{"id":106680,"date":"2026-04-14T01:34:47","date_gmt":"2026-04-14T04:34:47","guid":{"rendered":"https:\/\/ubirataonline.com.br\/estado-actual-retos-y-perspectivas-de-la-computacion-cuantica\/"},"modified":"2026-04-14T01:34:49","modified_gmt":"2026-04-14T04:34:49","slug":"estado-actual-retos-y-perspectivas-de-la-computacion-cuantica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ubirataonline.com.br\/en\/estado-actual-retos-y-perspectivas-de-la-computacion-cuantica\/","title":{"rendered":"estado actual, retos y perspectivas de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica"},"content":{"rendered":"

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El 14 de abril se celebra el D\u00eda Mundial de la Cu\u00e1ntica<\/a>. La propuesta surgi\u00f3 en 2021 como una iniciativa impulsada por cient\u00edficos, educadores y divulgadores de distintos pa\u00edses. Con el tiempo, la iniciativa ha recibido el apoyo de diversas organizaciones cient\u00edficas y acad\u00e9micas de todo el mundo, aunque no est\u00e1 ligada a una entidad concreta como ocurre con algunos d\u00edas internacionales oficiales. <\/p>\n

Se eligi\u00f3 el 14 de abril por su relaci\u00f3n simb\u00f3lica con la f\u00edsica cu\u00e1ntica. Esta fecha \u2013seg\u00fan la representan en el mundo anglosaj\u00f3n, poniendo primero el n\u00famero del mes y luego el del d\u00eda\u2013 forma el 4.14, las tres primeras cifras redondeadas de la constante de Planck. <\/p>\n

Max Planck<\/a> fue el primero en proponer la cuantizaci\u00f3n de una magnitud f\u00edsica, y su constante marca la frontera entre el mundo cl\u00e1sico y el cu\u00e1ntico.<\/p>\n

En nuestras vidas<\/h2>\n

M\u00e1s de un siglo despu\u00e9s, y tras innumerables avances tecnol\u00f3gicos derivados de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica \u2013como el transistor<\/a>, el l\u00e1ser<\/a> o la resonancia magn\u00e9tica<\/a>\u2013, nos encontramos ante una nueva frontera: la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. Las superm\u00e1quinas en desarrollo prometen abordar problemas que la computaci\u00f3n cl\u00e1sica no puede resolver eficientemente. <\/p>\n

En un contexto dominado por el hype<\/em> y el FOMO, es habitual encontrar afirmaciones sobre su impacto inmediato en \u00e1mbitos como el desarrollo de f\u00e1rmacos<\/a>, nuevos materiales<\/a> o la lucha contra el cambio clim\u00e1tico<\/a>. Pero \u00bfen qu\u00e9 punto estamos realmente?<\/p>\n

La ventaja cu\u00e1ntica<\/h2>\n

La llamada ventaja cu\u00e1ntica<\/a> se refiere a la capacidad de resolver problemas de forma m\u00e1s eficiente que con m\u00e9todos cl\u00e1sicos. Esto no implica que un procesador cu\u00e1ntico sea m\u00e1s r\u00e1pido en t\u00e9rminos de operaciones por segundo, sino que puede requerir muchas menos operaciones para resolver ciertos problemas. De hecho, un supercomputador cl\u00e1sico actual puede alcanzar el orden del trill\u00f3n (un mill\u00f3n de billones) de operaciones por segundo, mientras que los dispositivos cu\u00e1nticos actuales operan en torno al mill\u00f3n por segundo. <\/p>\n

Hasta ahora, dicha ventaja se ha demostrado experimentalmente<\/a> en problemas sin aplicaciones pr\u00e1cticas directas. Esto ha desplazado la pregunta de si es posible la ventaja cu\u00e1ntica a si es posible lograr una ventaja cu\u00e1ntica \u00fatil.<\/p>\n

