Conversamos con Bruno Domingues, especialista en computación Cuántica para Intel, sobre el acontecer global en esta materia.
Hace prácticamente un año Intel presentaba su flamante chip Tunnel Falls para computación cuántica. Este es un chip de 12 qubit de spin de silicio que el gigante de procesadores pone a disposiciones de los científicos para que trabajen con él. El Chip fue fabricado en obleas de silicio de 300mm usando las capacidades de fabricación de transistores más avanzadas que dispone Intel mediante litografía ultravioleta extrema (EUV).
La figura anterior es una representación esquemática de cómo funciona el chip. En los qubits de spin de silicio la data se codifica arriba y abajo o cero y uno para un solo electrón. Es decir, cada dispositivo qubit es esencialmente un transistor de un solo electrón, lo que permite a Intel fabricarlo utilizando un flujo similar al empleado en una línea de procesamiento lógico de semiconductores complementarios de óxido metálico (CMOS) estándar.
En 2018 escribimos un artículo comentando que los PCs cuánticos ya existen; sin embargo, cerrábamos dicha publicación indicando que son muy grandes, y que posiblemente entre unos 15 a 20 años podría presentarse algún equipo final para la venta.
A raíz de lo anterior, podemos hacer una analogía, el primer computador programable para uso general fue el ENIAC (por sus siglas en inglés Electronic Numerical Integrator and Computer), completado entre 1944 y 1945. Ese equipo eran tan grande como lo son hoy en día los dispositivos cuánticos; han tenido que pasar décadas para lograr la miniaturización de la que hoy disponemos.
Dado que se ha cumplido un año del hito de Intel, conversamos con Bruno Domingues, director de
tecnología (CTO) de la práctica de la industria de servicios financieros en Intel, especialista en computación cuántica. El ejecutivo lleva más de 10 años en Intel, es licenciado en Matemáticas con una maestría en Ciencias de la Computación de la U. de Brasilia.
Partamos por lo básico, la computación cuántica se diferencia de la computación tradicional, partiendo por la unidad más pequeña de información. ¿Cuál es la diferencia entre un bit y un qubit?
Un bit es la unidad más pequeña de información en computación clásica y puede tomar uno de dos valores: 0 ó 1. En cambio, un qubit es la unidad básica de información en computación cuántica y puede estar en una superposición de estados 0 y 1 simultáneamente, gracias a la propiedad de superposición cuántica. Además, los qubits pueden entrelazarse, lo que permite que dos qubits estén correlacionados independientemente de la distancia entre ellos, una propiedad conocida como entrelazamiento cuántico. Estas características permiten a los qubits procesar determinados problemas de forma más eficiente.
Otra situación interesante que se plantea a la hora de pensar en la computación cuántica es la diferencia que existe entre un algoritmo clásico y un algoritmo diseñado para un PC cuántico. En esta dinámica: ¿cuál es la diferencia entre programar en un ordenador normal y en un ordenador cuántico?
Programar en un ordenador cuántico implica utilizar lenguajes y herramientas especializados que puedan manipular qubits y aplicar algoritmos cuánticos. Mientras que los lenguajes de programación clásicos se centran en la manipulación de bits y operaciones secuenciales, los lenguajes cuánticos como Qiskit y Cirq están diseñados para aprovechar la superposición, el entrelazamiento y otras propiedades cuánticas. Intel está desarrollando herramientas y plataformas que facilitan la programación cuántica, promoviendo el uso de estos lenguajes especializados.
El Qiskit y Cirq son dos modalidades de trabajo llamadas frameworks de software creadas para programar situaciones para ordenadores cuánticos. El primero es un marco creador por IBM, que se integra en el hardware cuántico creado por el gigante americano; y el segundo es el sistema de programación creado por Google Quantum AI.
Qiskit tiene la capacidad de ejecutar instrucciones en equipos cuánticos reales que están disponibles a través de la plataforma de IBM Quantum.
En cuanto al tema de las simulaciones, también se presentan algunas interrogantes, puesto que existen dos conceptos muy importantes: simulación cuántica y sistema cuántico; si bien parecen sinónimos, en el papel no lo son.
