A medida que la tecnología avanza a la velocidad del rayo, los científicos e ingenieros necesitan más velocidad y potencia de procesamiento que nunca. Los problemas complejos y las preguntas de investigación, como el modelado de baterías, el modelado del comportamiento de átomos individuales en moléculas y la determinación del comportamiento de las proteínas, son ejemplos de tales problemas, que representan un desafío incluso para las supercomputadoras. Una supercomputadora es una computadora grande que utiliza CPU y GPU convencionales para procesar datos en forma de bits.
A pesar del poder de estas supercomputadoras, se atascan cuando se encuentran con las complejas interacciones de miles de variables complejas. Considere el ejemplo de modelar el comportamiento de átomos individuales en una molécula. Este átomo interactúa con miles de otros electrones y átomos, por lo que todas estas posibilidades deben analizarse antes de llegar a la solución ideal. Otro ejemplo del mundo real es encontrar rutas ideales para cientos de camiones cisterna dentro de una red de transporte global. Estas son solo algunas de las muchas áreas en las que las computadoras cuánticas superan a las supercomputadoras clásicas.
Figura 1: La superposición y el entrelazamiento de Qubit permiten que las computadoras cuánticas logren el paralelismo.
La computación tradicional sigue los principios del álgebra booleana, donde todos los datos complejos se procesan dividiéndolos en estados binarios, los 1 y los 0. Estos 1 y 0 no son más que los estados de millones de transistores y condensadores en los que solo existe un estado a la vez. Por lo tanto, estos semiconductores físicos están limitados en términos de velocidad de conmutación.
A medida que la industria exige dispositivos más rápidos y compactos, los investigadores han alcanzado un umbral en el que no se pueden aplicar las leyes clásicas de la física. La computación cuántica, por otro lado, no opera a nivel físico, sino a nivel atómico, donde los átomos individuales pueden polarizarse para representar unos y ceros. Cada partícula se llama qubit o qubit. Debido a que estas computadoras operan a nivel cuántico, aprovechan los comportamientos inherentes de la física cuántica, como la superposición, el entrelazamiento y la interferencia cuántica.
La superposición es la capacidad de una partícula de existir en ambos estados binarios simultáneamente. Es decir, la partícula existe en una superposición de 0 y 1 y todos los estados que existen entre ellos. El entrelazamiento cuántico se refiere a la capacidad de los qubits para influir en otros qubits cuando se entrelazan para formar un solo sistema, y la interferencia cuántica es el comportamiento intrínseco de los qubits que de alguna manera afecta la probabilidad de colapso debido a la superposición de qubits. El entrelazamiento cuántico permite que estos qubits interactúen con una velocidad ilimitada incluso en largas distancias. La computación cuántica logra un verdadero paralelismo a través de la superposición y el entrelazamiento. Un registro de 2 bits en la computación clásica puede almacenar una de las cuatro configuraciones binarias posibles, mientras que un qubit en la computación cuántica puede almacenar las cuatro simultáneamente.
Tabla de contenido
Usos y campos de aplicación
La tecnología de computación cuántica se encuentra actualmente en sus primeras etapas. Las computadoras cuánticas con la tecnología actual no pueden realizar todas las tareas más rápido que las supercomputadoras, pero hay áreas en las que pueden marcar una gran diferencia.
Figura 2: Aplicaciones de la computación cuántica en el sector energético
simulación cuántica
Los investigadores y científicos utilizan técnicas informáticas convencionales para calcular las propiedades de los materiales con el fin de identificar nuevos materiales que cumplan requisitos específicos. Si bien estos métodos han tenido éxito, consumen mucha potencia de procesamiento y son ineficientes. Estos sistemas clásicos alcanzan sus límites cuando estudiamos las interacciones entre estas partículas. Los simuladores cuánticos resuelven estos problemas mediante la simulación de modelos utilizando fenómenos cuánticos, pero los simuladores clásicos pueden agotarse fácilmente. Los simuladores cuánticos tienen aplicaciones en el estudio de muchos problemas en áreas como la física de la materia condensada, la física de altas energías, la física atómica, la química cuántica y la cosmología. Las simulaciones cuánticas requieren menos control y se pueden ejecutar en dispositivos analógicos simples que son fáciles de construir. Muchos sistemas cuánticos se denominan simuladores cuánticos, como átomos neutros, iones, moléculas polares, electrones en semiconductores, circuitos superconductores, espines nucleares y fotones.
