Google, Microsoft y una gran cantidad de laboratorios y start-ups están compitiendo para convertir estas curiosidades científicas en máquinas que funcionan.

Durante mucho tiempo la computación cuántica ha parecido como una de esas tecnologías que están a 20 años de distancia, y que siempre lo estarán. Pero 2017 podría ser el año en que este campo se desprenda de la imagen de que son únicamente un área investigación.

Los gigantes informáticos Google y Microsoft contrataron recientemente una gran cantidad de luminarias y se han fijado metas desafiantes para este año. Su ambición refleja una transición más amplia que tiene lugar tanto en los start-ups (empresas emergentes) como en los laboratorios de investigación académica: ir de la ciencia pura a la ingeniería. “La gente realmente está construyendo cosas”, dice Christopher Monroe, físico de la Universidad de Maryland, en College Park, quien cofundó el start-up IonQ en 2015. “Nunca he visto nada de eso. Ya no es solo investigación”.

En 2014, Google comenzó a trabajar en una forma de computación cuántica que aprovecha la superconductividad. La compañía espera que este año, o un poco después, esa tecnología realice cómputo que está más allá de las supercomputadoras “clásicas” más poderosas —un escurridizo hito conocido como supremacía cuántica–. Su rival, Microsoft, está apostando por un concepto intrigante pero no probado, la computación cuántica topológica, y espera realizar una primera demostración de la tecnología.

El panorama de la computación cuántica en los start-ups también se está calentando. Monroe planea comenzar a contratar formalmente este año. El físico Robert Schoelkopf, de la Universidad de Yale, en New Haven, Connecticut, quien cofundó el start-up Quantum Circuits, y Chad Rigetti, un físico aplicado que en el pasado trabajó para IBM y quien creó Rigetti en Berkeley, California, dicen que pronto alcanzarán importantes hitos técnicos.

Los laboratorios académicos están en un punto similar. “Hemos demostrado todos los componentes y todas las funciones que necesitamos”, dice Schoelkopf, quien continúa dirigiendo un grupo que compite por construir una computadora cuántica en Yale. Aunque todavía se necesitan muchos experimentos en el campo de la física para lograr que los componentes funcionen juntos, los principales retos ahora están en ingeniería, dijeron él y otros investigadores. La computadora cuántica con la mayor cantidad de qubits hasta ahora – 20– está siendo probada en un laboratorio académico dirigido por Rainer Blatt en la Universidad de Innsbruck, en Austria.

Mientras que las computadoras clásicas codifican la información como bits que pueden estar en uno de dos estados, 0 o 1, los ‘qubits’ que componen las computadoras cuánticas pueden estar en ‘superposiciones’ de ambos a la vez. Esto, junto con la habilidad de los qubits para compartir un estado cuántico llamado entrelazamiento, debería permitir a los ordenadores realizar esencialmente muchos cálculos a la vez. Y el número de tales cálculos debería, en principio, duplicar por cada qubit adicional, dando lugar a una aceleración exponencial.

Esta rapidez debería permitir a las computadoras cuánticas realizar determinadas tareas, como buscar bases de datos grandes o factorizar grandes cantidades de números, lo que sería inviable para las computadoras más lentas y clásicas. Las máquinas también podrían ser transformadoras al usarse como una herramienta de investigación, realizando simulaciones cuánticas que permitirían a los químicos entender las reacciones con un nivel de detalle sin precedentes, o a los físicos diseñar materiales que sean superconductivos a temperatura ambiente.

Hay muchas propuestas competitivas sobre cómo construir qubits, pero hay dos favoritos, confirmados en su capacidad de almacenar información durante tiempos cada vez más largos –a pesar de la vulnerabilidad de los estados cuánticos a perturbaciones externas– y para realizar operaciones de lógica cuántica. Un enfoque en el que Schoelkopf ayudó y fue pionero, y que Google, IBM, Rigetti y Quantum Circuits han adoptado, implica la codificación de estados cuánticos como corrientes oscilantes en ciclos superconductores. El otro, buscado por IonQ y varios laboratorios académicos importantes, es codificar qubits en los iones individuales sostenidos por los campos eléctricos y magnéticos en trampas de vacío.

John Martinis, que trabajó en la Universidad de California en Santa Bárbara, hasta que Google lo contrató a él ya su grupo de investigación en 2014, dice que la madurez de la tecnología superconductora ha llevado a su equipo a establecer el audaz objetivo de la supremacía cuántica.

El equipo planea lograr esto usando un ‘caótico’ algoritmo cuántico que produce algo parecido a una salida aleatoria (S. Boixo et al., Preprint en https://arxiv.org/abs/1608.00263; 2016). Si el algoritmo se ejecuta en un ordenador cuántico de relativamente pocos qubits, una máquina clásica puede predecir su salida. Pero una vez que la máquina cuántica se acerca a unos 50 qubits, incluso las más grandes y clásicas supercomputadoras no lograrían mantener el ritmo, según el equipo.

Los resultados del cálculo no tendrán ningún uso, pero demostrarían que hay tareas en las que las computadoras cuánticas son inmejorables –un umbral psicológico importante que atraerá la atención de clientes potenciales, dice Martinis–. “Creemos que será un experimento seminal”.

Pero Schoelkopf no ve la supremacía cuántica como “un objetivo muy interesante o útil”, en parte porque esquiva el reto de la corrección de errores: la capacidad del sistema para recuperar su información tras ligeras perturbaciones a los qubits, lo cual se hace más difícil si el número de qubits aumenta. En su lugar, Quantum Circuits está enfocado en la fabricación de máquinas con errores totalmente corregidos desde el principio. Esto requiere construir más qubits, pero las máquinas también podrían ejecutar algoritmos cuánticos más sofisticados.

Monroe espera alcanzar la supremacía cuántica pronto, pero ese no es el objetivo principal de IonQ. La puesta en marcha pretende construir máquinas que tengan 32 o incluso 64 qubits, y la tecnología de trampa de iones permitirá que sus diseños sean más flexibles y escalables que los circuitos superconductores, dice.

Microsoft, mientras tanto, está apostando por la tecnología que tiene más que probar. La computación cuántica topológica depende de las excitaciones de la materia que codifica la información enredándose entre sí como trenzas. La información almacenada en estos qubits sería mucho más resistente a perturbaciones externas que otras tecnologías y, en particular, facilitaría la corrección de errores.

Nadie ha logrado crear el estado de materia necesario para tales excitaciones, y mucho menos un qubit topológico. Pero Microsoft ha contratado a cuatro líderes en el área, incluyendo a Leo Kouwenhoven de la Universidad de Delft, en los Países Bajos, que ha creado lo que parece ser el tipo correcto de excitación. “Les digo a mis estudiantes que 2017 es el año del entrelazamiento”, dice Kouwenhoven, quien ahora construirá un laboratorio de Microsoft en el campus de Delft.

Otros investigadores son más cautelosos. “No estoy haciendo ningún comunicado de prensa sobre el futuro”, dice Blatt. David Wineland, físico del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Boulder, Colorado, y quien dirige un laboratorio que trabaja en trampas de iones, tampoco está dispuesto a hacer predicciones específicas. “Soy optimista en el largo plazo”, dice, “pero lo que significa ‘a largo plazo’, no lo sé”.

Fuente: scientificamerican.com / Davide Castelvecch