El vocero hace una clara distinción de ellos, partiendo por simulación cuántica:
Simulación cuántica: Utiliza algoritmos y técnicas de computación clásica para imitar el comportamiento de los sistemas cuánticos. Debido a las limitaciones de los ordenadores clásicos, estas simulaciones son aproximaciones y pueden resultar ineficaces para sistemas muy complejos.
Por su parte, un sistema cuántico se diferencia de una simulación, en que el primero de ellos usa hardware real para correr los programas diseñados:
Sistema cuántico: Se refiere a un dispositivo que utiliza qubits reales para realizar cálculos, aprovechando directamente las propiedades de la mecánica cuántica, ofreciendo potencialmente una capacidad de procesamiento exponencialmente mayor para ciertos tipos de problemas.
El ejecutivo de Intel, también hace referencia un término muy usado por medios: Supremacía Cuántica, señalando que esta frase será válida cuando un PC cuántico comercial sea superior al mayor Súper PC que exista en el planeta en ese entonces:
La supremacía cuántica o ventaja cuántica se refiere a la capacidad de un ordenador cuántico para realizar un cálculo específico más rápido que el mejor superordenador clásico disponible para esa tarea. Intel está trabajando en una pila cuántica, desde el silicio hasta el software, con el objetivo de demostrar la supremacía cuántica en problemas específicos.
En términos físicos químicos, un sistema cuántico está relacionado con el mundo subatómico que trabaja bajo las leyes de la mecánica cuántica. En cambio, en el contexto de PCs cuánticos, el sistema cuántico es un hardware que usa qubits en vez de bits para realizar todas las operaciones que requieren sus algoritmos.
Bajo esta misma premisa nacen conceptos como Sistema Financiero Cuántico (QFS), que se refiere a un contexto financiero que actuaría bajo la lógica de la computación y criptografía cuántica con base en una cadena de bloques que organizaría y mantendría el orden de las operaciones financieras.
Entrando en el área de lo tangible para el común de los mortales, ¿qué aplicaciones tangibles pueden asemejarse a los sistemas cuánticos? En este punto, el personero de Intel señala tres importantes aplicaciones: Optimización, Simulación de materiales y Criptografía
Optimización: Soluciones para problemas complejos de logística, finanzas y diseño de rutas.
En el área de optimización de rutas para el reparto y/o envíos de producto, el hardware podrá ser capaz de optimizar la logística en tiempo real, lo que conlleva un notable ahorro en costos operacionales. Podrán ayudar y diseñar sobre cómo cargar los camiones para una mejor distribución y entrega de los envíos.
Serán un gran aporte para los días en que todo el comercio se suma a las ofertas, como en el CyberDay. De hecho, los algoritmos basados en las leyes cuánticas, podrán predecir con una mejor exactitud las demandas de los consumidores, mejorando la gestión de inventarios.
Simulación de materiales: Desarrollo de nuevos materiales y fármacos mediante la simulación de interacciones a nivel molecular.
En lo que concierne a desarrollo de materiales mediante simulación cuántica, IBM Quantum ofrece una plataforma para que los investigadores puedas emular las interacciones complejas entre los elementos nuevos de un material. En esta área, se observan publicaciones científicas, buscando nuevos materiales superconductores.
Respecto de los fármacos, hay diversos artículos en internet que muestran cómo están trabajando los científicos en esta área. A modo de ejemplificar esto, en la revista Nature hay un paper titulado “Hybrid quantum-classical machine learning for generative chemistry and drug design” (Aprendizaje automático híbrido cuántico-clásico para la química generativa y el diseño de fármacos). De acuerdo con el artículo, el enfoque híbrido permitió generar 2300 nuevas estructuras químicas, un potencial sin límites.
Criptografía: La criptografía cuántica ofrece seguridad basada en principios físicos, lo que hace que las comunicaciones sean prácticamente difíciles de descifrar en comparación con los criptosistemas actuales.
La criptografía clásica se basa en las leyes de la matemática, en cambio, los algoritmos de criptografía cuántica se basan en las leyes de la física, es decir, este tipo de cifrado se basa en los propios principios de la mecánica cuántica (principio de superposición, incertidumbre de Heisenberg, entrelazamiento cuántico, etc.).
