Las 12 mejores aplicaciones de la computación cuántica | Edición 2021

Los científicos de todo el mundo están impulsando las computadoras cuánticas, tratando de llegar a la tecnología de computación cuántica más poderosa. Los gigantes tecnológicos, incluidos Google e IBM, compiten por la supremacía cuántica.

¿Pero por qué? Las máquinas cuánticas pueden resolver ciertos problemas mil millones de veces más rápido que las computadoras clásicas. A medida que la demanda de procesadores potentes continúe aumentando y las tareas se vuelvan más grandes en alcance y complejidad, necesitaremos arquitecturas computacionales más efectivas para impulsar las soluciones.

Estos avances en la tecnología informática crearían millones de oportunidades en casi todos los aspectos de la vida moderna. Según GlobeNewswire, el mercado mundial de la computación cuántica se valoró en 507,1 millones de dólares en 2019. Se prevé que alcance los 65.000 millones de dólares para 2030, con un crecimiento de una tasa compuesta anual de 56%. Se espera que América del Norte y Europa representen más del 78% en el mercado de la computación cuántica.

No significa que los sistemas cuánticos reemplazarán a las computadoras de hoy. En cambio, trabajarán junto con las supercomputadoras clásicas porque cada una tiene sus fortalezas y ventajas únicas.

En este artículo de descripción general, hemos mencionado algunas de las aplicaciones principales de la computación cuántica a partir de las vastas posibilidades. Le dará una mejor idea de para qué están diseñadas las computadoras cuánticas.

12. Pronóstico del tiempo

Las computadoras cuánticas se pueden utilizar para mapear patrones climáticos extremadamente complejos. A diferencia de los sistemas meteorológicos actuales, podrá proporcionar pronósticos para regiones más pequeñas y específicas, ayudando a los agricultores a prepararse mejor para los cambios climáticos y ayudando a las aerolíneas a minimizar las interrupciones.

IBM está invirtiendo fuertemente en sistemas de pronóstico del tiempo. Ha colaborado con The Weather Company, el Centro Nacional de Investigación Atmosférica y la Corporación Universitaria de Investigación Atmosférica de los Estados Unidos para construir un modelo superior que podría estimar tormentas eléctricas a nivel local.

En 2019, IBM, en colaboración con The Weather Company, presentó el Sistema Global de Pronóstico Atmosférico de Alta Resolución (GRAF) que utiliza supercomputadoras IBM para procesar datos de millones de sensores en todo el mundo.

Cuando la computación cuántica sea factible, los sistemas tipo GRAF podrán analizar miles de millones de datos cada hora y pronosticar eventos micrometrológicos como la formación de nubes individuales o remolinos de viento.

11. Ciberseguridad

Todos son solo estimaciones aproximadas

Las computadoras cuánticas podrán resolver muchos problemas que son casi imposibles de resolver para las máquinas actuales. Esto incluye descifrar algoritmos de cifrado que protegen la infraestructura de Internet y los datos confidenciales.

El cifrado RSA basado en números de 2048 bits, por ejemplo, se usa ampliamente para la transmisión segura de datos. Se estima que una computadora cuántica con 20 millones de qubits podría romper dicho cifrado en 8 horas.

Por supuesto, el poder de la computación cuántica también se puede utilizar para desarrollar sistemas de cifrado muy seguros. Muchas empresas, incluidas Microsoft y Google, ya han comenzado a trabajar en algoritmos de cifrado de seguridad cuántica. Actualmente se encuentran en la fase teórica y de prueba. El principal desafío es integrar estos nuevos enfoques en la infraestructura existente.

Se supone que los algoritmos de seguridad cuántica cifran:

• Transacciones financieras y bancarias
• Comunicaciones militares y gubernamentales
• Redes corporativas
• Registros médicos y datos personales en la nube

10. Baterías de próxima generación

Las baterías de iones de litio han recorrido un largo camino:hace una década, solo podían hacer que los teléfonos inteligentes pasaran el día, ahora pueden alimentar vehículos eléctricos a lo largo de cientos de kilómetros.

