En 1996, un físico cuántico de Bell Labs publicó una nueva fórmula para buscar en una base de datos de N entradas. Los informáticos saben desde hace tiempo que este proceso necesita alrededor de N pasos porque, en el peor de los casos, el último elemento de la lista podría ser el de interés. Sin embargo, este físico, llamado Lov Grover, demostró que las extrañas reglas de la mecánica cuántica permiten realizar la búsqueda en una cantidad de pasos igual a la raíz cuadrada de N.

Este hallazgo fue importantísimo. Buscar en bases de datos es una tarea fundamental en informática. Se utiliza desde para encontrar números de teléfono hasta para descifrar códigos criptográficos. Por lo tanto, cualquier aceleración del proceso supone un avance significativo.

La fórmula de Grover se convirtió en el segundo algoritmo cuántico que demostraba ser más rápido que su homólogo clásico (el primero fue el algoritmo del matemático Peter Shor para factorizar números, descubierto en 1994). El trabajo de Grover fue un factor clave para allanar el revolucionario camino de la computación cuántica, que sigue avanzando en la actualidad.

Pero a pesar del interés, el algoritmo de Grover ha tardado mucho en implementarse debido a algunos importantes desafíos técnicos. El primer ordenador cuántico capaz de implementarlo apareció en 1998, pero la primera versión escalable no surgió hasta 2017, e incluso entonces solo funcionaba con tres cúbits. Está claro que se necesitan nuevas formas de implementar este algoritmo desesperadamente.

Y eso es lo que han conseguido el investigador en la Universidad de Tolón (Francia) Stéphane Guillet y sus colegas, pues aseguran que este proceso puede ser más fácil de lo que se pensaba. Afirman tener pruebas de que el algoritmo de búsqueda de Grover es un fenómeno natural. Su investigación detalla: “Ofrecemos la primera evidencia de que, bajo ciertas condiciones, los electrones pueden comportarse como los de Grover de forma natural buscando defectos en un material”.

Eso tiene implicaciones obvias para la computación cuántica, pero su importancia real podría resultar mucho más profunda. Los expertos llevan tiempo debatiendo si la búsqueda cuántica sería capaz de explicar uno de los mayores misterios sobre el origen de la vida. La hipótesis de que las búsquedas de Grover ocurren espontáneamente en la naturaleza podría resolver el enigma.

Primero algunos antecedentes. Siendo tan fundamental, el algoritmo de búsqueda de Grover se puede reformular de varias formas. Una de ellas es como un paseo cuántico por una superficie, la forma en la que una partícula cuántica se movería aleatoriamente de un punto a otro. Claramente, este proceso es una especie de búsqueda en el espacio bidimensional. Pero debido a que una partícula cuántica puede explorar muchos caminos al mismo tiempo, resulta mucho más rápida que una búsqueda convencional.

La naturaleza de la superficie influye bastante en la búsqueda. Por ejemplo, una superficie estructurada en una red cuadrada confiere a la partícula cuántica cuatro movimientos posibles en cada vértice. Pero hay muchas otras posibles redes; la triangular, por ejemplo, donde la partícula cuántica tiene tres opciones en cada vértice. “La red triangular resulta especialmente interesante debido a su parecido con varios materiales cristalinos naturales”, explica Guillet.

El equipo se centró en simular cómo funciona la búsqueda de Grover para electrones que exploran redes triangulares y cuadradas. Pero también incluyeron otros efectos físicamente realistas, como defectos en la red en forma de agujeros y propiedades cuánticas como los efectos de interferencia.

Los resultados resultan reveladores. La cuestión que plantean es lo rápido que un electrón puede encontrar el agujero en una red. Y el gran avance del equipo reside en mostrar que estas simulaciones reproducen el comportamiento de los electrones reales en materiales reales. En otras palabras, es una prueba de que los electrones libres implementan el algoritmo de búsqueda de Grover de forma natural cuando se mueven por la superficie de ciertos cristales.

