El próximo gran salto cuántico podría requerir mejor software

Los ordenadores cuánticos parecen ciertamente dispositivos extraños. Para los humanos acostumbrados a vivir en un mundo regido por la física newtoniana, tener un dispositivo que se sumerge en el mundo de la física cuántica -donde las reglas son diferentes y a veces incluso contraintuitivas- puede parecer inexplicable. Y cuando esos mismos dispositivos resuelven realmente problemas complejos y proporcionan respuestas, casi empieza a rozar la magia.

No hace muchos años, todavía había científicos que pensaban que la computación cuántica era un engaño. Las máquinas cuánticas se construyen para funcionar dentro de cajas negras y deben operar en un vacío totalmente oscuro a temperaturas cercanas al cero absoluto. Así que no se puede observar cómo funcionan. Tienen que estar diseñadas así, porque su potencia de cálculo está ligada a poner átomos o electrones en un estado llamado superposición, que es increíblemente frágil. Casi cualquier cosa puede despojar a los átomos de esa propiedad y devolverlos a su estado normal, único, que constituye nuestra realidad basada en la física newtoniana. Los rayos de luz, el calor, las ondas sonoras, las ligeras vibraciones, las moléculas de aire o incluso la radiación pueden devastar la superposición en un proceso llamado decoherencia.

A día de hoy, muy pocos dudan de la existencia de los ordenadores cuánticos. En 2019, Google, en colaboración con la NASA, logró la supremacía cuántica al diseñar una máquina cuántica capaz de resolver un problema que habría llevado miles de años a un superordenador tradicional. Ese hito sitúa a Estados Unidos muy por delante de otros países en la carrera por crear ordenadores cuánticos potentes y más útiles.

En este país, la mayor parte de los trabajos sobre ordenadores cuánticos los llevan a cabo empresas privadas y universidades con un fuerte apoyo del gobierno. Esto contrasta con la mayoría de las naciones rivales, como China y Rusia, que invierten miles de millones directamente en laboratorios gubernamentales. Nuestro enfoque parece funcionar mejor. Un informe reciente encargado por el Departamento de Defensa y realizado por la RAND Corporation muestra que Estados Unidos es líder mundial en la mayoría de las áreas clave de la computación cuántica.

La mayoría de los avances realizados hasta ahora en el mundo de la informática cuántica se han debido a las mejoras en el hardware. Los ordenadores cuánticos utilizan qubits, que son algo así como los bits binarios de los ordenadores digitales tradicionales. Son potentes porque un dispositivo cuántico está diseñado para que el qubit, que puede ser algo como un fotón polarizado o el espín de un electrón, exista en múltiples estados al mismo tiempo. En lugar del bit de un ordenador digital que representa un uno o un cero, los qubits pueden ser ambos al mismo tiempo, además de todo lo que hay entre ellos. Y tener más qubits equivale hasta ahora a más potencia de cálculo.

El ordenador cuántico de Google que alcanzó la supremacía tenía 53 qubits. IBM anunció recientemente un ordenador cuántico con 127 qubits que se cree que es el mayor del mundo, aunque D-Wave está trabajando en una nueva máquina con miles de qubits. Hay cierta discrepancia sobre las cifras debido a las muy diferentes formas en que las empresas pueden crear qubits, pero básicamente, más qubits significa más potencia.

El software determina el hardware

Sin embargo, aunque añadir más qubits proporciona ciertamente más potencia, no compensa los problemas inherentes a los ordenadores cuánticos, siendo uno de los más importantes que son muy propensos a los errores. O, más exactamente, son difíciles de entender y programar para que no se produzcan errores en su output. Todos los ordenadores cuánticos generan «ruido» en cierta medida. Pueden devolver una respuesta correcta a una pregunta, pero también devolverán un montón de basura inútil, con la solución real mezclada. Entonces se convierte en una cuestión de intentar separar una aguja de un pajar, o incluso una aguja de un montón de otras agujas. Por eso, añadir más qubits puede no ayudar a la situación.