Sin embargo, si queremos fabricar baterías más potentes y económicas que puedan durar más que las existentes, necesitamos algunos avances. Investigadores de IBM y Daimler AG (empresa matriz de Mercedes-Benz) están probando la eficiencia con la que las computadoras cuánticas podrán simular el comportamiento de los compuestos químicos en las baterías.

Pudieron simular momentos dipolares de cuatro moléculas de importancia industrial (sulfuro de hidrógeno, hidruro de litio, sulfuro de litio y sulfuro de hidrógeno y litio), utilizando una computadora cuántica de 21 qubit.

A medida que aumentemos o mejoremos los estados de los qubit, podremos probar compuestos más grandes y complejos para baterías de próxima generación. Este tipo de estudio es el trabajo fundamental que finalmente nos llevará allí.

9. Captura solar

La célula solar de puntos cuánticos | Crédito:Universidad de Queensland

Los puntos cuánticos (partículas semiconductoras de tamaño nanométrico con propiedades ópticas y electrónicas únicas debido a la mecánica cuántica) pueden convertir de manera eficiente la energía solar en electricidad. Esto nos ayudará a reducir significativamente las emisiones de carbono y mejorar las tecnologías de generación de energía existentes.

Investigadores australianos de la Universidad de Queensland ya han desarrollado puntos cuánticos flexibles e imprimibles que proporcionan una eficiencia de conversión de energía de más del 16 por ciento.

Los materiales de puntos cuánticos no tóxicos, como los nanocristales de sulfuro de bismuto de plata, se han estudiado exhaustivamente debido a su abundancia y seguridad. Aunque todavía no pueden operar comercialmente a gran escala, algunas pequeñas empresas han comenzado a comercializar productos fotovoltaicos de punto cuántico.

8. Fertilizantes limpios

Hoy en día, el fertilizante de amoníaco se produce mediante un proceso químico llamado Haber-Bosch. Combina nitrógeno atmosférico con hidrógeno a altas temperaturas y presiones extremadamente altas. El proceso utiliza cantidades masivas de energía y libera una gran cantidad de gases de efecto invernadero.

Si los investigadores conocieran en detalle el mecanismo de la nitrogenasa y el comportamiento de los metales de transición, podrían desarrollar catalizadores más eficientes para la fabricación de fertilizantes, así como varios otros productos químicos cruciales necesarios en las industrias.

La buena noticia es que las computadoras cuánticas podrían algún día modelar el cofactor principal de la nitrogenasa (cofactor FeMo), proporcionando información sobre sus mecanismos. Esto ayudaría a los químicos a desarrollar procesos industriales energéticamente eficientes para sintetizar fertilizantes nitrogenados.

7. Descubrimiento de material

Imagen cortesía de Second Bay Studios / Harvard SEAS

Dado que la computación cuántica se basa en fenómenos mecánicos cuánticos, como la superposición y el entrelazamiento, puede representar otros sistemas cuánticos con mucha más facilidad que las computadoras clásicas. Por ejemplo, una máquina cuántica puede resolver la ecuación de Schrödinger de una molécula para calcular sus estados de energía permitidos.

Ofrece la capacidad de simular moléculas complejas que las computadoras convencionales no pueden. Juntos, el hardware cuántico y los desarrollos de algoritmos cuánticos prometen revolucionar la química teórica.

Al manejar el ruido en los qubits en una máquina cuántica, los investigadores pueden desarrollar mejores materiales con propiedades ópticas y mecánicas finamente ajustadas.

Teniendo en cuenta los avances recientes en las técnicas de "cancelación de ruido cuántico", podemos decir que los materiales de la próxima generación podrían diseñarse en computadoras cuánticas en lugar de averiguar las propiedades químicas correctas mediante prueba y error.

6. Optimización del tráfico

Las computadoras cuánticas mitigarán muchos desafíos presentados por el aumento de la población y las congestiones en medio de la necesidad de descarbonización. Uno de esos desafíos es el control del tráfico.

