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El papel de las computadoras cuánticas en la sociedad futura y los desafíos a resolver

Exploramos los conceptos básicos de las computadoras cuánticas y sus ventajas sobre las computadoras clásicas, el papel que se espera que desempeñen en el futuro, y consideramos la necesidad de que Corea se prepare con anticipación para la era de la computación cuántica. Este ensayo fue escrito por el autor cuando estaba en segundo año de secundaria.

Durante las últimas décadas, desde la década de 1960, la capacidad de cálculo de las computadoras ha aumentado exponencialmente. Este desarrollo se ha logrado miniaturizando los componentes llamados transistores que se encuentran dentro del procesador de la computadora, permitiendo integrar un mayor número en la misma área. Un ejemplo que ilustra bien la velocidad de desarrollo del rendimiento de las computadoras es que los smartphones más recientes que usamos hoy en día superan el rendimiento de las supercomputadoras más potentes de la década de 1990. Dado que es prácticamente imposible encontrar un campo que no utilice computadoras hoy en día, el rendimiento de las computadoras es un factor clave que determina la velocidad general del desarrollo tecnológico en la sociedad moderna. Sin embargo, el problema es que, a medida que el tamaño de cada transistor se vuelve extremadamente pequeño, este método de mejora de la capacidad de cálculo de las computadoras está llegando a sus límites físicos. Esta es la razón por la que los científicos están prestando atención a las computadoras cuánticas. En este artículo, hablaremos sobre las características de las computadoras cuánticas, sus ventajas sobre las computadoras existentes, el papel que se espera que desempeñen en la sociedad futura y los desafíos que deben superarse para lograrlo.

Una computadora cuántica es una computadora que procesa datos utilizando fenómenos cuánticos como el entrelazamiento (entanglement) y la superposición (superposition), un concepto propuesto por primera vez por el físico teórico estadounidense Richard Feynman en 1982. La característica única de las computadoras cuánticas es que leen la información en unidades de qubits (bits cuánticos). A diferencia de los bits utilizados por las computadoras convencionales, que tienen un solo valor de 0 o 1, los qubits pueden tener valores de 0 y 1 simultáneamente utilizando el fenómeno de superposición cuántica. Por lo tanto, cuando se utilizan n qubits, teóricamente el número de casos que se pueden representar a la vez es 2^n, y gracias a esta característica de los qubits, las computadoras cuánticas pueden realizar un procesamiento de datos en paralelo de manera efectiva.

Antes de discutir las aplicaciones potenciales de las computadoras cuánticas en la sociedad futura, es necesario señalar que, dado que el principio de funcionamiento de las computadoras cuánticas es completamente diferente al de las computadoras existentes, incluso si se comercializan, serán diferentes de lo que la gente comúnmente imagina. La diferencia fundamental entre las computadoras cuánticas y las computadoras convencionales no es simplemente el número de casos que pueden generar los qubits. La característica más importante que diferencia a las computadoras cuánticas de las computadoras convencionales es que las computadoras cuánticas procesan los cálculos de manera no determinista. Para entender lo que esto significa, es necesario conocer los conceptos de máquina de Turing determinista y máquina de Turing no determinista.

Primero, una máquina de Turing determinista es una máquina que procesa una serie de instrucciones dadas una por una secuencialmente. Las computadoras comunes que usamos generalmente pertenecen a esta categoría. Los problemas fáciles que una máquina de Turing determinista puede resolver en tiempo polinomial se denominan problemas P. Por otro lado, una máquina de Turing no determinista es una máquina que puede calcular simultáneamente varias respuestas a un problema, es decir, una máquina que encuentra la solución óptima entre numerosos casos. Por ejemplo, en el problema de encontrar la ruta óptima, cuando hay numerosas rutas de A a B, una máquina de Turing no determinista simula simultáneamente todas las rutas hacia el destino y presenta la ruta que llega más rápido como la ruta óptima. Los problemas que una máquina de Turing no determinista puede resolver en tiempo polinomial se denominan problemas NP. Los problemas NP son problemas complejos que deben considerar diversas causas y factores, y para los cuales no existe una solución estandarizada que se pueda aplicar como una fórmula. Ejemplos de estos incluyen encontrar la ruta óptima mencionada anteriormente, la factorización de números enteros, el logaritmo discreto, el análisis de sistemas complejos como fluidos y el análisis del lenguaje natural.

