensores cuánticos podrían detectar con mayor precisión fugas en tuberías o monitorizar el estado de la red eléctrica. Estos suelen implicar tecnologías cuánticas, pero no computación cuántica en sí, aunque forma parte de la revolución cuántica más amplia que afecta a la industria.

Varias compañías energéticas han expresado públicamente su optimismo sobre la computación cuántica. Un representante de la italiana Enel (una importante empresa de servicios públicos) afirmó que la computación cuántica podría mejorar significativamente la fiabilidad de la red y la integración de las energías renovables una vez disponibles. Asimismo, la unidad de previsión tecnológica de Saudi Aramco está estudiando algoritmos cuánticos para optimizar su red de producción de hidrocarburos. En el ámbito de las energías renovables, están surgiendo startups que buscan utilizar la computación cuántica para aspectos como el diseño más eficiente de células solares o la optimización de la ubicación de parques eólicos (un problema de optimización del diseño que podría abordarse mediante el recocido cuántico).

Desafíos específicos de las aplicaciones energéticas: Un desafío común en los problemas energéticos es que a menudo involucran grandes escalas continuo Variables (como los niveles de flujo de potencia), además de decisiones discretas (activado/desactivado, sí/no). La computación cuántica destaca en la optimización combinatoria discreta y ciertos problemas algebraicos, pero combinarlas con variables continuas a menudo requiere una formulación inteligente (como la discretización de las partes continuas). Se están desarrollando algoritmos híbridos cuántico-clásicos, donde una computadora cuántica resuelve el subproblema discreto (p. ej., qué líneas de la red activar o qué rutas elegir) y un optimizador clásico gestiona el ajuste continuo (p. ej., cuánta potencia enviar por cada línea activa). Este enfoque híbrido es probablemente la forma en que se manifestarán las primeras ventajas cuánticas en la gestión energética.

Otro desafío es la verificación y la confianza: la infraestructura energética es crucial para la misión, por lo que los operadores serán cautelosos al confiar las decisiones a un algoritmo (cuántico o de otro tipo) a menos que esté bien validado. Su uso inicial podría ser como soporte de decisiones: el sistema cuántico ofrece una recomendación que los ingenieros humanos revisan.

A pesar de estos desafíos, las posibles ganancias económicas y ambientales garantizan un interés continuo. Puede que el sector energético no genere tantos ingresos directos de la computación cuántica como, por ejemplo, el sector financiero (sin que se trate de comercio de alta frecuencia), pero el impacto social de una energía más eficiente podría ser enorme: menores costos para los consumidores, menores emisiones de gases de efecto invernadero y una innovación más rápida en tecnologías de energía limpia.

Un ejecutivo del sector energético resumió las perspectivas futuras de la siguiente manera: Si la computación clásica fue un elemento clave de la industria energética del siglo XX, la computación cuántica podría ser una piedra angular de la transición energética sostenible del siglo XXI. Podría ayudarnos a optimizar una red de energía verde altamente compleja e inventar los materiales que hacen que la energía renovable sea abundante y asequible. En los próximos años, a medida que el hardware cuántico crezca, podemos esperar proyectos piloto con compañías eléctricas que ajusten los flujos de energía mediante algoritmos cuánticos durante los picos de demanda, o investigadores de baterías que informen que un modelo cuántico predijo una nueva química que las pruebas confirmaron. Cada uno de estos pasos reforzará el potencial transformador de la computación cuántica en el ámbito energético.

Desafíos y limitaciones

A pesar de todas sus promesas, la computación cuántica sigue siendo hoy una tecnología de frontera que enfrenta desafíos significativos. desafíos y limitacionesEs importante moderar la expectación con una dosis de realidad sobre lo que frena el desarrollo de las computadoras cuánticas y los obstáculos que deben superarse para que alcancen su potencial transformador. A continuación, describimos algunos de los principales desafíos:

• Decoherencia y tasas de error: Los cúbits son extremadamente sensibles a su entorno. La más mínima interacción con campos electromagnéticos dispersos, vibraciones o energía térmica puede provocar que el delicado estado de superposición de un cúbit colapse (descohere) a un estado clásico normal.¿Qué es la computación cuántica? | IBMActualmente, los cúbits superconductores deben mantenerse en refrigeradores de dilución más fríos que el espacio exterior para reducir el ruido térmico, e incluso así mantienen la coherencia solo durante microsegundos. Los cúbits de iones atrapados tienen una coherencia más larga (hasta segundos), pero las operaciones en ellos son más lentas. Cada operación de puerta cuántica tiene una probabilidad de error, y estos errores se acumulan rápidamente en un cálculo. En contraste, los transistores clásicos pueden realizar miles de millones de operaciones prácticamente sin errores. Las altas tasas de error en el hardware cuántico actual implican que los algoritmos deben ser muy superficiales (pocas operaciones) o, de lo contrario, los resultados carecen de sentido. Error mitigación Las estrategias pueden mitigar el ruido hasta cierto punto (extrapolando el resultado sin ruido), pero no son una solución completa. Abordar este problema realmente requiere corrección de errores cuánticos Codificar un único cúbit lógico en muchos cúbits físicos de tal manera que, si algunos cúbits se invierten erróneamente, el error se puede detectar y corregir mediante redundancia. La corrección de errores es teóricamente posible (el teorema del umbral establece que si las tasas de error físico están por debajo de cierto nivel, se pueden suprimir los errores lógicos indefinidamente utilizando suficientes cúbits). Sin embargo, su implementación requiere una gran cantidad de recursos. Por ejemplo, se estima que descifrar RSA-2048 mediante el algoritmo de Shor podría requerir del orden de 20 millones de cúbits físicos si se utiliza la corrección de errores de código de superficie con las tasas de error actuales, una cifra muy superior a los pocos cientos o miles de cúbits físicos actuales. El reciente resultado de Google, que muestra una fidelidad mejorada de los cúbits lógicos con más de 50 cúbits, fue un gran hito.El procesador cuántico entra en un territorio sin precedentes para la corrección de errores – Physics World) (El procesador cuántico entra en un territorio sin precedentes para la corrección de errores – Physics World), pero es probable que los cúbits con corrección total de errores estén disponibles en al menos 5 a 10 años. Hasta que se controlen las tasas de error, la mayoría de las computadoras cuánticas operan en... Régimen “NISQ” donde no pueden ejecutar algoritmos profundos y complejos de manera confiable.
• Escalabilidad: Incluso dejando de lado la corrección de errores, escalar el número de cúbits físicos supone un enorme reto de ingeniería. Los cúbits superconductores, por ejemplo, requieren un cableado de control para los pulsos de microondas que llegan a cada cúbit. En el chip de 127 cúbits de IBM, y aún más en el Condor de 1121 cúbits, la maraña de cables y líneas coaxiales que alimentan el criostato es formidable.IBM presenta Condor: procesador cuántico de 1.121 qubits). En algún momento, simplemente instalar más cables y mantener condiciones uniformes en un chip más grande se vuelve impráctico. Las empresas están explorando enfoques modulares (vinculando múltiples chips con interconexiones cuánticas) para escalar más allá de unos pocos miles de cúbits. Pero conectar cúbits entre chips (o entre nodos distantes) mediante la mecánica cuántica es otra frontera de investigación (relacionada con la construcción de un internet cuántica Los sistemas de iones atrapados se enfrentan a diferentes problemas de escalado: pueden atrapar, por ejemplo, de 20 a 50 iones en una sola cadena con alta fidelidad, pero escalar a cientos podría requerir el transporte de iones entre zonas de trampa o el uso de enlaces fotónicos entre trampas de iones. Todo esto añade complejidad y potencial de error. En resumen, pasar del prototipo a un... computadora cuántica a gran escala No se trata solo de "más chips" como en la informática clásica; requiere nuevos avances en arquitectura y materiales. Empresas como IBM han presentado planes que involucran sistemas modulares cuánticos para alcanzar millones de qubits apilando y vinculando unidades de procesamiento (Descubre la computadora cuántica más grande del mundo en 2025 – SpinQ) (Computación cuántica de IBM: hoja de ruta hacia un sistema de 4000 cúbits para 2025), pero ejecutar esos planes será una tarea enorme.
• Madurez del algoritmo y software: En cuanto al software, la computación cuántica aún se encuentra en sus primeras etapas. Solo se conocen unos pocos algoritmos cuánticos que ofrecen aceleraciones exponenciales claras (los de Shor, Grover y los algoritmos de simulación cuántica). Muchos casos de uso potenciales (optimización, aprendizaje automático) utilizan algoritmos cuánticos heurísticos que, en la práctica, podrían superar o no a los clásicos. Se necesitan más. investigación de algoritmos cuánticos Para ampliar el repertorio de problemas que las computadoras cuánticas pueden abordar mejor. Además, programar una computadora cuántica no es como programar una clásica; a menudo requiere conocimientos de física cuántica y álgebra lineal a un nivel bastante profundo. El campo está trabajando en abstracciones y compiladores de alto nivel para hacer que la programación cuántica sea más accesible (de forma análoga a cómo las primeras computadoras finalmente adoptaron Fortran y C en lugar de ensamblador). Proyectos como Qiskit, Cirq y varios lenguajes cuánticos específicos del dominio son pasos en esa dirección. Pero la "pila" es inmadura; por ejemplo, todavía no existe un compilador robusto de corrección de errores cuánticos de uso común, y conceptos como "depurar" un programa cuántico no son triviales (ya que medir un cúbit colapsa su estado). Por lo tanto, software y herramientas para desarrolladores Debido a la demora cuántica respecto al progreso del hardware, es más difícil liberar la creatividad de una amplia comunidad de desarrolladores, como ocurrió en la computación clásica.
• Tiempos de decoherencia vs tiempos de cálculo: Una limitación relacionada es que las computadoras cuánticas actualmente no pueden ejecutar algoritmos que requieran una gran cantidad de pasos secuenciales, ya que los cúbits perderán coherencia antes de que el algoritmo finalice. Por eso, muchos algoritmos de la era NISQ están diseñados para ser superficiales (pocos pasos de tiempo) y la corrección de errores cuánticos (que, en principio, permite cálculos de cualquier longitud) es tan crucial. Si un algoritmo necesita 1000 capas de puertas secuenciales y sus cúbits decohererán después de 100, simplemente no se puede ejecutar correctamente hoy en día. Técnicas como circuitos dinámicos (donde los resultados de las mediciones a mitad del circuito pueden alimentar operaciones posteriores) podría aprovechar más los tiempos de coherencia cortos al permitir un poco de adaptación en tiempo real (Hoja de ruta de IBM hacia supercomputadoras centradas en la computación cuántica (actualizada en 2024) | Blog de Computación Cuántica de IBM). Pero, en última instancia, o bien los tiempos de coherencia necesitan mejorar, o bien la corrección de errores necesita llenar el vacío.
• Criogenia e infraestructura: La mayoría de los ordenadores cuánticos de alto rendimiento (superconductores, cúbits de espín, etc.) requieren temperaturas inferiores a Kelvin. Esto implica refrigeradores de dilución, que son equipos caros y de alto consumo energético. Gestionar un centro de datos cuántico tendrá unos costes generales y un consumo de energía considerables (qué ironía: usar mucha energía para mantener algo cerca del cero absoluto para... resolver problemas de optimización energética, por ejemplo). Los ordenadores cuánticos fotónicos y ciertos atómicos pueden funcionar a temperatura ambiente, lo que podría suponer una ventaja futura, pero actualmente son menos avanzados en tareas informáticas de propósito general. A medida que las máquinas cuánticas escalan, la ingeniería del entorno criogénico (o mesas ópticas en el caso de la fotónica/trampas de iones) para gestionar miles de cúbits es un área activa de I+D. El diseño del «Sistema Dos» de IBM es un ejemplo de un sistema de refrigeración de última generación creado para procesadores cuánticos modulares.
• Talento y conocimiento interdisciplinario: Construir y operar computadoras cuánticas requiere una combinación única de habilidades: física cuántica, ingeniería eléctrica, informática, teoría de códigos de corrección de errores, etc. Hay una escasez de talento En este campo, esto podría frenar el progreso si no se aborda mediante la educación y la formación. Las empresas a menudo tienen que contratar doctores en física y luego convertirlos en ingenieros de hardware o desarrolladores de software para la computación cuántica, ya que aún no existen grandes grupos de "ingenieros cuánticos" experimentados. Esto está cambiando a medida que las universidades crean programas de computación cuántica y las empresas patrocinan talleres para capacitar a científicos informáticos clásicos en computación cuántica, pero sigue siendo un desafío.
• Utilidad y expectación a corto plazo: Una limitación más conceptual es que hasta que las computadoras cuánticas resuelvan definitivamente un problema práctico mejor o más rápido (con una ventaja total a escala del problema) que las clásicas, persistirá el escepticismo y el riesgo de un "invierno cuántico" si no se gestionan las expectativas. La comunidad es cautelosa con las promesas excesivas. A partir de 2025, tenemos prototipos de ventaja cuántica (por ejemplo, el circuito aleatorio de Google, el experimento fotónico de la USTC), pero el desafío es lograr ventaja cuántica en una tarea útilEl propio John Preskill enfatiza esta distinción. Si el progreso es más lento de lo esperado, podría generar desilusión entre los inversores o el público. Hasta ahora, la inversión se mantiene sólida, pero depende de avances constantes.

