Con la tecnología avanzando a una velocidad vertiginosa, los científicos e ingenieros necesitan más velocidad y capacidades de procesamiento que nunca. Problemas complejos y temas de investigación como el modelado de baterías, el modelado del comportamiento de átomos individuales en moléculas y la determinación del comportamiento de proteínas son ejemplos y son tareas difíciles 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 de su poder, estas supercomputadoras se quedan perplejas cuando se enfrentan a miles de variables complejas que interactúan de formas complejas. Considere el ejemplo de modelar el comportamiento de átomos individuales en una molécula. Este átomo interactúa con miles de otros electrones y átomos, y 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 en una red de distribución global. Estas son solo algunas de las muchas áreas en las que las computadoras cuánticas superarán a las supercomputadoras convencionales.
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 descomponen y procesan en estados binarios (1 y 0). Estos 1 y 0 no son más que millones de estados de transistores y capacitores que existen en un solo 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 llegado a un límite más allá del cual no se pueden aplicar las leyes clásicas de la física. La computación cuántica, por otro lado, funciona a nivel atómico en lugar de a nivel físico, lo que permite que los átomos individuales se polaricen para representar 1 y 0. Cada partícula se denomina 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 un estado que es una superposición de 0 y 1 y todos los estados que existen entre ellos. El entrelazamiento es 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 cuya superposición nos permite interactuar de alguna manera. El entrelazamiento cuántico permite que estos qubits interactúen entre sí a una velocidad ilimitada incluso en largas distancias. La superposición y el entrelazamiento hacen que la computación cuántica sea verdaderamente paralela. 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 tendrán un gran impacto.
Figura 2: Aplicaciones de computación cuántica en el sector energético
simulación cuántica
Los investigadores y científicos utilizan técnicas informáticas tradicionales para calcular las propiedades de los materiales e 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 se estudian las interacciones entre estas partículas. Los simuladores cuánticos resuelven estos problemas utilizando fenómenos cuánticos para simular modelos. Los simuladores cuánticos se aplican para estudiar muchos problemas en campos como la física de la materia condensada, la física de altas energías, la física atómica, la química cuántica y la cosmología. Las simulaciones cuánticas se pueden realizar en dispositivos analógicos simples que requieren poco control y son fáciles de construir. Muchos sistemas cuánticos, como átomos neutros, iones, moléculas polares, electrones en semiconductores, circuitos superconductores, espines nucleares y fotones, se clasifican como simuladores cuánticos.
cifrado
El cifrado es el proceso criptográfico que convierte el texto sin formato en texto cifrado para su protección. La criptografía cuántica utiliza la mecánica cuántica como una forma más segura de cifrar datos. Las técnicas de cifrado criptográfico ampliamente utilizadas, como el algoritmo Rivest-Shamir-Adleman (RSA), se basan en factorizaciones complejas y logaritmos discretos, consumen una gran cantidad de la potencia de procesamiento de las computadoras convencionales y, por lo tanto, son costosas. 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 a nivel mundial. La optimización es el proceso de encontrar la mejor solución a un problema dadas las restricciones y los resultados esperados. La fabricación requiere procesos eficientes para producir productos de alta calidad a precios bajos. La industria naviera necesita encontrar las rutas más rápidas y económicas para sus barcos, mientras que la industria de generación de energía necesita optimizar los procesos minuto a minuto para aprovechar la máxima 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 una alta potencia computacional para entrenar, lo que supone una gran carga para las computadoras tradicionales. Aunque hoy en día existen desafíos de hardware y software, el aprendizaje automático cuántico ciertamente puede reemplazar los algoritmos de ML tradicionales en un futuro cercano.
retos actuales
La computación cuántica promete varios beneficios, pero es necesario corregir varios agujeros. A continuación se enumeran algunos de los desafíos actuales que deben abordarse.
Susceptibilidad a las interacciones con el medio ambiente.
Las computadoras cuánticas son muy sensibles al entorno en el que se almacenan, ya que las interacciones con su entorno pueden causar 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 esta dificultad de aislamiento continúa aumentando a medida que aumenta la cantidad de qubits en el sistema. Se ha logrado cierto éxito usando qubits en campos magnéticos fuertes y usando iones, pero aún queda un largo camino por recorrer.
Errores y sus correcciones
La computación, ya sea clásica o cuántica, está sujeta a errores. 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. Los qubits no son bits digitales y no se pueden utilizar métodos convencionales de corrección de errores. Sin embargo, IBM desarrolló recientemente un algoritmo de corrección de errores con un total de 5 qubits (1 bit para computación y 4 bits para corrección) para una computación 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 un estado de 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 Cualquier cálculo es una tarea peligrosa, ya que existe el riesgo de corrupción de datos. Los desarrollos recientes incluyen algoritmos de búsqueda de bases de datos que se basan en la forma especial de “onda” de la curva de probabilidad de una computadora cuántica. Esto asegura que una vez que se completen todos los cálculos, el acto de medición descompondrá el estado cuántico en la respuesta correcta.
Las computadoras cuánticas podrían tardar años en abordar un conjunto cada vez más diverso de casos de uso que podrían beneficiar a la industria. Sin embargo, los desarrollos recientes de investigadores y gigantes tecnológicos como IBM muestran 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%20hacking.
https://azure.microsoft.com/en-in/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-quantum-computing/#overview
https://arxiv.org/pdf/cs/0602096