Las computadoras cuánticas son ideales para resolver problemas de química
Marijan Murat/dpa/Alamy
Si las computadoras cuánticas realmente pueden resolver problemas prácticos es una de las mayores preguntas sin respuesta de esta industria en crecimiento, y una que los investigadores de química industrial y médica podrían responder en 2026.
Calcular la estructura, la reactividad y otras propiedades químicas de una molécula es un problema intrínsecamente cuántico porque involucra a sus electrones, que son partículas cuánticas. Pero cuanto más compleja es una molécula, más difíciles se vuelven estos cálculos, lo que en algunos casos plantea un verdadero desafío incluso para las supercomputadoras tradicionales.
Por otro lado, como los ordenadores cuánticos también son intrínsecamente cuánticos, deberían tener una ventaja a la hora de abordar estos cálculos químicos. Y a medida que las computadoras cuánticas se han hecho más grandes y se pueden combinar más fácilmente con las tradicionales, vemos cada vez más cómo se recurre a este uso.
Por ejemplo, en 2025, investigadores de IBM y del instituto científico japonés RIKEN utilizaron una computadora cuántica y una supercomputadora para modelar varias moléculas. Investigadores de Google desarrollaron y probaron un algoritmo de computación cuántica para ayudar a desentrañar la estructura de las moléculas. Los investigadores de RIKEN también se asociaron con la empresa de computación cuántica Quantinuum para idear un flujo de trabajo para calcular las energías de las moléculas de tal manera que la computadora cuántica detecte sus propios errores. Por último, la nueva empresa de software cuántico Qunova Computing ya proporciona un algoritmo que utiliza en parte una computadora cuántica para calcular estas energías, que, según afirma, es aproximadamente 10 veces más eficiente que los métodos más tradicionales.
Deberíamos esperar ver mucho más de esto en 2026, a medida que estén disponibles computadoras cuánticas más grandes. “Las próximas máquinas más grandes nos permitirán desarrollar versiones más potentes de este [existing] “El flujo de trabajo y, en última instancia, seremos capaces de abordar problemas generales de química cuántica”, dice David Muñoz Ramo de Quantinuum. Hasta ahora, su equipo ha abordado sólo una molécula de hidrógeno, pero dice que podrían estar en el horizonte estructuras más complejas, como catalizadores, que aceleran reacciones industrialmente relevantes.
Otros equipos de investigación se están preparando para realizar un trabajo similar. Por ejemplo, en diciembre, Microsoft anunció una colaboración con la nueva empresa de software cuántico Algorithmiq con el objetivo explícito de desarrollar más algoritmos de química cuántica más rápidamente. De hecho, una encuesta de la industria de la computación cuántica realizada por Hyperion Research encontró que la química es el área principal en la que tanto los fabricantes como los compradores de computadoras cuánticas esperan ver progreso y éxito durante el próximo año. En las dos últimas encuestas anuales, la química cuántica fue el segundo y cuarto caso de uso más prometedor para la computación cuántica, respectivamente, por lo que la tendencia ha visto un interés y una inversión cada vez mayores.
Sin embargo, en última instancia, los cálculos de química cuántica no despegarán realmente hasta que las computadoras cuánticas se vuelvan a prueba de errores o tolerantes a fallas, algo que también está retrasando otras aplicaciones de estos exóticos dispositivos. “La capacidad de una computadora cuántica para resolver problemas más rápido que una computadora clásica depende de un algoritmo tolerante a fallas”, escribieron Philipp Schleich y Alán Aspuru-Guzik de la Universidad de Toronto en un comentario reciente sobre computación cuántica y química para la revista Science. Afortunadamente, alcanzar la tolerancia a fallas es el único objetivo en el que todos los fabricantes de computadoras cuánticas del mundo pueden estar de acuerdo.
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