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La carrera hacia un futuro cu√°ntico

Febrero de 2020
La computación cuántica abre el camino a la posibilidad de ejecutar cálculos masivos y en paralelo con una potencia a la que la computación clásica nunca llegaría, especialmente valiosa para problemas de optimización y simulación, íntimamente ligados al ámbito de las finanzas cuantitativas

Siendo realistas, explicar la base de la computaci√≥n cu√°ntica en un art√≠culo de esta extensi√≥n est√° m√°s all√° de las capacidades de los autores del art√≠culo. Baste indicar que un c√ļbit (qubit en ingl√©s), es la unidad m√≠nima de informaci√≥n sobre la que trabaja un computador cu√°ntico, y que las propiedades de superposici√≥n y entrelazamiento permiten que, dada una cantidad n de cubits, se puedan evaluar de forma simult√°nea 2n ¬ęposibilidades¬Ľ. Puesto en n√ļmeros, de forma ilustrativa y grosera, una computadora cu√°ntica de 53 cubits (como la empleada por Google en su art√≠culo publicado en Nature el pasado mes de octubre) ser√≠a ¬ęequivalente¬Ľ a una computadora cl√°sica empleando 253 bits (9.007.199.254.740.990 bits).

Sea como fuere, y matices y detalles cuánticos aparte, la computación cuántica abre el camino a la posibilidad de ejecutar cálculos masivos y en paralelo con una potencia a la que la computación clásica y la ley de Moore nunca llegarían. La capacidad de evaluar simultáneamente todas las posibles combinaciones de los cubits de la computadora es especialmente valiosa para problemas de optimización y simulación, problemas íntimamente ligados al ámbito de las finanzas cuantitativas.

Hasta el momento, todo intento de desarrollar computadores cu√°nticos se ha movido en el plano de lo experimental, siendo su exponente m√°s destacado el ejercicio realizado por Google, comentado anteriormente, en el que se consigui√≥ crear una red de 53 cubits entrelazados en una red bidimensional, contenida en procesador cu√°ntico al que llamaron ¬ęSycamore¬Ľ. La novedad en este caso es el hecho de que, por primera vez, un equipo de investigadores afirma que ha puesto en la pr√°ctica una demostraci√≥n de la conocida como ¬ęsupremac√≠a cu√°ntica¬Ľ, en la que un ordenador cu√°ntico es capaz de resolver un problema irresoluble con computaci√≥n cl√°sica. Seg√ļn Google los 200 segundos de procesamiento que fueron necesarios para resolver el problema, habr√≠an requerido 10.000 a√Īos en el mejor superordenador cl√°sico existente en la actualidad. Sin embargo, su principal competidor, IBM, public√≥ de forma casi consecutiva un art√≠culo explicando que el benchmark utilizado por Google para realizar la comparativa entre su procesador y uno cl√°sico es muy ineficiente, y redujeron la expectativa de 10.000 a√Īos a 2,5 d√≠as ¬ęcon mucha mayor fidelidad [que la lograda por Google]¬Ľ. En todo caso, parece que ambos competidores est√°n de acuerdo en tres puntos importantes: 1) que el avance tecnol√≥gico publicado por Google ¬ęes impresionante¬Ľ, 2) que la expectativa de crecimiento exponencial de la capacidad de c√≥mputo de esta tecnolog√≠a es realista y 3) que el campo de la computaci√≥n cu√°ntica se encuentra en un momento de continuo empuje hacia adelante.

La construcci√≥n real de un ordenador cu√°ntico presenta notables dificultades por la naturaleza de los cubits, que son hipersensibles a cualquier tipo de interferencia. Para garantizar esta independencia de interferencias, se est√° tratando de blindarlos electromagn√©ticamente y mantenerlos en temperaturas de casi cero absoluto. Actualmente son pocos los que han conseguido construir computadores cu√°nticos en entornos de laboratorio. Adem√°s de los anteriormente mencionados, Alibaba y Microsoft declaran haber construido ordenadores de laboratorio, aunque siempre de capacidad reducida (un m√°ximo de 72 cubits). La incapacidad de construir ordenadores reales de mayor tama√Īo queda determinada por limitaciones f√≠sicas: al aumentar el n√ļmero de cubits es m√°s f√°cil que el exterior interfiera en su estado y no se pueda alcanzar el estado de superposici√≥n. Para paliar estos problemas se est√°n tratando de utilizar algoritmos de correcci√≥n de errores que subsanen estos efectos. Sin embargo, la aplicaci√≥n de estos m√©todos supone un tiempo adicional de c√≥mputo, que minimiza notablemente las ventajas del uso de estos m√©todos frente a la computaci√≥n tradicional.

De forma a√Īadida a las dificultades t√©cnicas, la creaci√≥n de algoritmos cu√°nticos difiere mucho de la creaci√≥n de algoritmos tradicionales. Por hacer un s√≠mil simplificado, un algoritmo cu√°ntico ha de prepararse para evaluar de forma simult√°nea una cantidad ingente de posibilidades, mientras que los algoritmos cl√°sicos se basan en la ejecuci√≥n ordenada (y repetida de un conjunto de instrucciones). Las puertas l√≥gicas empleadas en computaci√≥n cu√°ntica son muy diferentes de las puertas l√≥gicas cl√°sicas y el nivel de capacitaci√≥n (y de inteligencia) requerido para trabajar en este √°mbito es claramente superior. Muy pocos programadores cl√°sicos ser√≠an capaces hoy de trabajar en programaci√≥n cu√°ntica. Para paliar esta carencia, grandes jugadores, como Microsoft, ya han puesto a disposici√≥n de posibles creadores de software versiones simuladas de ordenadores cu√°nticos, sobre las que probar nuevos modelos y algoritmos de programaci√≥n.

Es muy dif√≠cil predecir cu√°ndo dispondremos de los primeros ordenadores cu√°nticos reales (a√ļn hay parte de la comunidad cient√≠fica que duda de que en alg√ļn momento se alcance la anteriormente descrita ¬ęsupremac√≠a cu√°ntica¬Ľ). En todo caso, llegado ese momento, y disponiendo de algoritmia cu√°ntica equivalente a la actual, el escenario financiero cambiar√≠a radicalmente. Disponer de esta tecnolog√≠a por parte de una parte minoritaria de la industria, les dar√≠a una ventaja descomunal con respecto al resto de la industria: ser√≠a como si hoy en d√≠a unos pocos jugadores pudieran simular y valorar empleando ordenadores, mientras el resto de jugadores estuvieran haciendo c√°lculos con el √°baco. Este problema, en todo caso, ser√≠a menor, porque la ventaja se producir√≠a en todos los √≥rdenes, incluyendo los de seguridad y criptograf√≠a. Por eso, en la computaci√≥n cu√°ntica no s√≥lo est√° en juego la mejora de la capacidad de c√≥mputo, sino un profundo desequilibrio de las fuerzas y poderes actualmente existentes.

Borja Foncillas
Borja Foncillas es consejero delegado de Afi y socio director del √°rea de Soluciones Digitales.
María del Mar Ruiz
María del Mar Ruiz es consultora del área de Soluciones Digitales de Afi.