14 Perspectivas futuras

En este tema hemos introducido los principios de la computación cuántica, mostrando un funcionamiento radicalmente diferente a los sistemas de computación clásicos. Mientras que un ordenador clásico procesa conjuntos de bits de forma secuencial, un ordenador cuántico trabaja con cúbits. A diferencia de los bits clásicos, que solo pueden tomar los valores ‘0’ o ‘1’, los cúbits admiten lo que se conoce como superposición. Esta superposición es la clave que permite el paralelismo cuántico, que se puede interpretar como la capacidad de un ordenador cuántico de procesar varias secuencias binarias de forma simultánea.

Este nuevo paradigma de computación abre una nueva área de investigación y, aún hoy en día, no están claras las posibilidades o que tipo de tareas se pueden abordar de forma eficiente. En este sentido, ya se conocen (unos pocos) algoritmos que permiten resolver problemas difíciles para un ordenador clásico, con la denominada complejidad NP (non-deterministic polynomial time). Este punto aparece representado esquemáticamente en la siguiente figura:

Se puede ver que el nuevo paradigma de computación se desvincula completamente de la caracterización de complejidad utilizada hasta ahora en la computación basada en máquinas de Turing. Así, es posible que problemas que hasta ahora se consideraban NP, o incluso NP-Complete, sean abordables en tiempo polinómico utilizando ordenadores cuánticos (lo que se concoce como complejidad BQP, bounded-error quantum polynomial time), aunque todavía no se conozca un algoritmo para realizar estas tareas.

Algunos ejemplos de esta propiedad son el problema de factorización de números, con complejidad complejidad NP utilizando ordenadores clásicos, pero fácil para un ordenador cuántico (BQP). Otro ejemplo, es la simulación de un proceso cuántico, de complejidad NP-Complete utilizando ordenadores clásicos, pero fácil para un ordenador cuántico (BQP).

Por otro lado, el desarrollo teórico ha ido de la mano de la evolución tecnológica necesaria para la implementación física de estos sistemas. A pesar de que los procesadores cuánticos existentes hoy en día aún trabajan con un número reducido de cúbits y presentan un tiempo de coherencia limitado, ya han superado a los centros de computación más avanzados en la ejecución de ciertas tareas. Además se prevee un aumento de la calidad y potencia de estos procesadores en los próximos años, lo que abrirá el espectro de problemas que pueden resolver. Algunas aplicaciones que estan siendo exploradas ya son la solución exacta de problemas de optimización entera, o simulaciones de sistemas con propiedades cuánticas, como pueden ser los nanomateriales. Dada la dificultad de desarrollar algoritmos de computación cuántica, una de las direcciones más prometedoras en el ámbito de la computación cuántica es el aprendizaje automático. El uso de estas técnicas permite el desarrollo de algoritmos cuánticos para la resolución de tareas específicas a partir de un conjunto de datos, con una intervención humana mínima.

A pesar de estos avances, no es probable que los procesadores cuánticos sustituyan a los procesadores clásicos de propósico general. Del mismo modo que no se utiliza un avión para cruzar una calle pero si para realizar vuelos transatlánticos, un ordenador cuántico no es adecuado para ciertas tareas, pero sí para la ejecución de algoritmos específicos.