\u00bfSabemos hacer algo con un ordenador cu\u00e1ntico?<\/h2>\n

Uno de los campos m\u00e1s prometedores es la simulaci\u00f3n de sistemas f\u00edsicos cu\u00e1nticos. De hecho, esta fue la motivaci\u00f3n original: si la naturaleza es cu\u00e1ntica, construyamos m\u00e1quinas que sigan sus mismas reglas. As\u00ed, la simulaci\u00f3n de la evoluci\u00f3n de sistemas cu\u00e1nticos de muchos cuerpos mediante t\u00e9cnicas como la descomposici\u00f3n de Trotter<\/a> fue una de las primeras propuestas con ventaja te\u00f3rica demostrada. Esto tiene implicaciones en el estudio de materiales magn\u00e9ticos<\/a>, materia condensada<\/a> o f\u00edsica de part\u00edculas<\/a>.<\/p>\n

Ventajas qu\u00edmicas<\/h2>\n

En qu\u00edmica cu\u00e1ntica, el potencial es especialmente relevante. Algoritmos como la estimaci\u00f3n de fase<\/a> o la diagonalizaci\u00f3n cu\u00e1ntica de Krylov<\/a> podr\u00edan permitir estudiar sistemas complejos como el FeMoCo<\/a>, responsable de la fijaci\u00f3n del nitr\u00f3geno en la naturaleza. Comprender este proceso permitir\u00eda replicar de forma eficiente la producci\u00f3n de amon\u00edaco, clave para fertilizantes y energ\u00eda, frente a los m\u00e9todos industriales actuales<\/a>, mucho m\u00e1s costosos energ\u00e9ticamente. <\/p>\n

La amenaza para la seguridad en comunicaci\u00f3n y la IA cu\u00e1ntica<\/h2>\n

M\u00e1s all\u00e1 de la simulaci\u00f3n, tambi\u00e9n existen algoritmos cu\u00e1nticos con impacto en computaci\u00f3n. El m\u00e1s conocido es el de Peter Shor<\/a>, capaz de factorizar n\u00fameros grandes de manera eficiente, lo que supone una amenaza para la criptograf\u00eda actual<\/a>. <\/p>\n

En el \u00e1mbito del machine learning<\/em> y la inteligencia artificial, se han propuesto algoritmos como los variacionales<\/a>, aunque a\u00fan no est\u00e1 claro si ofrecen ventajas reales. Propuestas recientes como la interferometr\u00eda cu\u00e1ntica decodificada<\/a> (DQI por sus siglas en ingl\u00e9s) sugieren posibles ventajas en problemas de optimizaci\u00f3n muy relevantes para la industria, pero todav\u00eda est\u00e1n lejos de aplicaciones pr\u00e1cticas.<\/p>\n

Los errores y la presi\u00f3n de los algoritmos cl\u00e1sicos<\/h2>\n

Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 no tenemos ya ventajas cu\u00e1nticas \u00fatiles? Los dispositivos actuales, en el orden de 100 c\u00fabits (los equivalentes cu\u00e1nticos de los bits cl\u00e1sicos), presentan errores frecuentes<\/a> \u2013aproximadamente uno cada mil operaciones\u2013, lo que restringe la longitud de los algoritmos que pueden ejecutarse de forma fiable. Esto ha permitido que muchas de las demostraciones cu\u00e1nticas sean r\u00e1pidamente replicadas mediante t\u00e9cnicas cl\u00e1sicas avanzadas, como redes de tensores<\/a> o m\u00e9todos de propagaci\u00f3n de operadores<\/a>, que contin\u00faan mejorando y ejerciendo presi\u00f3n sobre el campo cu\u00e1ntico. <\/p>\n

Dudas razonables<\/h2>\n

Varios estudios han puesto en duda algunas propuestas de ventaja cu\u00e1ntica en machine learning<\/em>. En ciertos casos, si los algoritmos pueden entrenarse eficientemente, tambi\u00e9n pueden ser simulados cl\u00e1sicamente<\/a>. En otros, los problemas que tratan de resolver son demasiado simples para que haya ventaja cu\u00e1ntica<\/a>. Las otras propuestas como DQI no tienen a\u00fan aplicaciones pr\u00e1cticas directas, por ahora, ya que abordan problemas que requieren una cierta estructura para ser eficientes.<\/p>\n

