Las computadoras cuánticas podrían ayudarnos a comprender cómo se comportan los objetos cuánticos
Galina Nelyubova/Unsplash
Durante el año pasado, seguí contándole la misma historia a mi editor: las computadoras cuánticas están a punto de volverse útiles para el descubrimiento científico.
Por supuesto, ese siempre ha sido el objetivo. La idea de utilizar computadoras cuánticas para comprender mejor nuestro universo es parte de su historia de origen, e incluso apareció en un discurso de 1981 de Richard Feynman. Al contemplar la mejor manera de simular la naturaleza, escribió: “Podemos renunciar a nuestra regla sobre lo que era la computadora, podemos decir: dejemos que la computadora misma esté construida con elementos de la mecánica cuántica que obedezcan las leyes de la mecánica cuántica”.
Hoy en día, la visión de Feynman ha sido realizada por Google, IBM y docenas de empresas y equipos académicos más. Sus dispositivos ahora se utilizan para simular la realidad a nivel cuántico, y he aquí algunos aspectos destacados.
Para mí, los desarrollos cuánticos de este año comenzaron con dos estudios que llegaron a mi escritorio en junio y que trataban de la física de partículas de alta energía. Dos equipos de investigación distintos habían utilizado dos ordenadores cuánticos muy diferentes para simular el comportamiento de pares de partículas en campos cuánticos. Uno utilizó el chip Sycamore de Google, fabricado a partir de diminutos circuitos superconductores controlados con microondas, y el otro utilizó un chip producido por la empresa de computación cuántica QuEra, basado en átomos extremadamente fríos controlados con láseres y fuerzas electromagnéticas.
Los campos cuánticos codifican cómo una fuerza, como la fuerza electromagnética, actuaría sobre una partícula en cualquier posición del universo. También tienen una estructura local que dicta los comportamientos que deberías ver si acercas cualquier partícula. Estos campos son difíciles de simular en el caso de la dinámica de partículas, cuando la partícula hace algo a lo largo del tiempo y se quiere hacer algo parecido a una película de ello. Para dos versiones muy simplificadas de campos cuánticos que aparecen en el modelo estándar de física de partículas, las dos computadoras cuánticas abordaron exactamente esta tarea.
Jad Halimeh de la Universidad de Munich, que trabaja en el campo pero no había estado involucrado en ninguno de los experimentos, incluso me dijo que una versión más potente de estos experimentos, que simula campos más complejos en computadoras cuánticas más grandes, podría eventualmente ayudarnos a comprender qué hacen las partículas dentro de los colisionadores de partículas.
Tres meses después, estaba hablando por teléfono con otros dos equipos de investigadores, discutiendo nuevamente sobre esos mismos dos tipos de computadoras cuánticas, que ahora se habían puesto al servicio de la física de la materia condensada. Aprecio mucho la física de la materia condensada porque la estudié en la escuela de posgrado, pero su impacto se extiende mucho más allá de las inclinaciones de este columnista. Ha sido particularmente crítico para el desarrollo de las tecnologías de semiconductores que subyacen a los dispositivos cotidianos como los teléfonos inteligentes.
En septiembre, investigadores de la Universidad de Harvard y la Universidad Técnica de Munich en Alemania utilizaron computadoras cuánticas para simular dos fases exóticas de la materia que habían sido predichas en teoría pero que eludieron experimentos más tradicionales. Las computadoras cuánticas demostraron ser expertas en predecir las propiedades de estos extraños materiales, algo que hasta ahora no se ha logrado al cultivar y sondear cristales en el laboratorio.
Octubre trajo la perspectiva de un uso práctico para una nueva computadora cuántica superconductora de Google, llamada Willow. Los investigadores de la empresa y sus colegas utilizaron Willow para ejecutar un algoritmo que puede usarse para interpretar datos de espectroscopia de resonancia magnética nuclear (RMN), que es una técnica comúnmente utilizada para estudiar moléculas en la investigación bioquímica.
Aunque la demostración del equipo con datos reales de RMN no hizo nada que una computadora tradicional no pudiera hacer, las matemáticas del algoritmo prometen algún día superar las capacidades de las máquinas clásicas, permitiendo a los investigadores aprender detalles sin precedentes sobre las moléculas. La rapidez con la que esto se confirme depende del ritmo al que mejore el hardware de computación cuántica.
Un mes después, un tercer tipo de computadora cuántica entró en la conversación. Una empresa llamada Quantinuum demostró que su computadora cuántica Helios-1, fabricada a partir de iones atrapados, puede ejecutar simulaciones de un modelo matemático para una conductividad eléctrica perfecta o superconductividad. Como conducen la electricidad sin pérdidas, los superconductores pueden abrir la puerta a una electrónica extremadamente eficiente o incluso hacer que la red eléctrica sea más sostenible. Sin embargo, todos los superconductores conocidos sólo funcionan a alta presión o a temperaturas extremadamente bajas, lo que los hace poco prácticos. Un modelo matemático que revela exactamente por qué algunos materiales superconductores serían un paso crucial hacia la construcción de superconductores útiles.
