miniaturadeimagen|La esfera de Bloch es una representación de un cúbit, el bloque de construcción fundamental de los computadores cuánticos.
La computación cuántica o informática cuántica es un paradigma de computación distinto al de la informática clásica. Se basa en el uso de bits cuánticos (cúbits), una combinación especial de unos y ceros. Los bits de la computación clásica pueden estar en 1 o en 0, pero solo un estado a la vez, en tanto que el cúbit puede tener los dos estados simultáneamente. Esto da lugar a nuevas puertas lógicas que hacen posibles nuevos algoritmos.
Una misma tarea puede tener diferente complejidad en computación clásica comparada con la que tiene en computación cuántica, lo que ha dado lugar a una gran expectación, ya que algunos problemas intratables pasan a ser tratables. Mientras que un computador clásico equivale a una máquina de Turing,Con la salvedad de que una máquina de Turing tiene memoria infinita. un ordenador cuántico equivale a una máquina de Turing cuántica.
La doctora Talia Gershon (directora de Estrategia de Investigación e Iniciativas de Crecimiento en IBM) describe la computación cuántica, de manera muy general, como una combinación entre tres factores: la superposición de giros, el entrelazamiento de dos objetos y la interferencia, la cual ayuda a controlar los estados cuánticos y amplificar los tipos de señales que están orientados hacia la respuesta correcta, y luego cancelar los tipos de señales que conducen a la respuesta incorrecta.
A medida que evoluciona la tecnología y se reduce el tamaño de los transistores para producir microchips cada vez más pequeños, esto se traduce en mayor velocidad de proceso. Sin embargo, no se pueden hacer los chips infinitamente pequeños, ya que hay un límite tras el cual dejan de funcionar correctamente. Cuando se llega a la escala de nanómetros, los electrones se escapan de los canales por donde deben circular; a esto se le denomina efecto túnel.
Una partícula clásica, si se encuentra con un obstáculo, no puede atravesarlo y rebota. Pero con los electrones, que son partículas cuánticas y se comportan como ondas, existe la posibilidad de que una parte de ellos pueda atravesar las paredes si son lo suficientemente delgadas; de esta manera la señal puede pasar por canales donde no debería circular. Por ello, el chip deja de funcionar correctamente.
La idea de computación cuántica surge en 1981, cuando Paul Benioff expuso su teoría para aprovechar las leyes cuánticas en el entorno de la informática. En vez de trabajar a nivel de voltajes eléctricos, se trabaja a nivel de cuanto. En la computación digital, un bit puede tomar solo uno de dos valores: 0 o 1. En cambio, en la computación cuántica intervienen las leyes de la mecánica cuántica, y la partícula puede estar en superposición coherente: puede ser 0, 1 y puede ser 1 y 0 a la vez (dos estados ortogonales de una partícula subatómica). Eso permite que se puedan realizar varias operaciones a la vez, según el número de cúbits.
El número de cúbits indica la cantidad de bits que pueden estar en superposición. Con los bits convencionales, si se tenía un registro de tres bits, había ocho valores posibles y el registro solo podía tomar uno de esos valores. En cambio, si se tiene un vector de tres cúbits, la partícula puede tomar ocho valores distintos a la vez gracias a la superposición cuántica. Así, un vector de tres cúbits permitiría un total de ocho operaciones paralelas. Como cabe esperar, el número de operaciones es exponencial con respecto al número de cúbits.
Para hacerse una idea del gran avance, un computador cuántico de 30 cúbits equivaldría a un procesador convencional de 10 teraflops (10 billones de operaciones en coma flotante por segundo), actualmente la supercomputadora convencional Summit tiene la capacidad de procesar 200 petaflops (200 mil billones).
Funcionamiento
En el modelo de cómputo tradicional el bit es la unidad mínima de información, el cual corresponde a un sistema binario, sólo puede tomar dos valores, representados por 0 y 1. Es posible usar y combinar más bits para representar mayor cantidad de información.
Por el otro lado, en un sistema de cómputo cuántico la unidad mínima de información es el cúbit, el cual posee el principio de superposición cuántica, que permite al cúbit tomar diversos valores a la vez, puede ser 0 y 1, o bien es incluso posible que no sólo ocurra una superposición de ambos valores, sino que ocurra una superposición simultánea de todos los cúbits que se estén combinando, un conjunto de dos cúbits puede representar una superposición de valores: 00, 01, 10 y 11 a la vez. El incremento de la capacidad de superposición, equivale a una mayor capacidad de representación de información.
Entrelazamiento El entrelazamiento es una cualidad con la que dos cúbits que han sido entrelazados (en una correlación) pueden ser manipulados para hacer exactamente lo mismo, garantizando que se puedan realizar operaciones en paralelo o simultáneamente. A este principio se le conoce como paralelismo cuántico, y permite que la capacidad de realizar operaciones en paralelo crezcan de manera exponencial en relación con el número de cúbits con los que puede operar el computador.
Interferencia cuántica Durante la manipulación de cúbits, se puede realizar una operación llamada interferencia cuántica, que aprovecha las propiedades de la superposición para reforzar o cancelar ciertos resultados, mejorando así la precisión y eficiencia de los cálculos.