La presi\u00f3n de los m\u00e9todos cl\u00e1sicos y el estudio de los l\u00edmites de las propuestas cu\u00e1nticas son fundamentales para entender para qu\u00e9 puede servir un ordenador cu\u00e1ntico.<\/p>\n

Corrigiendo errores a cambio de tiempo y tama\u00f1o<\/h2>\n

La soluci\u00f3n a largo plazo pasa por la correcci\u00f3n cu\u00e1ntica de errores<\/a>. Esta t\u00e9cnica consiste en construir c\u00fabits l\u00f3gicos fiables a partir de muchos c\u00fabits f\u00edsicos ruidosos. En principio, permite reducir los errores de forma arbitraria<\/a>, pero a costa de un gran aumento en los recursos necesarios. Las estimaciones m\u00e1s aceptadas (aqu\u00ed s\u00f3lo tomo en cuenta art\u00edculos que han pasado revisi\u00f3n por pares) de los recursos necesarios para romper una clave criptogr\u00e1fica utilizada en la vida real (RSA-2048<\/a>) hablan de requerir 20 millones de c\u00fabits ruidosos y una ejecuci\u00f3n de 8 horas<\/a>. Esto para reducir la tasa de fallo a un error por cada bill\u00f3n de operaciones.<\/p>\n

Aunque hay recientes propuestas que sugieren reducir estos requisitos a decenas<\/a> o cientos<\/a> de miles de c\u00fabits, asumen avances tecnol\u00f3gicos que a\u00fan no se han logrado y que no son triviales. Pensemos que se han tardado m\u00e1s de 20 a\u00f1os en demostrar experimentalmente<\/a> las propuestas originales de Alexei Kitaev del c\u00f3digo de superficie<\/a>. Aunque el progreso es r\u00e1pido, se requiere tiempo para avanzar. Especialmente cuando tenemos procesadores de 100 c\u00fabits y necesitamos decenas o cientos de miles de estos.<\/p>\n

Luchando contra la naturaleza<\/h2>\n

El mensaje, sin embargo, no debe ser de pesimismo, sino de cautela. En un entorno dominado por el hype<\/em>, es responsabilidad de la comunidad cient\u00edfica ser rigurosa y honesta sobre el estado real de la tecnolog\u00eda. La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica tiene un potencial enorme, pero su impacto transformador requiere todav\u00eda de avances fundamentales y ciencia b\u00e1sica. Es nuestra responsabilidad determinar de manera rigurosa para qu\u00e9 tareas puede ser \u00fatil un ordenador cu\u00e1ntico.<\/p>\n

Mientras visitaba la Universidad de Cambridge tuve el placer de asistir a una charla<\/a> impartida por el profesor Mikhail Lukin, l\u00edder mundial en computaci\u00f3n cu\u00e1ntica basada en \u00e1tomos fr\u00edos. En ella, Lukin<\/a> remarc\u00f3 que la correcci\u00f3n cu\u00e1ntica de errores trata de construir estados cu\u00e1nticos a escalas nunca alcanzadas. En cierto modo, se trata de luchar contra la propia naturaleza, que tiende a confinar los efectos cu\u00e1nticos a escalas muy peque\u00f1as. Creo que conseguiremos desafiar a la constante de Planck realizando estas m\u00e1quinas cu\u00e1nticas, pero \u00bfsabremos qu\u00e9 hacer con ellas?<\/p>\n

El D\u00eda mundial de la Cu\u00e1ntica es un gran momento para celebrar todo aquello que se consigui\u00f3 en la denominada primera revoluci\u00f3n cu\u00e1ntica<\/a> en el siglo XX. Y tambi\u00e9n para abordar con optimismo esta nueva era en la que estamos inmersos: la segunda revoluci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/p>\n<\/p><\/div>\n

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