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Computación Cuántica
Computacion Tecnologia

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Computación Cuántica

Computación Cuántica

¿Qué es quantum computing?

La computación cuántica, una tecnología que está surgiendo rápidamente que aprovecha las leyes de la mecánica cuántica para resolver problemas demasiado complejos para las computadoras tradicionales.

¿Qué significa ``cuántica``?

El término cuántica en “computación cuántica” hace referencia a la mecánica cuántica que el sistema usa para calcular los resultados. En física, un cuanto es la unidad discreta más pequeña posible de cualquier propiedad física. Normalmente, hace referencia a las propiedades de las partículas atómicas o subatómicas, como los electrones, los neutrinos y los fotones.

¿Qué es un cúbit?

Un cúbit es la unidad básica de información en la computación cuántica. Los cúbits desempeñan en la computación cuántica un papel similar al que desempeñan los bits en la computación clásica, pero se comportan de manera muy diferente. Los bits clásicos son binarios y solo pueden tener una posición de 0 o 1, mientras que los cúbits pueden tener una superposición de todos los estados posibles.

¿Qué es la computación cuántica?

Los equipos cuánticos aprovechan el comportamiento único de la física cuántica, como la superposición, el entrelazamiento y la interferencia cuántica, y lo aplican al cálculo. Esto introduce nuevos conceptos en los métodos de programación tradicionales.

Superposición

En la superposición, las partículas cuánticas son una combinación de todos los estados posibles. Fluctúan hasta que se observan y se miden. Una forma de ilustrar la diferencia entre la posición binaria y la superposición es imaginar una moneda. Los bits clásicos se miden “volteando la moneda” y obteniendo cara o cruz. Sin embargo, si fuese posible mirar una moneda y ver las dos caras a la vez, y todos los estados entre medias, la moneda estaría en una superposición.

Entrelazamiento

El entrelazamiento es la capacidad de las partículas cuánticas para correlacionar entre sí los resultados de su medición. Cuando los cúbits están entrelazados, forman un único sistema y se influyen entre sí. Podemos usar las medidas de un cúbit para sacar conclusiones sobre los demás. Al agregar y entrelazar más cúbits en un sistema, los equipos cuánticos pueden calcular exponencialmente más información y resolver problemas más complejos.

Interferencia cuántica

Interferencia cuántica es el comportamiento intrínseco de un cúbit, debido a la superposición, de influir en la probabilidad de que colapse de una u otra forma. Los equipos cuánticos están diseñados y creados para reducir la interferencia tanto como sea posible y asegurar los resultados más precisos. Con este fin, Microsoft utiliza cúbits topológicos, que se estabilizan manipulando su estructura y rodeándolos con compuestos químicos que los protegen frente a interferencias externas

¿Cómo funciona la computación cuántica?

Un equipo cuántico tiene tres partes principales:

  • Un área que aloja los cúbits.
  • Un método para transferir señales a los cúbits.
  • Un equipo clásico para ejecutar un programa y enviar instrucciones.

En algunos métodos de almacenamiento de cúbits, la unidad que aloja los cúbits se mantiene a una temperatura justo por encima del cero absoluto para maximizar su coherencia y reducir la interferencia. Otros tipos de alojamiento de cúbits usan una cámara de vacío para minimizar las vibraciones y estabilizar los cúbits.

Se pueden enviar señales a los cúbits con diversos métodos, como las microondas, el láser y el voltaje.

¿Por qué las computadoras cuánticas son más rápidas?

A continuación se presenta un ejemplo que muestra cómo las computadoras cuánticas pueden tener éxito donde las computadoras tradicionales fallan:

Una supercomputadora podría ser excelente realizando tareas difíciles como revisar una gran base de datos de secuencias de proteínas. Pero tendrá dificultades para ver los patrones sutiles en esos datos que determinan cómo se comportan esas proteínas.

Las proteínas son cadenas largas de aminoácidos que se convierten en máquinas biológicas útiles cuando se pliegan en formas complejas. Averiguar cómo se plegarán las proteínas es un problema con implicaciones importantes para la biología y la medicina.

Una supercomputadora tradicional podría intentar plegar una proteína con fuerza bruta, aprovechando sus muchos procesadores para verificar todas las formas posibles de doblar la cadena química antes de llegar a una respuesta. Pero a medida que las secuencias de proteínas se hacen más largas y complejas, la supercomputadora se paraliza. En teoría, una cadena de 100 aminoácidos podría plegarse en billones de formas. Ninguna computadora tiene la memoria suficiente para manejar todas las combinaciones posibles de pliegues individuales.

Los algoritmos cuánticos adoptan un nuevo enfoque para este tipo de problemas complejos: crean espacios multidimensionales donde emergen los patrones que vinculan los puntos de datos individuales. En el caso de un problema de plegamiento de proteínas, ese patrón podría ser la combinación de pliegues que requieren la menor cantidad de energía para producirse. Esa combinación de pliegues es la solución al problema.

Las computadoras tradicionales no pueden crear estos espacios computacionales, por lo que no pueden encontrar estos patrones. En el caso de las proteínas, ya existen algoritmos cuánticos tempranos que pueden encontrar patrones de plegamiento en formas completamente nuevas y más eficientes, sin los laboriosos procedimientos de verificación de las computadoras tradicionales. A medida que el hardware cuántico escala y estos algoritmos avanzan, podrían abordar problemas de plegamiento de proteínas demasiado complejos para cualquier supercomputadora.

Cómo la complejidad paraliza a las supercomputadoras

Las proteínas son cadenas largas de aminoácidos que se convierten en máquinas biológicas útiles cuando se pliegan en formas complejas. Averiguar cómo se plegarán las proteínas es un problema con implicaciones importantes para la biología y la medicina.

Una supercomputadora tradicional podría intentar plegar una proteína con fuerza bruta, aprovechando sus muchos procesadores para verificar todas las formas posibles de doblar la cadena química antes de llegar a una respuesta. Pero a medida que las secuencias de proteínas se hacen más largas y complejas, la supercomputadora se paraliza. En teoría, una cadena de 100 aminoácidos podría plegarse en billones de formas. Ninguna computadora tiene la memoria suficiente para manejar todas las combinaciones posibles de pliegues individuales.

Las computadoras cuánticas están diseñadas para la complejidad
Los algoritmos cuánticos adoptan un nuevo enfoque para este tipo de problemas complejos: crean espacios multidimensionales donde emergen los patrones que vinculan los puntos de datos individuales. Las computadoras tradicionales no pueden crear estos espacios computacionales, por lo que no pueden encontrar estos patrones. En el caso de las proteínas, ya existen algoritmos cuánticos tempranos que pueden encontrar patrones de plegamiento en formas completamente nuevas y más eficientes, sin los laboriosos procedimientos de verificación de las computadoras tradicionales. A medida que el hardware cuántico escala y estos algoritmos avanzan, podrían abordar problemas de plegamiento de proteínas demasiado complejos para cualquier supercomputadora.

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