Helios-1 simuló lo que, según me dijo Henrik Dryer, investigador de Quantinuum, es posiblemente el modelo más importante de su tipo; uno que ha atraído la atención de los físicos desde la década de 1960. Y si bien esta simulación específica no ofreció ninguna visión radicalmente nueva sobre la superconductividad, sí anunció que las computadoras cuánticas son actores valiosos en la larga búsqueda de los físicos para comprenderlas mejor.
Apenas una semana después, me encontré en una llamada con Sabrina Maniscalco de la firma de algoritmos cuánticos Algorithmiq, hablando sobre metamateriales. Se trata de materiales cuyos detalles microscópicos pueden diseñarse para que tengan propiedades especiales que los materiales naturales no tienen. También pueden fabricarse a medida para algunos fines específicos, desde rudimentarias capas de invisibilidad hasta ingredientes químicos que pueden acelerar reacciones.
Los metamateriales también son algo en lo que incursioné cuando era estudiante de posgrado, y el equipo de Maniscalco descubrió cómo simular uno usando una computadora cuántica de IBM hecha de circuitos superconductores. Específicamente, podrían rastrear cómo un metamaterial codifica la información, incluso en regímenes en los que una computadora más convencional puede tener dificultades. Aunque esto puede parecer una configuración bastante abstracta, Maniscalco me dijo que podría avanzar en la investigación de catalizadores químicos, así como de baterías de estado sólido y ciertos dispositivos que convierten la luz en electricidad.
Como si la física de partículas, las nuevas fases de la materia, las investigaciones moleculares, los superconductores y los metamateriales no fueran suficientes, mientras esbozaba esta columna recibí un consejo sobre un estudio en el que un equipo de investigadores de la Universidad de Maryland en EE. UU. y la Universidad de Waterloo en Canadá utilizaron una computadora cuántica de iones atrapados para determinar cómo se comportan las partículas unidas por la fuerza nuclear fuerte a diferentes temperaturas y densidades. Se cree que parte de este comportamiento tiene lugar dentro de las estrellas de neutrones, que son objetos cósmicos poco comprendidos, y que también ocurrió en el universo primitivo.
Si bien el cálculo cuántico del equipo implicó aproximaciones que no coinciden del todo con los modelos más realistas de la fuerza fuerte, el estudio defiende otro campo de la física donde las computadoras cuánticas están surgiendo como máquinas de descubrimiento.
Ciertamente, esta abundancia de ejemplos también viene acompañada de abundantes advertencias y signos de interrogación. La mayoría de los modelos matemáticos que han sido simulados en hardware cuántico requieren cierto número de simplificaciones y aproximaciones en comparación con los más realistas, la mayoría de las computadoras cuánticas todavía son tan propensas a errores que requieren que los resultados de sus cálculos sean posprocesados para mitigar o eliminar esos errores, y la cuestión de comparar los resultados de las computadoras cuánticas con lo que pueden hacer las mejores computadoras convencionales sigue siendo espinosa.
En pocas palabras, los métodos tradicionales de computación y simulación son otra área donde el progreso ha sido rápido y alentador, colocando a los investigadores de computadoras clásicas y cuánticas en una dinámica de ida y vuelta donde la computación más compleja o más rápida de ayer inevitablemente se convierte en la segunda del mañana. El mes pasado, IBM incluso se asoció con varias otras empresas para lanzar un “rastreador de ventajas cuánticas” disponible públicamente, que eventualmente se convertirá en una tabla de clasificación que mostrará dónde las computadoras cuánticas están aventajando a sus contrapartes convencionales, o no.
Pero incluso si las computadoras cuánticas no llegan a la cima de esa lista en el corto plazo, el año pasado de informes aún cambió mis antecedentes hacia el entusiasmo y la anticipación. Esto se debe a que estos experimentos efectivamente hacen que las computadoras cuánticas pasen de ser objeto de estudio científico a convertirse en herramientas para hacer ciencia de una manera que era imposible hace apenas unos años.
A principios de este año, esperaba escribir principalmente sobre experimentos de evaluación comparativa, donde las computadoras cuánticas ejecutan protocolos que muestran su cuántica en lugar de resolver problemas útiles. Estos cálculos a menudo sirven para resaltar cuán diferentes son las computadoras cuánticas de las convencionales, y pueden subrayar su potencial para hacer cosas radicalmente nuevas. Pero el camino desde allí hasta un cálculo útil para un físico en activo parecía largo y nada obvio. Ahora, aunque con cautela, creo que ese camino puede ser más corto de lo que esperaba. Estoy seguro de que me aguardarán más sorpresas cuánticas en 2026.
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