Un estudio de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), liderado por el profesor Josep Curto, examina la intersección técnica entre la IA y la computación cuántica. El análisis advierte sobre la redefinición del procesamiento de datos y los vectores de riesgo emergentes para la seguridad digital global.
IA y computación cuántica: ventajas operativas derivadas del Espacio de Hilbert
La arquitectura cuántica supera las limitaciones de los semiconductores clásicos mediante el uso del «espacio de Hilbert» en algoritmos de Quantum Machine Learning. Esta propiedad permite gestionar una dimensionalidad de datos inabarcable para la lógica binaria, acelerando el entrenamiento de modelos complejos de semanas a pocas horas.
Para visualizar esta diferencia operativa, presentémoslo así;
- La informática clásica opera de manera secuencial, comparable a un cocinero que prueba los ingredientes uno por uno para avanzar en una receta.
- La computación cuántica introduce un paradigma distinto, equivalente a disponer de una despensa capaz de permitir millones de combinaciones simultáneas para identificar de inmediato el resultado óptimo.
Josep Curto, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, detalla la ventaja estructural de unir estas dos tecnologías para abordar complejidades de simulación que hoy resultan imposibles de procesar para los sistemas estándares (computación clásica)).
“La fusión de la computación cuántica con la IA podría ofrecer una ventaja fundamental: la capacidad de resolver problemas de optimización y simulación con una complejidad inabordable para las computadoras clásicas”.
Josep Curto, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC
Independientemente de estas ventajas operativas, el incremento exponencial en la potencia de cálculo introduce vulnerabilidades críticas en los protocolos de ciberseguridad actuales.
¿Qué es la Quantum Machine Learning?
Quantum Machine Learning (QML) es un campo en crecimiento que integra la computación cuántica con el aprendizaje automático (o machine learning), utilizando principios de la mecánica cuántica como la superposición y el entrelazamiento para procesar datos y resolver problemas complejos.
Los qubits, a diferencia de los bits clásicos, pueden existir en múltiples estados simultáneamente, permitiendo que los algoritmos cuánticos analicen enormes conjuntos de datos y ejecuten cálculos sofisticados con velocidades exponencialmente superiores a las máquinas clásicas.
Vulnerabilidad del cifrado estándar
La madurez del hardware cuántico habilitará la ejecución eficiente del algoritmo de Shor, capaz de factorizar grandes enteros rápidamente. Esto amenaza la integridad de los cifrados de clave pública RSA y ECC, exponiendo transacciones bancarias y secretos industriales a una eventual desencriptación retrospectiva.
El experto de la UOC subraya la naturaleza dual de estas herramientas avanzadas, insiste en la urgencia de anticipar y gestionar las situaciones negativas antes de que se consoliden como problemas graves irreversibles para la sociedad.
“Como sucede con la IA, esta tecnología es dual. Por lo tanto, no está exenta de riesgos y externalidades negativas. Y debemos ser conscientes de ello y apostar por un desarrollo e implementación responsables”.
Josep Curto, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC
Ante este escenario, el estudio sugiere una migración hacia la criptografía poscuántica (PQC) para proteger repositorios de datos sensibles. Aunque los prototipos actuales aún presentan ruido en los cúbits, la competencia geopolítica por el dominio computacional exige el establecimiento inmediato de marcos regulatorios.