La tecnología cuántica se puede utilizar para evitar atascos y acortar los tiempos de espera. Esto significa que los autobuses y taxis no tendrán que viajar largas distancias sin pasajeros, y la gente no tendrá que esperar mucho tiempo por sus taxis.

Volkswagen ya ha demostrado el uso en vivo de la computación cuántica para optimizar el tráfico. Su algoritmo de enrutamiento cuántico se ejecuta en la computadora cuántica D-Wave y calcula las rutas de viaje más rápidas individualmente en tiempo real.

Dichos algoritmos pueden interactuar constantemente con objetos en movimiento (bicicletas, automóviles y personas) y aumentar todo el sistema de movilidad de una ciudad. También se pueden implementar en el control del tráfico aéreo para optimizar la información de enrutamiento.

Volkswagen no es la única empresa que trabaja en la "optimización cuántica del tráfico". Casi todos los fabricantes de motores, incluidos BMW, Toyota y Ford, están invirtiendo en investigación cuántica.

5. Marketing y publicidad

Los algoritmos cuánticos pueden ofrecer mejores anuncios mediante la creación de patrones de asociaciones que influyen en el comportamiento de compra. En lugar de ofrecer anuncios basados ​​únicamente en el historial de navegación de los usuarios, estos algoritmos se centrarán en cómo se sienten los usuarios después de ver un anuncio y qué tipo de anuncios podrían ayudar a las marcas a establecer relaciones a largo plazo con sus clientes.

Por ejemplo, si el anuncio es agradable y hace que los espectadores se rían o se sientan bien, formará una sólida marca de relaciones públicas. Los anuncios aburridos o irritantes, por otro lado, pueden ser contraproducentes.

D-Wave Systems Inc. (en colaboración con Recruit Communication Ltd) ya ha aplicado la computación cuántica a la optimización de la publicidad, el marketing y las comunicaciones. El objetivo es analizar los datos complejos en menos tiempo y optimizar la eficiencia de hacer coincidir los anuncios con los clientes en el campo de la publicidad web.

D-Wave Systems también explicó cómo las organizaciones podrían utilizar el recocido cuántico para llegar a las audiencias con anuncios relevantes y aumentar la tasa de clics (CTR).

4. Modelado financiero

Los mercados modernos son uno de los sistemas más complicados que existen. En el tiempo que le lleve leer esta frase, los fondos de cobertura, los bancos de inversión y los inversores minoristas de todo el mundo habrán negociado más de 80 millones de dólares en acciones.

Para los inversores institucionales, encontrar la combinación adecuada para inversiones fructíferas, en función de los rendimientos esperados y los riesgos asociados, es muy importante para sobrevivir en el mercado. Se trata de analizar miles de factores que podrían afectar el precio de las acciones. Muchos bancos de inversión ejecutan simulaciones de "Monte Carlo" en computadoras clásicas para un análisis detallado, lo que requiere enormes recursos informáticos y tiempo.

Las computadoras cuánticas están especialmente diseñadas para este tipo de cálculo probabilístico. Al subirse al tren cuántico, los bancos de inversión no solo pueden mejorar la calidad de las soluciones, sino también reducir el tiempo para desarrollarlas. Dado que estas empresas manejan miles de millones de dólares, incluso una pequeña mejora en los retornos esperados puede ser muy valiosa para ellos.

En última instancia, las computadoras cuánticas ayudarán a los servicios financieros a:

• Incrementar las ganancias de inversión
• Reducir los requisitos de capital
• Mejorar la identificación y gestión de riesgos y cumplimiento
• Abra nuevas oportunidades de inversión.

Leer:¿Cuánto dinero hay en el mundo?

3. Descubrimiento de fármacos

El flujo de información genética dentro de un sistema biológico

En la actualidad, las empresas farmacéuticas necesitan miles de millones de dólares y más de diez años para descubrir un nuevo fármaco y comercializarlo. Ejecutan cientos de millones de comparaciones en computadoras clásicas. Sin embargo, las capacidades de procesamiento de estas máquinas son bastante limitadas:solo pueden analizar moléculas hasta un cierto tamaño.