En particular, podemos comentar que el NIST (National Institute of Standards and Technology), órgano de USA encargado de promover estándares para la industria, ha escogido algoritmos de cifrado que en el papel son capaces de resistir ataques de ordenadores cuánticos.
En este segmento IBM también dice presente, pero comentan que este aplicativo estaría en fases iniciales, aunque tendría la capacidad para ser más seguro que otros sistemas de cifrado existentes, desde el punto de vista teórico es prácticamente infranqueable.
¿Cuáles son los 5 principales usos potenciales de esta tecnología para el hogar, la empresa y el ejército?
Hogar: Seguridad en dispositivos conectados, mejoras en los servicios de internet y telecomunicaciones.
Empresas: Optimización de la cadena de suministro, desarrollo de nuevos materiales y productos, análisis de riesgos financieros.
Militar: Criptografía avanzada, simulaciones estratégicas, desarrollo de nuevos materiales y tecnologías de defensa.
Partimos la nota haciendo una comparativa de todo lo que ha tenido que pasar en la computación clásica, desde 1944 con ENIAC hasta la miniaturización de los transistores a escala nanométrica, con sistema de fabricación únicos en el mundo, y que solo pocas empresas pueden llevar a cabo. Es decir, han pasado varias décadas para lograr lo que hoy tenemos.
En el caso de la computación cuántica, tiene sus inicios teóricos por el año 1981 con la presentación del destacado físico y ganador del Premio Nóbel, Richard Feynman con su charla Simulating physics with computers, presentada en el MIT. No fue hasta la década del 90 donde se comenzaron a dar forma a los primeros algoritmos de este nuevo tipo de pensamiento.
A comienzos de los 2000, de la mano de IBM se creó un ordenador cuántico de 5 qubits que tenía la capacidad de procesar un algoritmo de búsqueda de orden (forma parte del algoritmo de Shor).
Más adelante, en 2019, IBM presentaría el primer computador cuántico para uso comercial, se llamaba IBM Q System One, un dispositivo de 20 qubits pensando para realizar grandes cálculos, y usado por científicos e investigadores.
El IBM Q System One es casi un cubo de cristal aislado herméticamente de aproximadamente 3 metros de arista. Es una enorme pieza de equipo, y con ese volumen es imposible que te lo lleven a casa y lo empieces a usar. Al igual que el ENIAC, ocuparía una habitación completa.
Si bien el dispositivo cuántico de IBM es una respuesta interesante para un equipo comercial, no es óptimo en términos de costos y espacio, de ahí a que no existan soluciones para uso público.
Teniendo en cuenta los avances actuales en este campo, consultamos a Bruno: ¿es posible que veamos ordenadores cuánticos accesibles al público en los próximos 10-15 años?
Es posible, sobre todo, si los avances en la estabilidad de los qubits, la corrección de errores y la reducción de costes continúan a un ritmo rápido. Intel, junto con otros líderes del sector, están trabajando activamente para que la tecnología sea más accesible y práctica. Sus esfuerzos por mejorar la estabilidad de los qubits de silicio y desarrollar plataformas de computación cuántica basadas en la nube son pasos significativos hacia la democratización de esta tecnología.
¿Cuál es el mayor reto a la hora de miniaturizar los procesadores/computadores cuánticos?
El principal reto es mantener la coherencia cuántica de los qubits a medida que se miniaturizan y se integran en sistemas más complejos. Esto incluye gestionar el ruido y las interferencias externas y desarrollar métodos eficaces de corrección de errores.
A lo anterior hay que sumar que la miniaturización también va de la mano con el hardware, es decir, para poder trabajar con la computación cuántica, hoy en día se requiere que estos equipos funcionen en temperaturas cercanas al 0ºK (-273ºC). Esta es la razón por la que el IBM Q System One está aislado y sea un equipo tan grande (ver fotos).