Ante estos desafíos, ¿por qué los expertos se mantienen optimistas? Porque ninguno de los obstáculos fundamentales ha demostrado ser imposible, solo muy difícil. La decoherencia puede contrarrestarse mediante la corrección de errores; los problemas de escalabilidad pueden resolverse mediante la modularidad y una fabricación mejorada; una creciente comunidad investigadora está descubriendo nuevos algoritmos. Cada año se alcanzan hitos: más cúbits, mayor fidelidad, los primeros cúbits lógicos, las primeras soluciones pequeñas de química cuántica, etc. Es una maratón, no un sprint.

Resulta ilustrativo trazar un paralelismo con los inicios de la computación clásica. En las décadas de 1940 y 1950, las computadoras de tubos de vacío se bloqueaban con frecuencia, eran del tamaño de una habitación, y la gente se preguntaba para qué servían más allá de las tablas de matemáticas. Se necesitaron décadas para pasar de esos frágiles colosos a los fiables y ubicuos microchips de silicio; en el camino se superaron muchas barreras de ingeniería (transistores, circuitos integrados, etc.). La computación cuántica podría seguir una trayectoria similar: nos encontramos en la era de los tubos de vacío de la computación cuántica, avanzando lentamente hacia la era de los transistores (algunos hablan de una futura "Ley de Moore cuántica" una vez que encontremos la tecnología de cúbits escalables adecuada). Podrían producirse avances imprevistos; por ejemplo, el desarrollo de cúbits topológicos (promovido por Microsoft), que teóricamente poseen resiliencia a errores, sería revolucionario si se lograra. O nuevos materiales podrían prolongar significativamente la coherencia.

En resumen, las limitaciones actuales de la computación cuántica son reales y significativas: cúbits ruidosos, algoritmos limitados, dificultades de escalado y alta complejidad. Pero ninguna parece insuperable con suficiente tiempo e investigación. Como bromeó un analista: “La computación cuántica es lo más difícil que hemos intentado construir, pero también potencialmente lo más revolucionario”. El esfuerzo se justifica por los posibles beneficios, y el progreso, aunque a veces más lento de lo que sugiere la publicidad exagerada, ha sido constante y acelerado. La siguiente sección analiza cómo podrían abordarse estos desafíos y las perspectivas futuras de la computación cuántica, a medida que este campo se esfuerza por pasar de la curiosidad de laboratorio a una herramienta común.

