Durante los últimos cinco años las computadoras cuánticas alcanzaron un ritmo de desarrollo trepidante y el hito más impactante fue en octubre de 2019: cuando después de varias semanas de incertidumbre generalizada el equipo de investigadores de Google liderado por John Martinis publicó un artículo en el que explicócómo había alcanzado la supremacía cuántica

Buenos Aires-(Nomyc)-Este acontecimiento hizo mucho “ruido” que perduró durante meses, aunque luego llegaron otros hitos que confirman sin dejar el más mínimo resquicio a las dudas que los ordenadores cuánticos están mejorando a una velocidad que hace pocos años nos habría parecido inalcanzable.

Sin ir más lejos IBM, una de las empresas que están pujando con más decisión por esta disciplina, ya tiene preparado Osprey, un procesador cuántico de 433 cúbits y para este año promete tener listo Condor, un chip cuántico de nada menos que 1.121 cúbits.

Intel, Google, Honeywell o IonQ, también dedican una parte de sus recursos al desarrollo de esta tecnología, pero las computadores cuánticas, no están solo en manos de los Gobiernos y las grandes compañías.

Muchas empresas emergentes también se metieron a fondo en este mercado, y algunas de ellas, como la china SpinQ o la australiana Quantum Brilliance, tienen entre manos innovaciones muy prometedoras, aunque  todas ellas persiguen en esencia lo mismo: poner a punto el primer ordenador cuántico capaz de enmendar sus propios errores.

Varios caminos hacia la computación cuántica tolerante a errores: durante la conversación con él en junio de 2021 Ignacio Cirac, un físico español que dirige la División Teórica del Instituto Max Planck de Óptica Cuántica y es considerado uno de los padres fundacionales de la computación cuántica, explicó que “desarrollar ordenadores cuánticos que no cometan errores es muy complicado. No obstante, también nos aseguró que está convencido de que, a pesar de las dificultades, estas máquinas llegarán” aunque  según él “tardarán, pero llegarán”.

Cirac cree que para resolver la mayor parte de los problemas que los científicos esperan poder abordar en el futuro con los ordenadores cuánticos capaces de enmendar sus propios errores, como los de optimización o los del ámbito de la criptografía o la inteligencia artificial, será necesario tener varios millones de cúbits o  puede, incluso, que cientos de millones de cúbits.

Como hemos visto, el procesador cuántico más avanzado en la actualidad, lo tiene IBM, y tiene unos pocos cientos de cúbits, por lo que es evidente que quedan muchos desafíos tecnológicos que es necesario resolver.

Lo interesante es que no hay una única forma de recorrer este camino, por lo que las organizaciones que están investigando en el ámbito de la computación cuántica trabajan en varias tecnologías de cúbits diferentes, y cada una de ellas se encuentra en un grado de desarrollo distinto.

IBM, Intel y Google son algunas de las grandes empresas que apostaron por los cúbits superconductores, pero también lo han hecho otras mucho más pequeñas, como Atlantic Quantum, IQM, Anyon Systems, Rigetti Computing o Bleximo.

De hecho, si nos ceñimos al número de empresas que está trabajando en este tipo de bits cuánticos es razonable llegar a la conclusión de que esta es la tecnología que cuenta con un mayor respaldo y una mayor inversión, por lo que, de alguna manera, es la que va en cabeza.

De manera probable, esta estrategia es la que ayudará a tener más cúbits, pero también es más propensa a cometer errores que los cúbits de trampas de iones, que son una de las alternativas a los superconductores.

Además, estos últimos cúbits se caracterizan por trabajar a una temperatura de unos 20 milikelvin, que son aproximadamente -273 grados Celsius, con el propósito de operar con el mayor grado de aislamiento del entorno posible.

Como se informa en este artículo, las trampas de iones son actualmente la principal alternativa a los cúbits superconductores y esta es la tecnología, en la que están trabajando, entre otras empresas, IonQ y Honeywell y se caracteriza por utilizar átomos ionizados, y, por tanto, con una carga eléctrica global no neutra.

Esta propiedad permite mantenerlos aislados y confinados en el interior de un campo electromagnético, aunque este es solo el punto de partida.

A partir de aquí IonQ actúa sobre el estado cuántico de sus cúbits con trampas de iones enfriándolos para reducir el nivel de ruido computacional y utiliza láseres justo a continuación para operar con ellos, aunque no emplea un único láser; usa uno para cada ion, y también un láser global que actúa sobre todos ellos simultáneamente.

Honeywell también utiliza átomos ionizados y láseres, pero el procedimiento que emplea para establecer el entrelazamiento entre dos iones y actuar sobre ellos con un láser es diferente al usado por IonQ.

Los cúbits superconductores y los que recurren a las trampas de iones son los que actualmente tienen el mayor grado de desarrollo, pero hay otras tecnologías que también están progresando a buen ritmo.

Una de ellas utiliza iones implantados en macromoléculas, y es capaz de guardar información en ellas y efectuar cálculos sencillos.

Otra tecnología de cúbits muy prometedora son los átomos neutros, que también está siendo impulsada por varios grupos de investigación, y es atractiva porque está logrando reunir muchos cúbits manteniendo una gran exactitud y una relativa tolerancia a los errores.

De hecho, esta estrategia de alguna forma reúne las virtudes de los superconductores y las trampas de iones, aunque también queda mucha investigación por hacer en este terreno.

Ahora mismo es imposible prever cuál de estas tecnologías conseguirá entregarnos la cantidad de cúbits y la robustez necesarias para poner a punto un ordenador cuántico tolerante a los errores.

Puede, incluso, que la tecnología que alcance este hito no sea ninguna de las cuatro en las que hemos mencionado en este artículo, ya que queda mucho por resolver, pero se está haciendo un esfuerzo enorme para avanzar en esta disciplina, y podemos estar seguros de que antes de que acabe esta década seremos testigos de enormes avances en computación cuántica.

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