Siempre esperamos que en algún momento las tecnologías que son de uso industrial lleguen a manos de los consumidores. Sin embargo, la mayoría de las cosas prácticas que se están estudiando hoy tienen focos muy específicos de la alta industria y/o a nivel científico. En este sentido ¿Cómo podría beneficiar la democratización de la informática cuántica a los consumidores en el futuro?
La democratización permitirá acceder a herramientas informáticas avanzadas capaces de resolver problemas complejos con mayor rapidez, mejorando áreas como el desarrollo de nuevos fármacos, la optimización de redes de transporte y la personalización de servicios basada en conjuntos masivos de datos.
En el corto y mediano plazo, el beneficio para los consumidores de la computación cuántica no será el uso directo de la tecnología, sino que serán los productos que esta genere, especialmente en el segmento de los fármacos.
¿Cómo podríamos ver estos ordenadores cuánticos para el público? ¿Será hardware que una persona pueda comprar, o será más como una conexión en línea a un ordenador en un laboratorio?
Es más probable que los usuarios accedan a la computación cuántica a través de servicios en la nube, dado que el hardware cuántico es extremadamente complejo y caro. Empresas como Intel ya están desarrollando plataformas de computación cuántica basadas en la nube para permitir el acceso remoto a estas potentes herramientas, facilitando la democratización de la tecnología sin necesidad de que los usuarios finales posean el hardware especializado.
De hecho, es tal como afirma el ejecutivo de Intel, la compañía ya está trabajando en democratizar la computación cuántica, ellos llaman «Practicidad Cuántica» al proceso de pasar del laboratorio o prototipos, a sistemas que pueden ser usados todos.
La Dra Anne Matsuura, directora de aplicaciones y arquitectura cuántica de Intel Labs, tiene la firme convicción de que, para lograr este enfoque, es necesario crear un software de computación cuántica de tipo escalable completo. En el siguiente video, a partir del minuto 24 puedes revisar su postura.
¿Cuáles son los principales problemas de la computación cuántica, razón por la que aún no ha alcanzado un formato comercial? ¿Cómo está trabajando Intel en este sentido?
Los retos incluyen la decoherencia de los qubits, la corrección de errores y la escalabilidad. Intel está trabajando en tecnologías como los qubits de silicio, que son más compatibles con las actuales técnicas de fabricación de semiconductores y potencialmente más estables. Además, Intel está invirtiendo en el desarrollo de técnicas avanzadas de corrección de errores y en la mejora de la escalabilidad de los sistemas cuánticos, acercándose así a un formato comercial viable.
En una primera etapa, los que se verán beneficiados con pruebas gratuitas serán los investigadores, que podrán probar sus modelos en las diferentes plataformas que estén disponibles para esto.
En esta dinámica, el gigante de procesadores propone trabajar con el SDK de Intel Quantum. Fue lanzado en fase beta en septiembre de 2022, y a fines de febrero de 2023 fue anuncia la primera versión oficial del SDK.
El SDK es un computador cuántico completo en simulación, que tiene la capacidad de conectarse al hardware dedicado de Intel, que incluye el chip Horse Ridge II y el procesador quantum spin, disponible a desde fines de 2023.
El Kit permite a los desarrolladores trabajar sobre algoritmos cuánticos, en simulaciones con una interfaz de programación intuitiva preparada sobre C++. El SDK de Intel Quantum es una fórmula completa diseñada para que los investigadores experimenten con la programación cuántica en un entorno simulado.
El SDK de Intel Quantum permite los desarrolladores, científicos y/o investigadores la opción de dos instancias de back-end para simular qubits:
Recientemente, hemos visto varias instancias que invitan a las universidades a probar sus estudios en sistemas de programación cuántica. ¿Está Intel trabajando en esto? ¿Con quién?
Intel colabora con numerosas universidades y centros de investigación de todo el mundo. Estas colaboraciones incluyen programas como el Qubit Research Hub en asociación con QuTech en los Países Bajos y otras iniciativas de investigación y desarrollo en todo el mundo. Estas alianzas tienen como objetivo avanzar en la investigación cuántica y formar a la próxima generación de científicos e ingenieros en este campo emergente.
¿Cuáles son los principales hitos que deben alcanzarse para que empecemos a ver resultados concretos con estas máquinas?