Perspectivas de futuro

¿Qué le depara el futuro a la computación cuántica? Si bien los plazos exactos son inciertos (y los expertos a veces discrepan sobre si estamos a 5 o 20 años de ciertos hitos), existe un amplio consenso en que la computación cuántica madurará gradualmente hasta convertirse en una tecnología práctica que complemente la computación clásica. A continuación, describimos algunas expectativas y posibilidades para los próximos años y la próxima década:

1. Ordenadores cuánticos tolerantes a fallos: Lograr una tolerante a fallos La computadora cuántica, aquella que utiliza la corrección de errores para ejecutar algoritmos de longitud arbitraria de forma fiable, es el santo grial. Muchos en el campo predicen que esto sucederá por etapas hacia finales de la década de 2020 o principios de la de 2030. La hoja de ruta de IBM, por ejemplo, pretende demostrar cúbits lógicos simples con corrección de errores y luego escalarlos mediante sistemas modulares a miles de cúbits lógicos hacia 2030.Computación cuántica de IBM: hoja de ruta hacia un sistema de 4000 cúbits para 2025). Google también tiene como objetivo construir una máquina cuántica útil con corrección de errores para finales de la década. Los primeros dispositivos con tolerancia a fallos podrían ser aún de tamaño modesto (por ejemplo, capaces de manejar unos 100 cúbits lógicos, que con corrección de errores podrían ser millones de cúbits físicos), pero suficientes para realizar cálculos innovadores como la factorización de grandes números o la simulación de moléculas de tamaño mediano con precisión química. Una vez lograda la tolerancia a fallos, la potencia efectiva de una computadora cuántica puede incrementarse simplemente añadiendo más módulos de cúbits, de forma similar a cómo la computación clásica escaló añadiendo más transistores, pero en este caso con cúbits y la sobrecarga de corrección de errores.

2. Ventaja cuántica en tareas útiles: En el corto plazo (los próximos 3 a 5 años), es probable que seamos testigos de algunos casos de “ventaja cuántica” En problemas comercialmente relevantes. Esto podría presentarse como una computadora cuántica que supere al mejor algoritmo clásico en una tarea específica de optimización o aprendizaje automático, aunque sea por un pequeño margen, demostrando valor para la industria. Los candidatos podrían ser algo como un cálculo cuántico de precios de opciones que supere a un Monte Carlo clásico, o una optimización cuántica que ofrezca una mejor solución para un problema de enrutamiento logístico que cualquier solucionador clásico. Estos logros probablemente serán específicos del dominio y se realizarán en colaboración con usuarios finales (bancos, empresas de logística, etc.), mostrando un beneficio tangible. Como señaló Alexandra Mousavizadeh sobre la banca, la tecnología cuántica probablemente transformará casos de uso específicos con un impacto asombroso. JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ), en lugar de todo a la vez. Por lo tanto, es posible que veamos cómo la computación cuántica se introduce discretamente en las empresas primero en aplicaciones de nicho, de forma similar a cómo las GPU (unidades de procesamiento gráfico) se usaron inicialmente solo para gráficos y luego se ampliaron en HPC e IA. De hecho, muchos predicen que los procesadores cuánticos residirán en la nube o en centros de datos como aceleradores especializados que los usuarios utilizan para ciertas subrutinas, de forma similar a cómo llamamos hoy a un acelerador de IA para tareas de redes neuronales.

3. Integración con computación clásica y HPC: El futuro es computación híbrida La computación cuántica y la clásica trabajan juntas. Las computadoras clásicas no desaparecerán; de hecho, como bien afirmó el NIST, “Las computadoras cuánticas no reemplazarán a las clásicas, pero trabajarán juntas para resolver problemas que las computadoras clásicas no pueden resolver con la suficiente rapidez”. (Explicación de la computación cuántica | NISTPodemos esperar una mayor integración de los procesadores cuánticos en entornos de computación de alto rendimiento (HPC). Por ejemplo, los centros de supercomputación ya están instalando pequeñas máquinas cuánticas o simuladores para experimentar con algoritmos híbridos. En el futuro, un investigador podría escribir un programa donde la mayor parte del trabajo se ejecute en CPU/GPU clásicas, pero la parte más compleja invoque una subrutina cuántica (quizás a través de una API en la nube) para procesar un cálculo químico o una optimización. Es probable que plataformas en la nube como AWS, Azure e IBM Cloud sean la principal vía de acceso a la computación cuántica durante bastante tiempo, ya que solo las grandes organizaciones tendrán los recursos para mantener su propio hardware cuántico in situ. Al acceder a la computación cuántica a través de la nube, incluso pequeñas empresas emergentes o grupos universitarios pueden aprovechar la potencia sin necesidad de un refrigerador de dilución.

