Pedro Luis Martín Olivares – El año pasado un Google muy entusiasta anunció al mundo sus avances en computación cuántica, declarando que habían logrado la Supremacía Cuántica, completado una prueba de referencia.
No se hicieron esperar aquellos que restaron importancia a lo sucedido, IBM cuestionó sí el experimento fue tan significativo como lo alegado por Google. El cálculo de Google fue muy elaborado y de poca utilidad en el mundo real. Pero resultó ser un punto. Sí bien es cierto que estas computadoras todavía no son viables para el uso doméstico, son muchos los inversionistas que han impulsado la carrera para conseguir el nuevo santo grial.
La tecnología de la información cuántica es tan atractiva, que para hoy son varias las empresas que se han sumado a la carrera por conseguir avances en esta materia, las computadoras cuánticas grandes y estables podrían transformarse en dispositivos útiles de manera general. Algunas personas todavía se preguntan ¿por qué? Una máquina de este tipo podría simular con precisión todas las reacciones químicas, ayudando al desarrollo de fármacos, catalizadores y baterías. Así mismo, las computadoras cuánticas también acelerarían los análisis de problemas de optimización, que intentan encontrar la mejor manera de manejar las variables para maximizar un resultado en particular, lo cual sería una bendición para la industria del transporte en su permanente objetivo de encontrar rutas eficientes. Es por esto, que no resulta sorprendente que Merck y DHL importantes empresas de los ramos de fármacos y transporte se sumen a esta iniciativa.
Marco Pistoia, quien dirige la investigación en el «laboratorio del futuro» de JPMorgan, dice que la computación cuántica podría mejorar el análisis de riesgo de su banco, una de las principales preocupaciones. Goldman Sachs, Wells Fargo y Visa también están explorando la tecnología, incluso para fijar precios a derivados financieros complejos y reforzar la ciberseguridad. ¿Quién no desea optimizar sus ganancias? Boston Consulting Group, una consultora de gestión, prevé que las computadoras cuánticas mejoren los ingresos operativos de sus usuarios entre $450 mil billones y $850 mil billones para el año para 2050.
Desafortunadamente, aún no existen computadoras cuánticas grandes y estables. Pero sí pequeñas e inestables. John Preskill, un investigador de computación cuántica en el Instituto de Tecnología de California denomina a estas máquinas NISQS, computadoras cuánticas ruidosas de escala intermedia. Algunos ven las NISQS como simples trampolines hacia el tamaño y la estabilidad, y ese es sin duda el objetivo de quienes trabajan en ellos. Sin embargo, un número creciente de empresas e inversores esperan que los propios NISQS puedan realizar un trabajo útil mientras tanto. Estas empresas están buscando una «ventaja cuántica», una forma en la que incluso las máquinas limitadas de hoy, podrían tener un impacto en sus resultados finales o en los de sus clientes.
Durante la mayor parte de la historia de campo, la investigación en computación cuántica ha sido respaldada por gobiernos o grandes empresas de tecnología de la información. Sin embargo, la industria del capital riesgo muestra cada vez más interés. PitchBook, una firma de investigación con sede en Seattle, ha rastreado 495 millones de dólares de capital de riesgo, los cuales se ha invertido en computación cuántica en lo que va de año, casi el doble del total del año 2019.
Gran parte del dinero se destina a la construcción de hardware. Doug Finke, un ingeniero informático quien dirige el “Informe de Computación Cuántica”, focalizado en la industria cuántica, conoce 87 organizaciones grandes y pequeñas que intentan construir computadoras cuánticas. A diferencia de la computación clásica, que en la década de 1970 se había asentado en los transistores de silicio como unidades de computación, todavía no existe consenso sobre la mejor manera de construir una computadora cuántica.
Ionq, una empresa de Maryland que ha recaudado 84 millones de dólares, utiliza iones de iterbio atrapados, manipulados por láser, para realizar sus cálculos. Rigetti Computing, una empresa californiana que anunció a mediados del año pasado que estaría construyendo una computadora cuántica para el gobierno británico, emplea microondas para controlar pares de electrones que fluyen a través de circuitos superconductores. Microsoft, aunque no es un startup, está trabajando en una computadora cuántica «topológica» que se basa en las interacciones de electrones súper fríos.
Una nueva empresa particularmente bien financiada es PsiQuantum, la cual hace sus cálculos con fotones que corren a lo largo de guías de ondas grabadas en chips de silicio ordinarios, espera superar por completo la era NISQ y producir una computadora cuántica completamente desarrollada en unos cinco años, aunque eso es mucho antes de lo que la mayoría de los expertos creen factible. PsiQuantum fue fundada en 2015 por investigadores del Imperial College y la Universidad de Bristol, ambas instituciones en Gran Bretaña, ha recaudado 215 millones de dólares de patrocinadores como BlackRock y Founders Fund.
