Dossier completo — Computación cuántica
Fundamentos, historia, hardware, algoritmos, métricas, aplicaciones, proyectos, estándares, riesgos y roadmap
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Introducción
La computación cuántica utiliza fenómenos de la mecánica cuántica para abordar problemas que son difíciles o imprácticos para ordenadores clásicos. Mediante cúbits en superposición y entrelazamiento, los ordenadores cuánticos exploran espacios de estado de gran dimensión, aportando potencial ventaja en simulación de química y materiales, optimización combinatoria, criptografía y ciertos flujos de inteligencia artificial.
Idea central: no reemplaza el cómputo clásico general. Aporta aceleración o nuevas capacidades en dominios específicos con estructuras aprovechables por algoritmos cuánticos.
Cúbits
Superposición
Entrelazamiento
Interferencia
Corrección de errores
Computación híbrida
Historia y contexto
- Décadas de 1980–1990: formulación teórica de cómputo cuántico y gate models; primeros algoritmos (Deutsch–Jozsa, Grover, Shor).
- 2000–2015: demostraciones experimentales a pequeña escala; surgimiento de tecnologías como superconductores, iones atrapados y fotónica.
- 2016–2020: acceso en la nube a prototipos; ecosistemas de software (Qiskit, Cirq, PyQuil); demostraciones de ventaja cuántica en tareas específicas.
- 2021–2025: crecimiento del conteo de cúbits, mejoras de fidelidad, roadmaps públicos; expansión de casos piloto en química, optimización y aprendizaje híbrido.
Fundamentos técnicos
- Cúbit: unidad de información cuántica, representable como combinación lineal de estados base. Se manipula con puertas unitarias.
- Superposición: permite que un cúbit represente múltiples estados simultáneamente, aportando paralelismo físico.
- Entrelazamiento: correlaciones no clásicas entre cúbits; base de protocolos y aceleraciones algorítmicas.
- Interferencia: construcción y cancelación de amplitudes para resaltar soluciones válidas en ciertos algoritmos.
- Puertas cuánticas: X, Y, Z, Hadamard (H), S, T, rotaciones (Rx, Ry, Rz), CNOT, CZ; composición en circuitos.
- Medición: colapso del estado cuántico a resultados clásicos; diseño de circuitos incluye qué y cuándo medir.
Fragilidad y ruido: la decoherencia y errores de compuertas limitan la profundidad útil de los circuitos; la corrección de errores aspira a construir cúbits lógicos estables sobre cúbits físicos ruidosos.
Modelos computacionales cuánticos
- Gate-based (universal): circuitos de puertas unitarias y mediciones; objetivo final de tolerancia a fallos.
- Variacional híbrido: combina circuitos parametrizados con optimización clásica (VQE, QAOA), adecuado para hardware NISQ.
- Temple cuántico: optimización mediante sistemas que minimizan energías (D-Wave); no universal, útil en problemas específicos.
- Fotónica continua y modos: computación basada en estados ópticos, con bibliotecas especializadas.
Tecnologías de hardware
| Tecnología | Proveedores | Fortalezas | Retos |
|---|---|---|---|
| Superconductores | IBM, Google, Rigetti | Compatibilidad de fabricación, ritmo de escalado | Criogenia profunda, fidelidad y control de ruido |
| Iones atrapados | IonQ, Quantinuum | Alta fidelidad, conectividad entre cúbits | Velocidad de compuertas, escalado de sistemas |
| Fotónico | Xanadu | Operación a temperatura ambiente, integración óptica | Fuentes de estados, detección eficiente |
| Topológico | Investigación (Microsoft) | Potencial robustez intrínseca | Demostración práctica y materiales |
| Temple cuántico | D-Wave | Optimización especializada, acceso comercial | No universal, mapeo preciso del problema |
La elección tecnológica impacta fidelidades, tiempos de coherencia y topología de conectividad, condicionando el tipo de algoritmos prácticos y su tamaño.
Métricas de desempeño y calidad
- Fidelidad de puertas: probabilidad de operación correcta de una compuerta.
- Tiempos de coherencia (T1, T2): duración de estados útiles antes de decaer o perder fase.
- Error de lectura: precisión de la medición del estado de cúbits.
- Conectividad: qué cúbits pueden interactuar directamente; afecta la profundidad de circuitos.
- Tasa de error por ciclo: útil para estimar la profundidad máxima antes de que el ruido domine.
- Cúbits lógicos vs. físicos: relación determinada por el código de corrección de errores y los umbrales.
Umbral de corrección de errores: por debajo de ciertos niveles de ruido, la corrección puede escalar; por encima, el coste de cúbits físicos se vuelve prohibitivo.
Algoritmos cuánticos clave
| Algoritmo | Dominio | Idea | Notas prácticas |
|---|---|---|---|
| Shor | Criptografía | Factoriza enteros grandes eficientemente | Requiere tolerancia a fallos para tamaños relevantes |
| Grover | Búsqueda | Aceleración cuadrática en búsqueda no estructurada | Aplicable a fuerza bruta y ciertos problemas de decisión |
| VQE | Química | Estados de mínima energía con enfoque variacional | Híbrido cuántico‑clásico, adecuado para NISQ |
| QAOA | Optimización | Optimización aproximada para problemas combinatorios | Requiere buenos ansatz y ajuste de parámetros |
| HHL | Álgebra lineal | Resuelve sistemas lineales con ciertas estructuras | Condicionamiento y oráculos determinan utilidad práctica |
Stack de software y acceso en la nube
- Qiskit (IBM): SDK para diseño de circuitos, simulación y ejecución en hardware.