4. Avances en los enfoques de hardware: Probablemente veremos coexistir múltiples tecnologías de hardware, cada una en constante mejora. Los cúbits superconductores y los iones atrapados son los más avanzados, por lo que se seguirán lanzando versiones de segunda generación (con mayor coherencia y mayor número de cúbits) anualmente. Sin embargo, otros tipos de cúbits podrían alcanzar el nivel actual: computadoras cuánticas fotónicas (como los que persiguen Xanadu y PsiQuantum) podrían lograr grandes cantidades de qubits aprovechando chips fotónicos y podrían ser más fáciles de escalar, aunque actualmente tienen dificultades con la fidelidad de la puerta de dos qubits. cúbits de átomos neutros (de empresas como Quantinuum y Pasqal) ofrecen una escalabilidad potencialmente enorme (miles de átomos atrapados ópticamente) y están logrando avances en fidelidad de puerta y conectividad. Cubits de espín en silicio (Investigación de Intel, HRL y la Universidad de Nueva Gales del Sur) son atractivas por su compatibilidad con la fabricación de semiconductores. Si se resuelven problemas técnicos (como la uniformidad y los errores de puerta de dos cúbits), podrían aprovechar la infraestructura de chips existente para escalar masivamente. Cada una de estas tecnologías podría generar avances: por ejemplo, un sistema fotónico podría presentar un prototipo con un millón de modos entrelazados (cúbits) para un algoritmo específico, o un sistema de átomos neutros podría implementar un pequeño cúbit lógico con corrección de errores utilizando cientos de átomos.

Y luego está el caballo oscuro: qubits topológicos (utilizando fermiones exóticos de Majorana), que en teoría podrían ser naturalmente inmunes a ciertos errores. Microsoft ha investigado esto durante años y solo recientemente ha logrado cierto progreso en la creación de los estados topológicos necesarios. Si tienen éxito, los cúbits topológicos podrían permitir tasas de error tan bajas que se necesiten muchos menos, un posible atajo hacia la tolerancia a fallos. Es una investigación de alto riesgo y alta rentabilidad; quizá sepamos en unos años si dará sus frutos o si el campo redobla sus esfuerzos en otros enfoques.

5. El software y los algoritmos florecen: En cuanto al software, a medida que el hardware mejora, más desarrolladores y expertos en la materia se interesarán en escribir código cuántico. Probablemente veremos más marcos de alto nivel y quizás lenguajes específicos para la computación cuántica. Por ejemplo, los químicos podrían usar un software que les permita introducir una estructura molecular y elegir "resolver la energía del estado fundamental con backend cuántico", sin necesidad de comprender los detalles del circuito cuántico. Asimismo, en el aprendizaje automático, las bibliotecas podrían ofrecer versiones aceleradas cuánticamente de ciertos algoritmos. A medida que más personas accedan a hardware cuántico real a través de plataformas en la nube, podemos esperar una proliferación de nuevos algoritmos y optimizaciones. Muchos serán algoritmos híbridos, inspirados en técnicas clásicas (como el refinamiento iterativo, el descenso de gradiente, etc.), pero con un toque cuántico. La comunidad también podría descubrir nuevos usos para las computadoras cuánticas que aún no hemos anticipado, de forma similar a como las primeras computadoras de propósito general terminaron utilizándose para cosas que sus inventores no previeron (como los videojuegos o la IA).

Una posibilidad es IA asistida cuánticaUso de computadoras cuánticas para optimizar las tareas de aprendizaje automático. Ya se investigan métodos de kernel cuántico y neuronas cuánticas. Si las computadoras cuánticas pueden gestionar eficientemente ciertas tareas de álgebra lineal de alta dimensión, podrían acelerar el entrenamiento de modelos de IA o mejorarlos. Con el auge actual de la IA, cualquier sinergia con la cuántica será explorada con interés.

6. Democratización y educación: Durante la próxima década, la educación en computación cuántica se generalizará. Las universidades están incorporando rápidamente cursos de ciencias de la información cuántica, e incluso los programas de secundaria están empezando a incluir conceptos cuánticos básicos en algunas regiones con visión de futuro. Como resultado, aumentará el número de personas que puedan contribuir al campo. Podríamos ver las primeras startups "nativas cuánticas" fundadas por estudiantes que aprendieron programación cuántica en la licenciatura, de forma similar a cómo muchas de las startups de IA actuales están lideradas por personas que experimentaron con el aprendizaje automático en la universidad. Esta democratización es importante porque aporta nuevas ideas y perspectivas, y garantiza que, cuando el hardware esté listo, haya una fuerza laboral lista para usarlo.

7. Entorno político y de financiación: Es probable que los gobiernos aumenten su apoyo, ya que la cuántica se considera una tecnología estratégica. Cabe esperar que las iniciativas nacionales sobre cuántica se mantengan o se amplíen. La cooperación internacional, así como la competencia, determinarán el desarrollo; por ejemplo, la UE invertirá para no quedarse atrás de EE. UU. y China; los países aliados podrían coordinar estándares para la comunicación cuántica y compartir los resultados de sus investigaciones. También se debe considerar... implicaciones éticas y de seguridadSi la computación cuántica permite romper el cifrado, ¿cómo gestionan los países esa transición de forma responsable? Ya se están implementando medidas como la hoja de ruta de transición del cifrado de EE. UU. (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca) (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca) indican una política con visión de futuro. Podríamos ver nuevos acuerdos o tratados internacionales relacionados con el uso de la tecnología cuántica (por ejemplo, normas sobre el uso de la computación cuántica en la guerra o el espionaje, aunque estas podrían ser meras ilusiones dado el secretismo que suele implicar).

