Cada computadora cuántica es única, tanto en la forma en que está diseñada como en cómo se comporta una vez implementada. Primero, los diseñadores deben elegir un enfoque para implementar qubits. Dos de los enfoques más populares son los bucles superconductores y los iones atrapados. Los qubits superconductores son utilizados por IBM, Google e Intel. La empresa más conocida que utiliza iones atrapados es Honeywell.
Entonces, dentro de un enfoque dado, hay varias alternativas de diseño. Los diseñadores deben elegir los materiales, y deben elegir la cantidad de qubits, la disposición de esos qubits, cómo se inicializan los qubits y cómo se leen.
Una vez computadora cuántica se implementa, adquiere una personalidad propia, en función de lo ruidoso que resulte ser cada uno de los qubits. Varios factores contribuyen a cuán ruidoso se vuelve un qubit, incluidos los tipos de materiales utilizados, el proceso de fabricación y el entorno en el que opera el qubit.
La mayoría de los países industrializados están invirtiendo en investigación en computación cuántica, y muchas de las grandes empresas tecnológicas lo están haciendo por su cuenta. EE. UU. y China son los dos países que están más adelantados en investigación y desarrollo, y tres de las empresas que actualmente lideran el grupo de una forma u otra son IBM, Google y Honeywell.
La promesa de la computación cuántica es que se puede usar para resolver ciertos tipos de problemas en solo unos minutos, problemas que las supercomputadoras más rápidas del mundo tardarían miles de años en resolver. Dos de estos problemas son los problemas de optimización (por ejemplo, la programación de líneas aéreas) y la simulación de fenómenos cuánticos en la naturaleza (como el comportamiento de las moléculas biológicas). Resolver estos dos tipos de problemas valdría una fortuna para varias industrias: logística, finanzas y productos farmacéuticos, por nombrar solo algunas.
La mayoría de las veces, cuando aparece una tecnología disruptiva, los desarrolladores dedican una gran cantidad de tiempo a encontrar el enfoque óptimo. Eventualmente, uno de los enfoques domina y se convierte en lo que a veces se llama el diseño dominante. Una vez que se establece el diseño dominante, el mercado espera que prácticamente todos los productos lo sigan.
Un diseño dominante para las computadoras cuánticas aún está muy lejos. Mientras tanto, los institutos de investigación y las empresas están ocupados experimentando con las diferentes opciones. Todos saben que algún día la computación cuántica cambiará las reglas del juego, y nadie quiere quedarse atrás.
Si bien la computación cuántica aún se encuentra en lo que se conoce como el fase fluida – el período en el que se está experimentando mucho para descubrir qué funciona mejor – se invierte mucho dinero para probar nuevos diseños. Además, el tiempo de respuesta, desde que se concibe una idea hasta que se puede probar, es muy largo. Se desarrolla y prueba nuevo hardware, se realizan cambios en función de los resultados de las pruebas y luego se construye una nueva versión de hardware. Por lo general, se requieren varias iteraciones antes de encontrar un buen diseño.
En la mayoría de los campos, las herramientas están disponibles para permitir a los investigadores simular nuevos diseños, de modo que puedan probar nuevas ideas muy rápidamente sin necesidad de construir hardware. Pero con la computación cuántica, la simulación es más complicada. Una herramienta que simule solo un tipo de física (por ejemplo, electromagnética o dinámica de fluidos) es insuficiente. Se requiere modelado multifísico. Dichos modelos combinan ecuaciones que hacen predicciones sobre diferentes fenómenos de forma independiente, para generar predicciones generales dada la interacción de los diferentes efectos.
Una empresa que está tratando de aplicar su conocimiento es Quanscient, una startup con sede en Finlandia que comenzó con los frutos de varios años de investigación académica en modelado multifísico. Apenas el año pasado, director de tecnología y cofundador Alejandro Halbach tomó lo que aprendió de su investigación y lo aplicó al primer cliente de la nueva compañía.
“Nuestro primer cliente piloto fue una startup finlandesa que desarrollaba anteojos inteligentes”, dijo Juha RiippiCEO de Quanscient. “Si miras de cerca, la lente se adapta a una vista de cerca, y luego, si miras de lejos, la lente se adapta a una vista más larga. Funciona dirigiendo un campo eléctrico a la lente para cambiar su forma según la necesidad.
“Ayudamos a esta empresa al permitirle simular diferentes opciones de diseño, lo que les ahorró tiempo y dinero en el desarrollo de productos. Esto requiere multifísica. Tienes que simular tanto el comportamiento del campo eléctrico como la reacción mecánica de la lente cuando se aplica un campo eléctrico”.
Simulación de arquitecturas informáticas cuánticas
Quansciente actualmente se está esforzando en simular la fusión nuclear, lo que requiere fenómenos electromagnéticos, así como física de temperatura fría para permitir la superconductividad. Se necesita modelado multifísico para ejecutar simulaciones en los diferentes fenómenos, teniendo en cuenta no solo cada fuerza de forma independiente, sino también cómo interactúan las diferentes fuerzas.
Otro mercado interesante para la empresa es la computación cuántica. Debido a que muchos de los diseños de computadoras cuánticas requieren electromagnetismo y superconductividad, los desafíos en la simulación de arquitecturas de computación cuántica son similares a los desafíos en la simulación de ciertos aspectos de la fusión nuclear.
“Los fabricantes de hardware cuántico que utilizan la arquitectura superconductora también pueden usar nuestros algoritmos para acelerar su proceso de diseño”, dijo Riippi. “Pero no creemos que nuestras herramientas se limiten a bucles superconductores. Creemos que podemos aplicar nuestra tecnología a otras arquitecturas en computación cuántica.
“Trabajamos mucho en nuestra API, que brinda flexibilidad a los investigadores para escribir sus simulaciones en código”, dijo. “Nuestros usuarios son científicos e ingenieros de investigación, que se sienten cómodos escribiendo su propio código, sabiendo que les da más poder. También proporciona precios más interesantes para ellos.
“La otra cosa que nos separa es que nuestros algoritmos son lo que llamamos ‘multifísica nativa’. Algunas de las otras herramientas en el mercado le permiten ejecutar diferentes simulaciones en serie, lo que requiere que espere el resultado de sus simulaciones mecánicas antes de poder ejecutar sus simulaciones electromagnéticas. Permitimos que los diferentes modelos funcionen simultáneamente”.
La computación cuántica podría, a su vez, acelerar el modelado multifísico
La computación cuántica no solo es un mercado muy interesante para la simulación multifísica, sino que también podría convertirse en un habilitador clave. Resulta que la simulación multifísica entra en una categoría de problemas que las computadoras cuánticas pueden resolver mucho más rápido que las supercomputadoras.
Quanscient actualmente usa tiempo en supercomputadoras basadas en la nube para ejecutar sus simuladores. La compañía espera que sus simuladores ayuden a acelerar la llegada de las computadoras cuánticas. También espera que, una vez que las computadoras cuánticas estén disponibles, las usarán para acelerar sus simuladores multifísicos.