Computación Cuántica en el Horizonte: Perspectiva de un Ingeniero

Ed Brown

(Imagen: phonlamaiphoto/Adobe Stock)

Mientras celebramos 2025, el Año Internacional de la Ciencia y Tecnología Cuántica, empecé a pensar en aplicaciones prácticas de la mecánica cuántica en computadoras, sensores y criptografía. Y encuentro que pensar en estas cosas desde el punto de vista de un ingeniero es bastante desafiante.

Si Richard Feynman, quien ganó un Premio Nobel por su trabajo en "electrodinámica cuántica", no pensaba que nadie realmente entendiera la mecánica cuántica, ¿cómo pueden tantas personas hoy hablar de computadoras cuánticas como la próxima gran cosa? Por otro lado, el propio Feynman sentó las bases teóricas de las computadoras cuánticas en 1982, cuando dijo que "para modelar con precisión un sistema cuántico, los científicos necesitarían construir otro sistema cuántico". Ese otro sistema es lo que ahora llamamos computadora cuántica.

Por ejemplo, según un artículo en el sitio web de Tech Briefs, se espera que el campo de la computación cuántica alcance 65.000 millones de dólares para 2030. En otro artículo, leemos: "Las computadoras cuánticas tienen el potencial de resolver problemas complejos en salud humana, descubrimiento de fármacos e inteligencia artificial millones de veces más rápido que algunos de los supercomputadores más rápidos del mundo".

Para aumentar mi confusión, aprendí que "Las respuestas de las computadoras cuánticas se extraen de distribuciones de probabilidad. Las computadoras cuánticas no te dan un valor específico para una respuesta. Lo que hacen es decirte qué tan probable es que un cierto valor sea la solución correcta" — sus respuestas son 'difusas'. "Desafortunadamente, ejecutar un algoritmo cuántico solo una vez no es suficiente. Para acercarse lo más posible a la respuesta 'correcta', los científicos computacionales ejecutan estos cálculos múltiples veces. Cada muestra reduce incertidumbre. La computadora puede necesitar ejecutar el algoritmo miles de veces — o incluso más — para acercarse lo más posible a la distribución más precisa". Pero hay un lado positivo: "Las computadoras cuánticas ejecutan estos algoritmos tan rápido que aún tienen el potencial de producir resultados mucho, mucho más rápido que las clásicas".

OK, puedo aceptar la idea de usar mecánica cuántica sin entenderla profundamente, pero tengo dificultad real con usar respuestas de una computadora cuántica que son solo probabilidades. Como ingeniero, estoy acostumbrado a buscar soluciones fijas y viables para problemas reales, no respuestas que digan, por ejemplo, que cuando presiono un botón de ascensor, este probablemente vendrá a mi piso.

Después de décadas de trabajo como IE, Ed Brown de SAE Media Group está bien entrado en su segunda carrera: Editor Técnico.

"Me di cuenta, mirando atrás a mis días de ingeniería y viendo todo lo último y mejor como editor, tengo muchos pensamientos sobre lo que pasa ahora a la luz de mis experiencias de ingeniería, y me gustaría compartir algunos ahora."

Explicación accesible de la física cuántica

Una de las mejores descripciones de computación cuántica que encontré fue del físico del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) Tara Fortier: "5 Conceptos Pueden Ayudarte a Entender Mecánica Cuántica y Tecnología — ¡Sin Matemáticas!". Ella explica que aunque la "difuminación" es una característica esencial de la computación cuántica, eso no es un fallo. "La física clásica gobierna el movimiento de cosas que podemos ver, como pelotas de béisbol y planetas. La física cuántica es un mundo que no podemos ver fácilmente. Si alguna parte de lo cuántico es sustancialmente diferente de la física clásica, es que la física a escala cuántica no solo es granular sino también difusa".

Pero la Dra. Fortier señala que la naturaleza misma es difusa. Cuando hacemos zoom en una imagen digital, está hecha de píxeles individuales, que parecen tener bordes bien definidos. Pero, "Si pudieras hacer zoom en los átomos y partículas subatómicas que componen el píxel, verías que las partículas subatómicas no están bien definidas — sus bordes y comportamiento son algo inciertos. Esto es similar a dibujar una línea 'perfecta' con lápiz y regla. Si miraras esa línea con un microscopio, los bordes se verían más ondulados que rectos".

Así que, supongo que se podría decir que una computadora cuántica ve el mundo de formas más alineadas con cómo el mundo realmente es que una computadora digital, que solo nos da una muestra del mundo.

Pero aún, como dijo Einstein, los comportamientos cuánticos son espeluznantes (spooky).

El artículo de Fortier hace algunos comportamientos cuánticos más accesibles pero aún muy difíciles de digerir para mí. Por ejemplo, la que he oído desde niño: La luz es tanto onda como partícula. A veces se comporta de una forma, como cuando ondas de luz nos dan arcoíris, pero cuando la luz golpea un panel solar actúa como partículas. Es difícil para mí entender eso, pero puedo aparcar mis reparos y solo aceptar que puede ser útil en ambas formas.

Luego está "el principio de incertidumbre de Heisenberg, que dice que el acto de medición perturba el estado cuántico del objeto". Así que, ¿cómo puedes basar una computadora en estados de partículas cuánticas si tu medición las perturba?

Pero para mí, lo más espeluznante de todo es el entrelazamiento cuántico — el estado cuántico de una partícula está correlacionado con el de otra, sin importar qué tan lejos estén. Así que, medir una partícula afecta el estado de su pareja. Sin embargo, hay uso práctico para el entrelazamiento — claves criptográficas seguras.

Todo esto me hace pensar que creo que más que ciencia se necesita para desarrollar computadoras cuánticas prácticas — los ingenieros tendrán que aceptar trabajar con tecnología que no pueden realmente entender.