8. Avances inesperados: Cabe destacar que, en cualquier campo en rápida evolución, pueden ocurrir avances inesperados. Por ejemplo, alguien podría inventar un mejor código de corrección de errores que reduzca drásticamente la sobrecarga, un novedoso diseño de cúbits estable y fácil de acoplar, o un algoritmo teórico que reduzca el número de cúbits requerido para un problema en un orden de magnitud. Esto podría acelerar los plazos. Por el contrario, podríamos encontrarnos con obstáculos imprevistos (como alguna fuente de ruido difícil de eliminar más allá de cierto número de cúbits) que frenen el progreso. El futuro no es lineal ni está garantizado, pero los múltiples enfoques paralelos que se están siguiendo brindan resiliencia: si un camino llega a un callejón sin salida, otro podría tener éxito.

En un escenario esperanzador, por 2035 Tenemos computadoras cuánticas con quizás más de 100 cúbits lógicos (o equivalentemente, decenas de miles de cúbits físicos con corrección de errores) en uso regular. En ese punto, podrían resolver rutinariamente problemas en química, optimización y criptografía que están fuera del alcance clásico. El impacto se sentiría en todas las industrias: las compañías farmacéuticas podrían estar diseñando medicamentos con muchos menos ensayos de laboratorio, los científicos de materiales podrían prototipar rápidamente nuevos compuestos para la captura de carbono o la superconductividad, las redes logísticas podrían optimizarse globalmente en tiempo real, y los enlaces de comunicación cuántica seguros podrían proteger datos confidenciales. Incluso podríamos ver impactos a nivel de consumidor; por ejemplo, la optimización computacional cuántica en Google Maps que proporciona rutas ligeramente más rápidas, o transacciones cuánticamente seguras en su aplicación bancaria (sin que usted lo sepa, internamente, los servidores del banco usaban claves generadas cuánticamente).

Sin embargo, los expertos también advierten que evitar la hipérbole A corto plazo. La computación cuántica no es mágica; no resolverá todos los problemas ni superará de inmediato a las computadoras clásicas en todo. Las computadoras convencionales también mejorarán (además, nuevas tecnologías como chips neuromórficos, IA más sofisticada, etc., avanzarán a la par). Es probable que, para muchas tareas, los enfoques clásicos o los de IA más clásica sigan siendo superiores o suficientes. Las computadoras cuánticas se implementarán donde realmente aporten valor: se convertirán en una herramienta poderosa más. En definitiva, potencial transformador El potencial de la computación cuántica se logrará mediante una cuidadosa integración con los sistemas existentes y resolviendo desafíos que antes no tenían solución, en lugar de reemplazar las tareas informáticas cotidianas.

Para concluir la perspectiva: la próxima década de la computación cuántica será sobre... Convertir la promesa en realidad – escalar el hardware, demostrar la ventaja cuántica en problemas reales e integrar las capacidades cuánticas en el panorama informático. Requerirá superar formidables desafíos científicos y de ingeniería, pero el impulso y el talento que se incorporan al campo son motivo de optimismo. El resultado, si tiene éxito, no será una invención de gran impacto, sino un punto de inflexión gradual en la historia de la informática, uno que, en retrospectiva, podría considerarse comparable al microprocesador o internet en cuanto a su impacto en la tecnología y la sociedad.

Conclusión

La computación cuántica se describe a menudo con superlativos: revolucionaria, revolucionaria, sin precedentes. Como hemos visto, hay buenas razones para tal entusiasmo: al explotar peculiaridades de la naturaleza que desafían la intuición clásica, las computadoras cuánticas prometen abordar problemas que antes se consideraban insolubles. Desde descifrar la criptografía que sustenta nuestra seguridad digital hasta simular con precisión las moléculas de la vida para el descubrimiento de fármacos, las aplicaciones potenciales abarcan una notable gama de campos. Grandes industrias —ciberseguridad, farmacéutica, finanzas, logística, energía y más— están a punto de ser transformadas por esta nueva forma de computación. Ya se están realizando esfuerzos de colaboración para explorar estas aplicaciones: bancos que ejecutan algoritmos cuánticos para la optimización de carteras, compañías farmacéuticas que se asocian con startups cuánticas para modelar proteínas, empresas de servicios públicos que prueban métodos cuánticos para la gestión de la red eléctrica, y gobiernos que invierten miles de millones para no quedarse atrás en la carrera cuántica.Los científicos chinos están a la vanguardia de la revolución cuántica – The Washington Post) ( JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ).

Sin embargo, está igualmente claro que La computación cuántica no es una varita mágica, al menos no en su forma actual. El camino hacia un uso práctico y generalizado es desafiante. Los cúbits son frágiles y volubles; escalarlos manteniendo bajas las tasas de error es un enorme obstáculo técnico. En 2025, nos encontramos en una coyuntura interesante: Las computadoras cuánticas existen y funcionan, pero aún se limitan principalmente a demostraciones y prototipos. Ningún fármaco revolucionario ha sido descubierto por una computadora cuántica (al menos todavía no), ninguna red eléctrica distribuye electricidad únicamente con cálculos de cúbits, y tus datos personales aún están a salvo de los descifradores cuánticos por el momento. El progreso es real, pero a menudo ocurre entre bastidores: mejoras graduales en el tiempo de coherencia, nuevos récords de corrección de errores, un algoritmo prototipo que supera a uno clásico en un problema de juguete. Es el tipo de progreso fundamental que no aparece en los titulares todos los días, pero es absolutamente necesario para el objetivo final.