Estabilidad de los qubits: Aumentar la coherencia y la vida útil de los qubits.
Corrección de errores: Desarrollo de métodos eficaces para tratar los errores cuánticos.
Escalabilidad: Construcción de sistemas cuánticos capaces de escalar a miles de qubits.
Algoritmos prácticos: Desarrollar algoritmos cuánticos que resuelvan problemas reales y útiles.
Intel está centrando su investigación en estos hitos, trabajando en la estabilidad de los qubits de silicio, las técnicas de corrección de errores y la escalabilidad de los sistemas cuánticos.
¿Está previsto formar a los próximos “especialistas” en ordenadores cuánticos? ¿Serán estrictamente físicos con conocimientos de informática, o veremos una nueva generación de informáticos capaces de trabajar con estas máquinas?
Se espera una integración de ambas disciplinas. Las universidades están desarrollando programas interdisciplinares que combinan la física cuántica, la informática y la ingeniería, formando a una nueva generación de especialistas capaces de trabajar con estas tecnologías.
¿Cómo se prevé democratizar el conocimiento obtenido por estos ordenadores? ¿Cómo se explica al público en general su funcionamiento y/o beneficios?
Mediante la colaboración con instituciones educativas y la creación de materiales educativos accesibles, cursos en línea y programas de divulgación científica, se pretende explicar de forma clara y sencilla los conceptos de la computación cuántica y sus posibles beneficios.
La moda en tecnología este año es hablar de Inteligencia Artificial, y por supuesto, el anuncio de aplicaciones funcionales tanto para empresas para su transformación digital, o bien, para optimizar sus operaciones en el día a día. En cuanto a consumidores, los aplicativos más claros, están siendo expuestos en los anuncios de los smartphones y notebooks de este año.
¿Cómo está trabajando o contribuyendo Intel a reducir la sensibilidad de los errores de cálculo en el procesamiento de IA?
Intel está invirtiendo en técnicas avanzadas de corrección de errores y en el desarrollo de qubits más estables, así como en algoritmos cuánticos menos susceptibles a errores, para mejorar la precisión y fiabilidad de los cálculos cuánticos en aplicaciones de IA.
¿Dispone Intel de algún modelo de ordenador cuántico operativo o de un prototipo funcional? Si la respuesta es afirmativa, comparta sus experiencias y especificaciones.
Sí, Intel ha desarrollado prototipos funcionales como el chip qubit de silicio “Horse Ridge». Estos prototipos se están utilizando para investigación y desarrollo, explorando la viabilidad de integrar qubits en tecnologías de semiconductores.
En esta dinámica Intel ya ha avanzado, hace ya un año, presentando su primer procesador cuántico llamado Tunnel Falls, un chip cuántico de 12 qubits hecho de silicio, así lo destacaba Jim Clarke, director de Hardware Cuántico de Intel:
Tunnel Falls es el chip de qubit de espín de silicio más avanzado de Intel hasta la fecha y aprovecha las décadas de experiencia de la empresa en diseño y fabricación de transistores. El lanzamiento del nuevo chip es el siguiente paso en la estrategia a largo plazo de Intel para construir un sistema comercial completo de computación cuántica. Aunque aún quedan cuestiones y retos fundamentales por resolver en el camino hacia un ordenador cuántico tolerante a fallos, la comunidad académica puede ahora explorar esta tecnología y acelerar el desarrollo de la investigación.
Jim Clarke, director de Hardware Cuántico de Intel
¿Podría la computación cuántica reducir los tiempos de entrenamiento de la IA Generativa en comparación con un sistema tradicional, y por qué?
Sí, la computación cuántica podría reducir significativamente los tiempos de entrenamiento debido a su capacidad para manejar y procesar grandes volúmenes de datos de forma paralela y eficiente. Los algoritmos cuánticos pueden realizar operaciones complejas mucho más rápido que los algoritmos clásicos, lo que podría acelerar el entrenamiento de modelos de IA generativa.
¿Qué te pareció la entrevista y los datos técnicos que entregó Bruno Domingues, ejecutivo de Intel?