Se ha sugerido que la inteligencia artificial que se ejecuta en los ordenadores tradicionales podría emplearse para analizar las respuestas devueltas por las máquinas cuánticas. Eso podría facilitar la eliminación del ruido con mayor rapidez que si se intentara hacer a mano, pero no resuelve el problema fundamental de las respuestas inexactas procedentes de las máquinas cuánticas.

En lugar de añadir más qubits, la solución a este problema podría basarse en el software, permitiendo a los programadores formular mejores preguntas para reducir o eliminar el ruido desde el principio. Uno de los motivos de los errores es que los qubits pueden enredarse. Se trata de un estado en el que, aunque dos qubits estén físicamente separados, las acciones de uno pueden cambiar al otro. Albert Einstein describió divertidamente esa propiedad como «acción espeluznante a distancia». En términos prácticos, si se aceptan los datos generados por un qubit, pero no se sabe que está enredado con otro, hay muchas posibilidades de que los datos se estén corrompiendo, pero no se sabe.

Ahora mismo, los científicos tienen que adivinar básicamente cómo están enredados los qubits e intentar actuar en consecuencia. Así que es como intentar escribir un programa para que se ejecute en una máquina cuyas reglas no se conocen del todo y pueden cambiar. De ahí que se devuelva mucho ruido con los resultados, independientemente del tamaño de la máquina cuántica. Y las máquinas más grandes podrían empeorar el problema.

Para intentar compensarlo, los científicos e investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts presentaron recientemente un nuevo lenguaje de programación llamado Twist en el Simposio sobre Principios de Programación de 2022, celebrado en Filadelfia. Por el momento, no hay nada parecido a Twist. La mayoría de los programadores de ordenadores cuánticos emplean lenguajes ensambladores, o algo parecido, en los que tienen que encadenar un montón de procesos sin la ventaja de una gran orquestación. Tienen que adivinar los enredos basándose en sus observaciones de los datos que se generan.

Twist se ha diseñado para ayudar a los científicos a descubrir qué qubits de sus máquinas se enredan cuando trabajan en un problema y, a continuación, realizar acciones específicas, como aceptar sólo los datos de un qubit no enredado. El lenguaje de Twist es un reflejo de otros lenguajes de programación habituales y está diseñado para que sea fácil de aprender para los programadores expertos.

Nuestro lenguaje Twist permite a los desarrolladores escribir programas cuánticos más seguros al indicar explícitamente cuándo un qubit no debe estar enredado con otro», explica el estudiante de doctorado del MIT Charles Yuan en MIT News. «Dado que para entender los programas cuánticos es necesario comprender el entrelazamiento, esperamos que Twist allane el camino hacia lenguajes que hagan más accesibles a los programadores los desafíos únicos de la computación cuántica».

En el mismo artículo de MIT News sobre el nuevo lenguaje, Fred Chong, profesor de informática Seymour Goodman de la Universidad de Chicago, hablaba de por qué Twist y otros desarrollos de software pueden ser tan importantes a largo plazo como poner en juego más y más qubits.

«Los ordenadores cuánticos son propensos a los errores y difíciles de programar. Al introducir y razonar sobre la pureza del código del programa, Twist da un gran paso para facilitar la programación cuántica al garantizar que los bits cuánticos de un código puro no pueden ser alterados por bits que no estén en ese código», explicó Chong.

Mientras el hardware de los ordenadores cuánticos sigue evolucionando, puede ser necesario un software mejor que ayude a concentrar toda esa potencia bruta y ese potencial. Twist puede parecer un pequeño paso hacia ese objetivo, pero no cabe duda de que es muy importante.

Fte. Nextgov (John Breeden II)

John Breeden II es periodista y crítico galardonado con más de 20 años de experiencia en la cobertura de la tecnología. Es el director general de Tech Writers Bureau, un grupo que crea contenido de liderazgo de pensamiento tecnológico para organizaciones de todos los tamaños. Twitter: @LabGuys