- Cirq (Google): enfoque modular para circuitos, integración con servicios de Google.
- PyQuil (Rigetti): programación y ejecución en arquitecturas superconductoras de Rigetti.
- Amazon Braket: agregador de proveedores (IonQ, Rigetti, D-Wave) con API unificada.
- Azure Quantum: orquestación de flujos híbridos y acceso a múltiples backends.
Los entornos incluyen simuladores y programación híbrida, facilitando pruebas y portabilidad entre proveedores.
Aplicaciones y casos de uso
| Sector | Problema | Enfoque cuántico | Estado |
|---|---|---|---|
| Química y materiales | Simulación de moléculas y reacciones | VQE, ansatz químicos, Hamiltonianos | Pilotos y investigación aplicada |
| Farmacéutica | Descubrimiento de fármacos | Simulación de enlaces y energías | Exploración con prototipos |
| Finanzas | Optimización de carteras y riesgo | QAOA, Grover modificado | Pilotos con datos acotados |
| Logística | Rutas y asignación de recursos | Temple cuántico, QAOA | Pruebas con instancias reales |
| Energía | Optimización de redes y flujos | Variacional y temple | Pilotos sectoriales |
| IA y ML | Aceleración de subrutinas | Kernel cuántico, circuitos variacionales | Investigación activa |
Proyectos y proveedores actuales
| Empresa | Proyecto / Tecnología | Estado | Notas |
|---|---|---|---|
| IBM Quantum | Superconductores; familias Eagle, Osprey, Condor | Escalado de cúbits y acceso global | Experiencia en nube, ecosistema Qiskit |
| Google Quantum AI | Superconductores; mejoras de fidelidad y ventaja específica | Demostraciones de referencia | Stack Cirq, investigación de escalabilidad |
| Microsoft Azure Quantum | Orquestación multi‑proveedor; investigación topológica | Servicios cloud y I+D | Foco en corrección de errores y materiales |
| IonQ | Iones atrapados; integración cloud | Comercial | Alta fidelidad, conectividad densa |
| Quantinuum | Iones; H‑Series con fidelidades líderes | Pilotos industriales | Aplicaciones en química y optimización |
| Xanadu | Fotónica; plataformas y SDK ópticos | Prototipos en nube | Exploración de escalabilidad óptica |
| Rigetti | Superconductores; PyQuil y servicios | Acceso comercial | Arquitecturas y portafolio híbrido |
| D‑Wave | Temple cuántico; optimización | Comercial | Casos de uso específicos |
Estándares de criptografía post‑cuántica
La estandarización de esquemas resistentes a ataques cuánticos está en curso, con familias basadas en retículas y otros problemas difíciles. Esta transición afectará certificación, protocolos de transporte (TLS), redes privadas (VPN) y sistemas financieros y gubernamentales.
- Motivación: mitigación del riesgo potencial de algoritmos como Shor sobre RSA y ECC.
- Estrategia: adopción gradual, compatibilidad, doble pila durante el periodo de transición.
- Impacto: actualización de infraestructuras criptográficas y cumplimiento regulatorio.
Riesgos, límites y consideraciones
- Hype y expectativas: resultados prácticos dependen de fidelidades, corrección de errores y escalado realista.
- Coste y complejidad: infraestructura criogénica o láseres de alta precisión; costes de ingeniería elevados.
- Seguridad: necesidad de transición a criptografía post‑cuántica antes de la disponibilidad de ataques prácticos.
- Portabilidad: diferencias entre proveedores y tecnologías; importancia de APIs y SDKs comunes.
- Ética y gobernanza: vigilancia sobre aplicación responsable en finanzas, defensa y privacidad.
Hoja de ruta 2025–2035
| Periodo | Hitos técnicos | Aplicaciones | Notas |
|---|---|---|---|
| 2025–2027 | Mejoras de fidelidad, conteo de cúbits, mitigación de errores | Pilotos en química, optimización, energía | Consolidación de ecosistemas y herramientas |
| 2028–2031 | Módulos con corrección de errores práctica | Flujos híbridos maduros en sectores clave | Estándares post‑cuánticos en adopción amplia |
| 2032–2035 | Tolerancia a fallos en dominios específicos | Adopción sectorial en farmacéutica y finanzas | Servicios cuánticos integrados en la nube |
Glosario esencial
| Término | Definición |
|---|---|
| Cúbit | Unidad de información cuántica que admite superposición y manipulación mediante puertas unitarias. |
| Superposición | Representación simultánea de múltiples estados, fuente del paralelismo físico. |
| Entrelazamiento | Correlaciones no clásicas entre cúbits que habilitan protocolos avanzados. |
| Interferencia | Construcción y cancelación de amplitudes para resaltar soluciones. |
| Decoherencia | Pérdida de coherencia del estado cuántico por interacción con el entorno. |
| Corrección de errores | Estrategias para crear cúbits lógicos estables a partir de cúbits físicos ruidosos. |
| Ventaja cuántica | Evidencia de superioridad práctica en tareas específicas respecto a enfoques clásicos conocidos. |
| NISQ | Computación cuántica de ruido intermedio sin tolerancia a fallos, útil para enfoques variacionales. |