Uno podría preguntarse, ¿Cuándo llegará realmente la computación cuántica? La historia sugiere que las tecnologías transformadoras suelen tardar más de lo esperado en materializarse, pero a la larga su impacto supera las expectativas. Pasaron décadas desde el primer circuito integrado hasta el teléfono inteligente, o desde el descubrimiento de la estructura del ADN hasta la ingeniería genética moderna. Para la computación cuántica, muchos expertos prevén la década de 2030 como la de su transición de un brillante experimento de laboratorio a una herramienta práctica en la industria. Para entonces, si se mantienen las tendencias actuales, deberíamos contar con ordenadores cuánticos de tamaño mediano, tolerantes a fallos, que realicen tareas que ningún superordenador clásico puede igualar.Dos de las computadoras cuánticas más grandes del mundo fabricadas en China – IEEE Spectrum). Las industrias habrán adoptado gradualmente flujos de trabajo híbridos que incorporan rutinas cuánticas cuando resulten beneficiosos. Es posible que los usuarios finales ni siquiera se den cuenta de que una aplicación utiliza la cuántica (al igual que la mayoría de las personas desconocen qué partes de su software se ejecutan en una GPU o en la nube). Simplemente disfrutarán de mejores resultados, ya sea una comunicación en línea más segura, una entrega de productos más rápida, un desarrollo de fármacos más económico o una energía limpia más fiable.

Mientras tanto, el La preparación para ese futuro está sucediendo ahoraLas empresas están "protegiendo cuánticamente" su cifrado en previsión de futuros ataques cuánticos (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca) (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa BlancaLas universidades están formando a gran escala estudiantes que dominan los algoritmos cuánticos. Una comunidad global de científicos e ingenieros resuelve meticulosamente un problema tras otro para hacer viable la computación cuántica. Es probable que surjan estándares internacionales (por ejemplo, sobre cómo los dispositivos cuánticos informan sobre sus capacidades o sobre las interfaces para integrarlos con la infraestructura informática clásica). También existe un creciente ecosistema de startups cuánticas que se centran en todo, desde software especializado hasta novedosos sistemas de refrigeración, lo que indica una sólida madurez en el campo.

Es importante en todo momento evitar las trampas de la publicidad exageradaLa computación cuántica a veces se describe en términos casi místicos, lo que puede dar lugar a conceptos erróneos. No es cierto que una computadora cuántica pueda resolver... cada problema exponencialmente más rápido; de hecho, para muchas tareas informáticas comunes (procesamiento de textos, correo electrónico, etc.), una computadora cuántica no ofrece ninguna ventaja. El poder de la cuántica es específico: destaca en problemas con ciertas estructuras (como la factorización, la búsqueda no estructurada, la simulación de sistemas cuánticos, los paisajes de optimización con muchos mínimos locales, etc.). Para otros problemas, las computadoras clásicas o la IA podrían ser siempre más prácticas. Por lo tanto, la narrativa se ha alejado de "las computadoras cuánticas reemplazarán a las computadoras clásicas" a una comprensión más matizada: aumentar Lo que podemos hacer, abriendo nuevas posibilidades en los dominios que más importan.

También hay que tener en cuenta que, a medida que se desarrollan las computadoras cuánticas, los algoritmos clásicos no se estancan. Un ejemplo destacado fue la respuesta de IBM a la afirmación de supremacía de Google, que mostró un mejor enfoque de simulación clásica.Dos de las computadoras cuánticas más grandes del mundo fabricadas en China – IEEE SpectrumEn campos como la química y la optimización, los métodos clásicos e incluso la IA también están mejorando. Este "objetivo móvil" implica que la computación cuántica necesita superar lo que los métodos clásicos pueden hacer en el momento de su implementación. Es un reto difícil, pero no inalcanzable: la naturaleza otorga a las computadoras cuánticas una forma de paralelismo e interferencia única.

Para concluir, la historia de la computación cuántica es una muestra del ingenio humano en su máxima expresión. Tomamos un conjunto de fenómenos que Einstein una vez llamó "espeluznantes" (el entrelazamiento cuántico) y aprendimos a utilizarlos para la computación. Hemos construido dispositivos que operan con principios completamente ajenos al mundo clásico: una proeza de la ciencia y la ingeniería que pocos habrían imaginado hace 50 años. Como reflexionó el Dr. John Preskill, el progreso en hardware cuántico ha sido rápido y notable.Los científicos de Google afirman haber logrado un avance de "supremacía cuántica" sobre las computadoras clásicas – The Washington Post) y sigue acelerándose. Será emocionante ver cómo se desarrolla esta historia en los próximos capítulos.

Las industrias que se benefician hacen bien en invertir y explorar ahora, para estar preparadas a medida que las capacidades cuánticas se implementan. Esto recuerda un poco a los inicios de la informática en los negocios: las empresas que adoptaron las computadoras pronto obtuvieron una ventaja competitiva, mientras que las que dudaron se quedaron atrás. La diferencia esta vez radica en que los gobiernos también están profundamente involucrados, conscientes de la competitividad y la seguridad nacionales. Se trata de una inusual convergencia de intriga científica, interés comercial y trascendencia geopolítica.

En última instancia, la medida del éxito se determinará cuando la computación cuántica aporte valor real que mejore vidas o genere nuevos conocimientos. Esto podría ser el descubrimiento de un nuevo fármaco para una enfermedad actualmente incurable, gracias a simulaciones cuánticas. Podría ser un gran paso hacia las cero emisiones netas, ya que los catalizadores de diseño cuántico hicieron económicamente viable la captura de carbono. Es posible que sus datos personales permanezcan seguros en las próximas décadas gracias a la transición oportuna a la criptografía resistente a la cuántica. Estos resultados, de materializarse, justificarán décadas de trabajo de miles de investigadores.