Problemas
Uno de los obstáculos principales para la computación cuántica es el problema de la decoherencia cuántica, que causa la pérdida del carácter unitario (y, más específicamente, la reversibilidad) de los pasos del algoritmo cuántico. Los tiempos de decoherencia para los sistemas candidatos, en particular el tiempo de relajación transversal (en la terminología usada en la tecnología de resonancia magnética nuclear e imaginería por resonancia magnética), está típicamente entre nanosegundos y segundos, a temperaturas bajas. Las tasas de error son típicamente proporcionales a la razón entre tiempo de operación frente a tiempo de decoherencia, de forma que cualquier operación debe ser completada en un tiempo mucho más corto que el tiempo de decoherencia. Si la tasa de error es lo bastante baja, es posible usar eficazmente la corrección de errores cuántica, con lo cual sí serían posibles tiempos de cálculo más largos que el tiempo de decoherencia y, en principio, arbitrariamente largos. Se cita con frecuencia una tasa de error límite de 10–4, por debajo de la cual se supone que sería posible la aplicación eficaz de la corrección de errores cuánticos.
El doctor Steven Girvin (profesor de física en el Instituto Cuántico de Yale), cuyo enfoque principal es la corrección de errores cuánticos y tratar de comprender el concepto de tolerancia a fallos, dice que «todos creen saberlo cuando lo ven, pero nadie en el caso cuántico puede definirlo con precisión». Así mismo, menciona que en un sistema cuántico, cuando se observa la tolerancia a fallos o se realizan mediciones, el sistema puede cambiar de una manera que está fuera de control.
Otro de los problemas principales es la escalabilidad, especialmente teniendo en cuenta el considerable incremento en cúbits necesarios para cualquier cálculo que implica la corrección de errores. Para ninguno de los sistemas actualmente propuestos es trivial un diseño capaz de manejar un número lo bastante alto de cúbits para resolver problemas computacionalmente interesantes hoy en día.
Soporte físico
Aún no se ha resuelto el problema sobre qué soporte físico sería el idóneo para la computación cuántica. Se ha definido una serie de condiciones que debe cumplir, conocida como la lista de Di Vincenzo, y hay varios candidatos actualmente.
Ingenieros de Google trabajan (2018) en un procesador cuántico llamado "Bristlecone".
Condiciones a cumplir
El sistema ha de poder iniciarse, esto es, llevarse a un estado de partida conocido y controlado. Ha de ser posible hacer manipulaciones a los cúbits de forma controlada, con un conjunto de operaciones que forme un conjunto universal de puertas lógicas (para poder reproducir cualquier otra puerta lógica posible). El sistema ha de mantener su coherencia cuántica a lo largo del experimento. Ha de poder leerse el estado final del sistema, tras el cálculo. El sistema ha de ser escalable: tiene que haber una forma definida de aumentar el número de cúbits, para tratar con problemas de mayor coste computacional.
Candidatos
Espines nucleares de moléculas en disolución, en un aparato de RMN. Flujo eléctrico en SQUID. Iones suspendidos en vacío. Puntos cuánticos en superficies sólidas. Imanes moleculares en micro-SQUID. Computadora cuántica de Kane. Computación adiabática, basada en el teorema adiabático.
Procesadores
En 2004, científicos del Instituto de Física aplicada de la Universidad de Bonn publicaron resultados sobre un registro cuántico experimental. Para ello utilizaron átomos neutros que almacenan información cuántica, por lo que son llamados «cúbits» por analogía con los «bits». Su objetivo actual es construir una puerta cuántica, con lo cual se tendrían los elementos básicos que constituyen los procesadores, que son el corazón de los computadores actuales. Cabe destacar que un chip de tecnología VLSI contiene actualmente más de 100000 puertas, de manera que su uso práctico todavía se presenta en un horizonte lejano.
Transmisión de datos
Científicos de los laboratorios Max Planck y Niels Bohr publicaron en la revista Nature en noviembre de 2004, resultados sobre la transmisión de información cuántica a distancias de 100km usando la luz como vehículo, obteniendo niveles de éxito del 70%, lo que representa un nivel de calidad que permite utilizar protocolos de transmisión con autocorrección. Actualmente se trabaja en el diseño de repetidores, que permitirían transmitir información a distancias mayores a las ya alcanzadas.
Programas de computación
Algoritmos cuánticos
Los algoritmos cuánticos se basan en un margen de error conocido en las operaciones de base y trabajan reduciendo el margen de error a niveles exponencialmente pequeños, comparables al nivel de error de las máquinas actuales. Algoritmo de Shor Algoritmo de Grover Algoritmo de Deutsch-Jozsa
Modelos Computadora cuántica de Benioff Computadora cuántica de Feynman Computadora cuántica de Deutsch
Complejidad
La clase de complejidad BQP estudia el costo de los algoritmos cuánticos con bajo margen de error.
Problemas propuestos
Se ha sugerido el uso de la informática cuántica como alternativa superior a la computación clásica para varios problemas, entre ellos: Factorización de números enteros Logaritmo discreto Simulación de sistemas cuánticos: Richard Feynman conjeturó en 1982 que los ordenadores cuánticos serían eficaces como simuladores universales de sistemas cuánticos, y en 1996 se demostró que la conjetura era correcta.
Cronología miniaturadeimagen|Fotografía de un chip fabricado por D-Wave Systems Inc. diseñado para trabajar como procesador de 128 qubit.
Años 1980 A comienzos de la década de 1980, empezaron a surgir las primeras teorías que apuntaban a la posibilidad de realizar cálculos de naturaleza cuántica.
1981 - Paul Benioff Las ideas esenciales de la computación cuántica surgieron de la mente de Paul Benioff, quien trabajaba en el Laboratorio Nacional Argonne, en Illinois (Estados Unidos). Imaginó un ordenador tradicional (máquina de Turing) que trabajaba con algunos principios de la mecánica cuántica. 1981-1982 Richard Feynman Richard Feynman, físico del Instituto de Tecnología de California (Estados Unidos) y ganador del Premio Nobel en 1965, presentó una ponencia durante la Primera Conferencia sobre la Física de la Computación, realizada en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (Estados Unidos).