Este descubrimiento tiene implicaciones inmediatas para la computación cuántica. La investigación detalla: “[Este trabajo] puede ser el camino hacia un salto tecnológico serio, por el cual no existiría la necesidad de un ordenador cuántico escalable y con corrección de errores completamente desarrollado, pues bastaría con buscar ‘eventos naturales’ de la búsqueda de Grover”.

El trabajo también tiene implicaciones para nuestra comprensión del código genético y el origen de la vida. Cualquier ser vivo de la Tierra usa el mismo código, en el cual el ADN almacena información mediante cuatro bases de nucleótidos. Las secuencias de nucleótidos codifican información para construir proteínas a partir de un alfabeto de 20 aminoácidos.

Pero, ¿por qué se trata de estos números, 4 y 20, y no otros? En 2000, solo unos años después de que Grover publicara su trabajo, el investigador del Instituto Indio de Ciencia de Bangalore, Apoorva Patel demostró que el algoritmo de Grover podía explicar estos números.

La idea de Patel está relacionada con la forma en la que el ADN se ensambla dentro de las células. En esta situación, la maquinaria molecular de cada célula debe buscar el nucleótido correcto dentro de una sopa molecular de bases. Si hay cuatro opciones, una búsqueda clásica necesitaría una media de cuatro pasos. Por lo tanto, la maquinaria tendría que probar cuatro bases diferentes durante cada paso de ensamblaje.

Pero la búsqueda cuántica mediante el algoritmo de Grover es mucho más rápida: Patel demostró que cuando hay cuatro opciones, una búsqueda cuántica puede distinguir entre cuatro alternativas en un solo paso. De hecho, cuatro es el número óptimo.

Este planteamiento también explica por qué hay 20 aminoácidos. En el ADN, cada conjunto de tres nucleótidos define un solo aminoácido. Entonces, la secuencia de tripletes genéticos es la que define la secuencia de aminoácidos en una proteína.

Pero durante el ensamblaje de proteínas, cada aminoácido es elegido entre 20 opciones diferentes. El algoritmo de Grover también explica este número: una búsqueda cuántica de tres pasos puede encontrar un objeto en una base de datos que contenga hasta 20 tipos de entrada. De nuevo, el 20 es el número óptimo.

En otras palabras, si los procesos de búsqueda involucrados en el ensamblaje de ADN y proteínas deben ser lo más eficientes posible, el número de bases existentes debe ser cuatro y el número de aminoácidos debe ser 20, exactamente tal y como es en realidad. La única condición es que las búsquedas sean de naturaleza cuántica.

Cuando Patel publicó su idea, los físicos cuánticos se lanzaron a criticarla. En ese momento, estaban empantanados en sus propios intentos de controlar los procesos cuánticos, algo que solo podían hacer mediante el aislamiento de partículas cuánticas en entornos extremos, como a temperaturas cercanas al cero absoluto. Para ellos, el problema obvio consistía en que los seres vivos funcionaban en un ambiente cálido y desordenado en el que los estados cuánticos eran destruidos de inmediato. Los biólogos fueron igualmente críticos y dijeron que los procesos cuánticos no podrían funcionar dentro de los seres vivos.

Desde entonces, ha surgido una creciente cantidad de pruebas de que los procesos cuánticos desempeñan un papel importante en una serie de mecanismos biológicos. La fotosíntesis, por ejemplo, empieza a considerarse como un proceso esencialmente cuántico.

El trabajo de Guillet y su equipo arroja una nueva perspectiva sobre esta teoría. Sugiere que el algoritmo de Grover no solo es posible en ciertos materiales; sino parece ser una propiedad de la naturaleza. Y si eso es cierto, las objeciones a las ideas de Patel comienzan a desmoronarse.

Puede ser que la vida sea solo un ejemplo de la búsqueda cuántica de Grover y que este algoritmo sea en sí mismo una propiedad fundamental de la naturaleza. Si la idea se confirma, podría resultar grandiosa.

Fuente: technologyreview.es