En el año 2025 podemos decir: La computación cuántica ya no es ciencia ficción, pero tampoco es una realidad común.Se trata de una revolución en ciernes que transforma las industrias de forma cuidadosa y metódica, paso a paso. Como ocurre con cualquier revolución, predecir el cronograma exacto es complicado, pero la dirección es clara. El consenso de la comunidad tecnológica y científica es que la computación cuántica será transformadora, y lo prudente es involucrarse en ella de forma proactiva. El futuro cuántico se está construyendo ahora, y su impacto se desarrollará durante los próximos años, al principio de forma silenciosa y luego, como dice el refrán, de repente.

En palabras de una reciente hoja informativa de la Casa Blanca: La ciencia de la información cuántica tiene el potencial de impulsar innovaciones en toda la economía... Si bien las futuras computadoras cuánticas podrían descifrar el cifrado, nos estamos preparando ahora para que la cuántica sea un beneficio para la sociedad y no una amenaza. (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca) (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa BlancaLa doble naturaleza de la computación cuántica —su potencia y sus riesgos— se gestionará mediante un desarrollo y una implementación responsables. Si lo hacemos bien, la computación cuántica transformará las industrias y abrirá camino a soluciones para problemas que antes se consideraban irresolubles, marcando una nueva era tecnológica tan impactante como la revolución digital que la precedió.

Fuentes:

1. IBM – ¿Qué es la computación cuántica? (Blog de IBM Think) (¿Qué es la computación cuántica? | IBM) (¿Qué es la computación cuántica? | IBM)
2. NIST – Explicación de la computación cuántica (NIST.gov) (Explicación de la computación cuántica | NIST) (Explicación de la computación cuántica | NIST)
3. El Washington Post – El gran avance de Google en la supremacía cuántica (2019) (Los científicos de Google afirman haber logrado un avance de "supremacía cuántica" sobre las computadoras clásicas – The Washington Post) (Los científicos de Google afirman haber logrado un avance de "supremacía cuántica" sobre las computadoras clásicas – The Washington Post)
4. Espectro IEEE – Las computadoras cuánticas y la primacía de China (2021/2024) (Dos de las computadoras cuánticas más grandes del mundo fabricadas en China – IEEE Spectrum) (Dos de las computadoras cuánticas más grandes del mundo fabricadas en China – IEEE Spectrum)
5. PostQuantum (Marin Ivezic) – IBM presenta el procesador Condor de 1.121 qubits (2023) (IBM presenta Condor: procesador cuántico de 1.121 qubits) (IBM presenta Condor: procesador cuántico de 1.121 qubits)
6. Mundo de la Física – Hito de corrección de errores cuánticos de Google (2023) (El procesador cuántico entra en un territorio sin precedentes para la corrección de errores – Physics World) (El procesador cuántico entra en un territorio sin precedentes para la corrección de errores – Physics World)
7. Finextra – JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica (bancos) (2025) ( JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica ) ( JPMorgan lidera la carrera armamentística de la computación cuántica )
8. BusinessWire – Demostración de Monte Carlo de Goldman Sachs, QC Ware e IonQ (2021) (Goldman Sachs, QC Ware e IonQ demuestran una prueba de concepto de algoritmos cuánticos que podrían revolucionar los servicios financieros y otras industrias.) (Goldman Sachs, QC Ware e IonQ demuestran una prueba de concepto de algoritmos cuánticos que podrían revolucionar los servicios financieros y otras industrias.)
9. OSTP de la Casa Blanca – Hoja informativa sobre criptografía postcuántica (2024) (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca) (HOJA INFORMATIVA: La administración Biden-Harris continúa trabajando para asegurar un futuro de criptografía poscuántica | OSTP | La Casa Blanca)
10. DHL – Computación cuántica en logística (informe de DHL) (2020) (La computación cuántica podría transformar la industria logística en la próxima década | DHL Logistics of Things) (La computación cuántica podría transformar la industria logística en la próxima década | DHL Logistics of Things)
11. Postcuántico – Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica (2023) (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica) (Casos de uso cuántico en la industria farmacéutica y biotecnológica)
12. Zeitgeist cuántico – E.ON aprovecha la tecnología cuántica para la red energética (2024) (EON aprovecha la computación cuántica para optimizar la complejidad de la red energética) (EON aprovecha la computación cuántica para optimizar la complejidad de la red energética)
13. Pionero insignia – La computación cuántica es real (Explicación) (2022) (La computación cuántica es real. Simulará… | Pioneros emblemáticos) (La computación cuántica es real. Simulará… | Pioneros emblemáticos)
14. El Washington Post – Científicos chinos a la vanguardia de la cuántica (2019) (Los científicos chinos están a la vanguardia de la revolución cuántica – The Washington Post) (Los científicos chinos están a la vanguardia de la revolución cuántica – The Washington Post)
15. Postcuántico – Casos de uso cuántico en materiales y productos químicos (2023) (Casos de uso de la computación cuántica en materiales y productos químicos) (Casos de uso de la computación cuántica en materiales y productos químicos)