Llega la tecnología cuántica, la gran revolución del procesamiento de datos

La rivalidad forma parte de la historia, incluida la tecnológica. Windows o Linux. Android o iOs. El último campo de batalla en el que ha entrado la informática es el de la computación cuántica. IBM, Google, Microsoft e Intel luchan por dar con el Santo Grial de la que promete ser la próxima gran revolución en el procesamiento de datos. Darío Gil, vicepresidente de Ciencia y Tecnología en IBM Research, tiene claro que estamos ante una situación sin parangón para cambiar el mundo. “Tenemos la oportunidad de guiar la tecnología con el fin de asistir a las personas. De solucionar problemas que son intratables desde el punto de vista de la informática clásica”, afirma. El ciéntico intervino recientemente en el ciclo Tech & Society de Aspen Institute España y Fundación Telefónica

La computación actual —los bits— opera la información solo en dos estados: cero o uno (encendido o apagado). En cambio, la tecnología cuántica trabaja también con la superposición de ambos y se llaman qubits. La consecuencia principal es que, si a un ordenador se le suman bits, aumenta la gestión de información de forma lineal. Si usa qubits, en cambio, los procesos se incrementan exponencialmente. “La capacidad de estas máquinas avanzará de forma rápida y cruzaremos el umbral de tener un procesamiento de cálculo que no podemos emular con los ordenadores clásicos”, precisa Gil.

La revolución que vaticinan los expertos no es tan novedosa. Hace 25 años, Richard Feynman, un físico teórico estadounidense y premio Nobel, ya se interesó por los problemas de la computación. Propuso por aquel entonces el primer modelo teórico de un ordenador cuántico tras observar que las computadoras solo valían en la simulación de problemas clásicos. Lo que Feynman introdujo, IBM lo puso en marcha el año pasado con el proyecto Quantum Experience. Es una plataforma en la nube abierta a expertos e investigadores sobre un procesador de cinco qubits. “Tenemos más de 45.000 usuarios, de 140 países diferentes, que ya han creado alrededor de 300.000 experimentos”, explica Gil.

Para no dejar escapar el tren del santo grial cuántico, el resto de gigantes tecnológicos también lucha por ser pionero en la comercialización de estos ordenadores. Google, por ejemplo, ha logrado fabricar un chip de seis qubits y John Martinis, jefe del grupo de investigación de los de Mountain View en la rama, ha asegurado que están trabajando en diseños para entre 30 y 50 qubits. Microsoft se ha centrado en ver cómo entrelazar anyones, partículas que solo existen en dos dimensiones y que según los físicos podrían ser la base de la computación cuántica. Y en esta batalla de grandes nombres también hay jugadores modestos como la Universidad de Sussex, en el Reino Unido. Gracias a un proyecto conjunto con otros tres centros de educación superior, presentó a principios de este año los primeros planos para construir un ordenador cuántico de gran escala.

La inteligencia artificial, la medicina, la química o la logística pueden beneficiarse de estos avances

Más allá de comprender en qué consiste exactamente la computación cuántica –a Sheldon Cooper quizás le pueda interesar–, la relevancia social viene dada por los usos que pueda tener. Tal y como subraya Gil, la inteligencia artificial, la medicina, la química o la logística pueden beneficiarse de estos avances. “Podemos crear materiales que desconocemos u optimizar procesos. Si tienes una empresa de transportes, estos ordenadores podrían calcular la mejor ruta de distribución”, añade.

Si nos centramos en nuestro día a día, Gil expone también los posibles beneficios que aportarían los procesadores cuánticos. “Nos permitirían entender nuestro mundo. Necesitamos que lo interpreten y lo vean. Por ejemplo, esta tecnología nos ayudaría a que nuestro coche nos facilite conducir mejor porque observa y comprende lo que estamos haciendo. O si enviamos un correo electrónico, que no solo transmita datos, sino que también lea lo que hemos escrito y pueda incorporar información que lo mejore”, precisa.

Lo más lejos que ha llegado la computación clásica es al sistema informático de inteligencia Watson, desarrollado por IBM. Es capaz de responder a preguntas gracias a una base de datos con multitud de fuentes, como enciclopedias o diccionarios. La carrera cuántica va más allá, porque puede procesar muchos más datos en menos tiempo. Aún así, Gil advierte de que hay que desmitificar esta tecnología: “Es potente. Puede hacer muchas cosas, pero no es todopoderosa. No es algo que no podamos controlar”.

Por unos 3,8 millones de euros puedes adquirir un ordenador cuántico. D-Wave, una empresa canadiense, ya ha comercializado algún modelo. Los principales problemas con los que se encuentra esta computación, aparte de la falta de desarrollo y los altos precios, son la temperatura –necesitan un sistema de refrigeración cercano al cero absoluto, es decir, 273 grados bajo cero–; el límite de procesamiento en unos 50 qubits; y la llamada decoherencia –a partir de 15 qubits, estos pierden sus valores y se simplifican en unos y ceros–.

La revolución en la gestión de grandes datos parece próxima. No está claro dónde se ubica exactamente este Santo Grial, pero la carrera cuántica no espera y muchas áreas están pendientes de estos hallazgos, como la medicina o la química. Que nuestras palabras sirvan de indicios para identificar enfermedades mentales o sensores inteligentes que detecten la polución a la velocidad de la luz están más cerca de lo que jamás hayamos imaginado. Como toda expectativa, solo queda esperar para ver si se cumple. “Estamos en ese umbral donde parece que al principio no pasa mucho, pero vamos a crear un ordenador nuevo en la historia de la información”, concluye Gil.

El reto de la inteligencia artificial

El ordenador que utiliza el sistema Watson, que responde a preguntas debido a su ingente base de datos, no deja de ser un producto de la inteligencia artificial. Sin embargo, ni los propios expertos saben en algunas ocasiones por qué funcionan unos elementos sí y otros no en estas creaciones. Como explica Darío Gil, es un desafío más que tienen por delante. “Sabemos que aprende, pero no podría decirte el porqué de cómo lo hace. Solo tenemos intuiciones. De todas formas, de aquí a crear una inteligencia artificial autónoma hay mucha distancia”, zanja.