cifrado
El cifrado es un proceso criptográfico que convierte texto sin formato en texto codificado para su protección. La criptografía cuántica es el uso de la mecánica cuántica como un método más seguro para cifrar datos. Las técnicas criptográficas ampliamente utilizadas, como el algoritmo RSA (Rivest-Shamir-Adleman), se basan en factorizaciones complejas y logaritmos discretos, que consumen gran parte del poder de procesamiento de las computadoras clásicas, lo que las convierte en procedimientos costosos. La criptografía cuántica ha demostrado ser una solución criptográfica más eficiente. La criptografía cuántica utiliza un tren de fotones para enviar datos a través de un cable de fibra óptica, cuya potencia se detecta y mide en el punto final.
mejoramiento
La optimización de procesos es necesaria en todas las industrias del mundo. La optimización es el proceso de encontrar la mejor solución posible a un problema dadas las restricciones y los resultados esperados. Los fabricantes necesitan procesos eficientes para producir bienes de alta calidad a precios bajos. La industria naviera necesita encontrar las rutas más rápidas y económicas para los barcos, mientras que la industria de generación de energía necesita optimizar los procesos minuto a minuto para lograr la máxima utilización de energía al mínimo costo. La computación cuántica se puede utilizar para encontrar las mejores soluciones posibles a problemas complejos que pueden abrumar la infraestructura computacional clásica existente.
aprendizaje automático cuántico
El aprendizaje automático está revolucionando el mundo de la ciencia y los negocios, y casi todas las empresas confían en los algoritmos de ML para aprovechar al máximo los recursos disponibles. Aunque se han hecho grandes avances en este campo, su crecimiento se ha visto obstaculizado por la potencia computacional disponible en las computadoras clásicas. Estos modelos ML requieren un alto poder computacional para entrenar, lo que ejerce mucha presión sobre las computadoras tradicionales. A pesar de los desafíos de hardware y software en este momento, no hay duda de que el aprendizaje automático cuántico reemplazará a los algoritmos clásicos de ML en un futuro cercano.
retos actuales
La computación cuántica promete varios beneficios, pero es necesario solucionar varios baches. Algunos de los desafíos actuales que deben abordarse se enumeran a continuación.
sensibilidad a la interacción con el medio ambiente
Las computadoras cuánticas son muy sensibles a su entorno, ya que las interacciones con su entorno pueden conducir a la decoherencia. La decoherencia es la interrupción de la función del estado debido a interacciones no deseadas con el medio ambiente. Aislar un sistema cuántico de su entorno es extremadamente difícil, y este aislamiento se vuelve aún más difícil a medida que aumenta la cantidad de qubits en el sistema. Ha habido cierto éxito en el uso de qubits que usan iones en campos magnéticos fuertes, pero aún queda un largo camino por recorrer.
Errores y sus correcciones
Cualquier cálculo, clásico o cuántico, está sujeto a error. Para las computadoras clásicas, el cálculo es inherentemente no lineal, lo que facilita la identificación de errores y los métodos tradicionales de corrección de errores. La computación cuántica sigue la computación lineal, por lo que pequeños errores pueden invalidar resultados computacionales perfectos. Dado que los qubits no son bits digitales, no se pueden utilizar métodos de corrección de errores convencionales. Sin embargo, IBM desarrolló recientemente un algoritmo de corrección de errores con un total de 5 qubits (1 qubit para qubits computacionales y 4 qubits para qubits de corrección) para lograr un cálculo confiable.
Restricciones en la preparación del estado
La preparación del estado es el primer paso antes de iniciar el cálculo cuántico. La mayoría de los esquemas en esta etapa requieren que los qubits estén en una superposición para que el cálculo se realice correctamente. Por lo tanto, la preparación del estado es difícil y está sujeta a la sensibilidad de la computadora al entorno.
recuperación de datos posterior cuántico Generar cálculos es una tarea peligrosa, ya que existe el riesgo de corrupción de datos. Más recientemente, ha habido desarrollos tales como algoritmos de búsqueda en bases de datos que se basan en formas especiales “onduladas” de curvas de probabilidad en computadoras cuánticas. Esto asegura que el acto de medir decoherencia el estado cuántico a la respuesta correcta una vez que se completan todos los cálculos.
Las computadoras cuánticas podrían tardar años en darse cuenta del creciente número de casos de uso que podrían beneficiar a la industria. Sin embargo, los desarrollos recientes de investigadores y grandes empresas tecnológicas como IBM indican que las computadoras cuánticas seguramente superarán a las computadoras clásicas en un futuro cercano.
referencia
https://www.ibm.com/in-en/topics/quantum-computing
https://quantumxc.com/blog/quantum-cryptography-explained/#:~:text=Cryptography%20is%20the%20process%20of,way%20that%20cannot%20be%20ha sido pirateado.
https://azure.microsoft.com/en-in/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-quantum-computing/#overview
https://arxiv.org/pdf/cs/0602096