Otras empresas se están concentrando en facilitar el trabajo con las computadoras cuánticas. Q-ctrl es una startup australiana que ha recaudado «decenas de millones» de inversores como Sequoia Capital e In-Q-Tel, la cual invierte en nombre de las agencias de inteligencia de Estados Unidos. Creamos ‘firmware cuántico’, dice Michael Biercuk, uno de los fundadores de la empresa. Este es el nivel más bajo de software, responsable de controlar directamente el hardware de una computadora.
Una de las razones por las que es tan difícil trabajar con los NISQ es que los delicados estados cuánticos de los que dependen, se descomponen en fracciones de segundo, por lo que los cálculos deben completarse en esos fragmentos de tiempo. Además de esto, la fabricación imperfecta significa que algunas partes de un chip cuántico sufren notablemente más errores que otras, un patrón que varía de manera impredecible entre chips individuales. El control cuidadoso del hardware de una máquina dice Biercuk, puede ayudar a minimizar estas dificultades. Con este fin, los ingenieros de Q-ctrl han utilizado el aprendizaje automático para mejorar las rutinas de control de hardware escritas inicialmente por seres humanos. Biercuk reconoce que esto puede reducir las tasas de error en un 90% y disminuir la variabilidad en un chip individual en una cantidad similar.
Después de construir una máquina y ajustarla para que funcione lo mejor posible, el siguiente paso es ponerla en manos de clientes potenciales. La forma más sencilla de hacerlo es conectar a las partes interesadas a Internet e invitarlas a experimentar. La «q Network» de IBM, establecida en 2017, es un servicio de computación en la nube que permite a los clientes utilizar las propias computadoras cuánticas de la empresa. IBM ahora tiene asociaciones con docenas de firmas establecidas, incluidas Daimler, Samsung y Goldman Sachs, las cuales. tienen la intención de explorar la tecnología.
Los fabricantes de hardware más pequeños, que carecen del alcance de IBM, se han unido a otras empresas de computación en la nube. Microsoft, cuyas propias máquinas topológicas aún se encuentran en una etapa temprana de desarrollo, ofrece acceso a través de Azure, su servicio de computación en la nube, a máquinas de IonQ, Honeywell y una compañía llamada Quantum Circuits. Amazon alberga máquinas de Rigetti, IonQ y D-Wave, una empresa canadiense que construye computadoras especializadas de propósito fijo llamadas Annealers Cuánticos.
La industria se vio muy animada en el año 2019 por la demostración de Google, la inversión realizada por Honeywell y por las constantes intervenciones de IBM. Optimistas como Finke piensan que, con un poco de suerte y progreso, las primeras aplicaciones comercialmente relevantes de las computadoras cuánticas aparecerán en los próximos dos o tres años. En particular, considera que vale la pena vigilar la industria financiera, donde las computadoras cuánticas podrían impulsar los algoritmos comerciales y la gestión de carteras. Para desarrollar una nueva batería o un nuevo fármaco hay que probar el producto, señala. Esto puede llevar años. Un nuevo y ingenioso algoritmo financiero podría implementarse en unos días. Y dada la escala de los mercados, incluso una pequeña ventaja podría valer una gran cantidad de dinero en efectivo.
Sin embargo, esta afluencia de dinero ha llevado a algunos investigadores a preocuparse de que la exageración pueda estar superando la realidad y acumulando decepciones para el futuro. Parte del efectivo, dice Biercuk, proviene de empresas de capital riesgo las cuales asumen riesgos calculados al invertir en lo que se ha dado por llamar «tecnología profunda», proyectos de vanguardia altamente técnicos como la computación cuántica, que hacen avanzar el estado del arte, a diferencia de las aplicaciones o artilugios centrados en el consumidor con un camino más corto y más seguro al mercado.
La gran pregunta es ¿a qué nos lleva todo esto? A pesar de la emoción, los pioneros comerciales de la industria tienen mucho trabajo por delante. Hay muchas promesas, pero aún no hay certeza. No es fácil encontrar algoritmos que sean comercialmente útiles y lo suficientemente simples para trabajar dentro de las limitaciones de una máquina NISQ. Un informe publicado el año pasado por la Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos recordó a los lectores que actualmente no se conoce la existencia de aplicaciones comerciales.
Aquellos que ahora se están moviendo hacia la computación cuántica esperan fomentar un circuito de retroalimentación virtuoso. Si tienen éxito, la promesa de la computación cuántica podría materializarse antes de una década o más probablemente pasará antes de que las máquinas grandes y estables estén listas. Pero, sí fallan, la reputación del campo puede verse afectada. Es poco probable que ese golpe sea fatal, pero retrasará la llegada de una máquina utilizable.
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Pedro Luis Martín Olivares
Economía y Finanzas
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