Ahora debería entenderse lo que significa que las computadoras cuánticas procesan los cálculos de manera no determinista, como se mencionó anteriormente. Cuando una computadora convencional, es decir, una máquina de Turing determinista que solo puede calcular una ruta a la vez, intenta resolver un problema NP, el tiempo requerido aumenta exponencialmente a medida que aumenta la complejidad del problema. Sin embargo, para una computadora cuántica, que es una máquina de Turing no determinista, el tiempo solo aumenta aritméticamente incluso cuando aumenta la complejidad del problema. Esta es la razón por la que se dice que las computadoras cuánticas pueden realizar cálculos que las computadoras convencionales no pueden hacer. En particular, dado que los problemas de factorización de números enteros y logaritmo discreto son una parte importante de los algoritmos de criptografía de clave pública, siempre se menciona la criptografía cuando se habla de computadoras cuánticas. Sin embargo, esto no significa que las computadoras cuánticas sean omnipotentes y superiores a las computadoras convencionales en todos los aspectos. Más bien, sería más preciso entender que las computadoras convencionales y las computadoras cuánticas son buenas en diferentes tareas. Aunque las computadoras cuánticas ciertamente demuestran capacidades muy poderosas en ciertos campos, también pueden mostrar un rendimiento pobre dependiendo del tipo de cálculo. Es decir, incluso si las computadoras cuánticas se comercializan, las computadoras convencionales seguirán siendo necesarias. Las computadoras convencionales seguirán utilizándose para tareas de cálculo deterministas, mientras que las computadoras cuánticas se destacarán en la resolución de problemas complejos que son difíciles de procesar para las computadoras convencionales. En otras palabras, las computadoras cuánticas y las computadoras convencionales no son competidoras, sino complementarias entre sí.

Teniendo esto en cuenta, veamos qué tareas podrían realizar las computadoras cuánticas en el futuro. Los campos donde las computadoras cuánticas tienen más probabilidades de destacarse en el futuro son sin duda la nanotecnología y el análisis de datos. En primer lugar, en el caso de la nanotecnología, las computadoras cuánticas pueden demostrar una capacidad formidable para analizar el movimiento microscópico de las partículas. De hecho, Richard Feynman propuso por primera vez el concepto de computadora cuántica en un artículo que argumentaba la necesidad de una computadora basada en la ecuación de Schrödinger para analizar el movimiento del mundo microscópico. Con las computadoras actuales, predecir la estructura de moléculas grandes como las proteínas o procesos de reacciones bioquímicas complejas lleva mucho tiempo y la precisión de la predicción no es suficiente. Esta es la razón por la que, al desarrollar nuevos medicamentos, no se depende únicamente de simulaciones por computadora, sino que se deben realizar necesariamente varias etapas de experimentos con animales y ensayos clínicos. Sin embargo, utilizando computadoras cuánticas, es posible predecir procesos de reacciones bioquímicas donde interactúan numerosos factores, analizar diversas estructuras moleculares de manera rápida y precisa, y utilizar los resultados para acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos y materiales, reduciendo también los efectos secundarios. La razón principal por la que el desarrollo de nuevos medicamentos lleva mucho tiempo son los ensayos clínicos, pero utilizando computadoras cuánticas, se podría simplificar la etapa de ensayos clínicos basándose en la alta confiabilidad de las simulaciones, reduciendo drásticamente el tiempo necesario para desarrollar nuevos medicamentos en respuesta a nuevas enfermedades como el COVID-19 a solo unas pocas semanas.

Además, las computadoras cuánticas pueden ser útiles en el análisis de big data. A través de la superposición cuántica, las computadoras cuánticas pueden analizar datos complejos y vastos donde interactúan diversos factores de manera rápida y precisa. Gracias a esta característica, será posible realizar pronósticos meteorológicos más precisos que los actuales al rastrear el flujo del aire y el movimiento de las nubes, y también podrán desempeñar un papel crucial en la conducción autónoma al identificar el movimiento de los vehículos en las carreteras en tiempo real y encontrar rutas óptimas.

Sin embargo, para utilizar las computadoras cuánticas en la industria de esta manera, es necesario resolver algunos desafíos. En primer lugar, se debe encontrar una forma de implementar y mantener qubits estables, así como métodos de corrección de errores cuánticos. Dado que los qubits colapsan fácilmente con pequeños cambios ambientales, controlarlos de manera estable es un gran desafío para la comercialización de las computadoras cuánticas. Además, las computadoras cuánticas actuales tienen el problema de que la precisión de los cálculos es algo menor debido a errores cuánticos, por lo que es necesario encontrar formas de corregir estos errores. Se están investigando varios métodos para implementar qubits, como trampas de iones, bucles superconductores y qubits topológicos, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. Al mismo tiempo, es necesario formar personal especializado que pueda escribir algoritmos cuánticos y mantener, reparar y operar computadoras cuánticas. Dado que el software existente no puede ejecutarse en computadoras cuánticas, se necesitará un software completamente nuevo adecuado para computadoras cuánticas.

Aunque la IA comenzó a recibir atención seria a partir de la década de 2010, tecnologías como el perceptrón, que son la base de la IA actual, se han estado investigando durante décadas. Para que tengamos competitividad cuando las computadoras cuánticas reciban tanta atención en el futuro como la IA hoy en día, necesitamos prepararnos desde ahora. Según el profesor Lee Jun-gu de la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST), la tecnología de computación cuántica de Corea está actualmente entre 5 y 10 años por detrás de otros países avanzados. Antes de que la brecha se amplíe aún más y se vuelva irreversible, debemos establecer políticas relacionadas con una visión a largo plazo y aumentar aún más la escala de inversión. A través del apoyo constante y consistente a nivel gubernamental, debemos esforzarnos por realizar investigaciones de demostración de computadoras cuánticas y asegurar derechos de propiedad intelectual relacionados con el software. Para lograr esto, será necesario un intercambio de información suficiente y una cooperación fluida entre la industria, los investigadores de ciencias básicas y los responsables de la formulación de políticas gubernamentales.

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