Considere el diseño del fármaco penicilina, que contiene 41 átomos:modelar de manera completa y precisa la energía del estado base de la molécula de penicilina requeriría una máquina digital con más transistores que átomos en el universo observable.

El problema se puede resolver con la computación cuántica. A medida que el hardware y los algoritmos cuánticos estén más disponibles, será posible comparar moléculas mucho más grandes. Esto puede reducir drásticamente el tiempo y los costos de desarrollo de fármacos, lo que permite a los investigadores hacer nuevos descubrimientos más rápidamente que podrían conducir a la cura de diversas enfermedades.

En la industria de las ciencias de la vida, se espera que las computadoras cuánticas permitan tres casos de uso clave que se refuerzan entre sí en un círculo virtuoso:

• Desarrollar terapias de medicina de precisión mediante la asociación de genomas y resultados
• Aumentar la eficiencia del descubrimiento de fármacos de moléculas pequeñas y mejorar los resultados de los pacientes
• Crear productos biológicos novedosos basados ​​en predicciones de plegamiento de proteínas

2. Inteligencia artificial

La máquina cuántica de Google

La inteligencia demostrada por las máquinas se basa en el principio de aprender de la experiencia. Cuantos más conjuntos de datos utilice para entrenar la IA, más precisa será. Dado que la precisión / fuerza de la IA se basa en el análisis de millones o incluso miles de millones de puntos de datos, es un candidato ideal para la computación cuántica.

Para ciertos modelos, el aprendizaje automático cuántico será mucho más eficiente que el aprendizaje automático clásico. Se extiende a una rama de investigación que explora similitudes estructurales y metodológicas entre sistemas físicos específicos y sistemas de aprendizaje, en particular redes neuronales.

Se ha dicho que la inteligencia artificial será para el siglo XXI lo que fue la electricidad para el XX. Ya estamos en el punto en el que la IA es lo suficientemente capaz de crear otra IA, por lo que su importancia aumentará rápidamente.

Para acelerar el desarrollo, Google, en colaboración con Volkswagen y la Universidad de Waterloo, ha lanzado TensorFlow Quantum, una biblioteca de código abierto para la creación de prototipos de modelos de aprendizaje automático cuántico. IBM, Microsoft y otros gigantes tecnológicos también están invirtiendo dinero en el aprendizaje automático cuántico.

Leer:Inteligencia artificial frente a aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo

1. Física de partículas

Colisión protón-protón en el LHC que produce un bosón de Higgs | CERN

Quizás la aplicación más interesante y útil de la computación cuántica es estudiar nueva física. Los modelos de física de partículas son notablemente complejos y requieren una gran cantidad de recursos y un tiempo de cálculo prolongado para las simulaciones numéricas.

Por ejemplo, los experimentos en el Gran Colisionador de Hadrones del CERN producen un asombroso petabyte por segundo de datos de mil millones de colisiones de partículas por segundo. El análisis se realiza en un millón de núcleos de CPU que funcionan en 170 centros de datos en todo el mundo. Para 2027, la potencia informática necesaria para procesar y analizar los datos del CERN aumentará en un factor de 50 a 100.

Ahí es donde la computación cuántica resulta útil. Permitirá a los físicos simular la física nuclear, la dispersión de los núcleos, los quarks y las interacciones fundamentales.

El CERN ya ha comenzado a trabajar con IBM en computadoras cuánticas. Los investigadores han utilizado la "máquina vectorial de soporte cuántico" para ver cómo se podría utilizar el aprendizaje automático cuántico supervisado para identificar los eventos del bosón de Higgs en los datos de colisión.

Otro equipo de investigadores simuló con éxito teorías de calibre de celosía en una computadora cuántica, que describen la interacción entre partículas elementales, como quarks y gluones.

Leer:¿Qué es la supremacía cuántica? ¿Y por qué es importante?

En general, la computación cuántica está avanzando en varios campos, que van desde la física de muchos cuerpos hasta la energía molecular. Interrumpirá las técnicas actuales y permitirá a los investigadores abordar problemas que nunca antes hubieran intentado resolver.