Computación cuántica: métodos y materiales que impulsan nuevas capacidades

La computación cuántica aplica los principios de la mecánica cuántica; es mucho más potente que la computación clásica y, por tanto, puede resolver problemas más complejos. Esta forma de computación es especialmente eficaz para modelar sistemas físicos, lo que la hace valiosa para la química y la ciencia de materiales.  

Los ordenadores cuánticos podrían revolucionar el descubrimiento de fármacos al simular miles de millones de candidatos potenciales para ayudar a curar enfermedades. Pueden analizar candidatos a nuevos materiales en busca de propiedades específicas, como la superconductividad a temperatura ambiente. Incluso podrían calcular todos los modelos meteorológicos globales al instante, haciendo que las previsiones actuales sean cosa del pasado. ¿Cómo puede la computación cuántica hacer todo esto? La respuesta reside en cómo difiere de la forma común de computación denominada computación clásica.

Este tipo de computación que conocemos por nuestros portátiles y teléfonos utiliza chips con bits que existen en estados binarios definidos de 0 o 1. Un superordenador es el apilamiento paralelo de estos estados para procesar grandes cantidades de datos y se utiliza en centros de datos.  

Con la computación cuántica, los bits cuánticos, conocidos como cúbits, pueden existir en estado 0, 1 o en ambos simultáneamente (superposición) (véase la Figura 1). Funcionan en chips llamados unidades de procesamiento cuántico (QPU). Esto permite explorar muchas soluciones posibles simultáneamente. A diferencia de la computación clásica, la computación cuántica es un campo complejo y desafiante de tecnologías y conceptos en evolución, sin un "ganador" claro todavía en cuanto al mejor tipo de cúbit.

La computación cuántica ha sido objeto de debate y teoría durante muchos años. Aunque el campo aún está en sus inicios, la tecnología se está expandiendo a través de instituciones de investigación y empresas comerciales. Analizamos la CAS Content Collection^TM, el mayor repositorio de información científica curado por expertos, para comprender mejor los avances en la computación cuántica durante los últimos 25 años (véase la Figura 2).
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Descubrimos que las publicaciones académicas predominan sobre las patentes. Sin embargo, las patentes han comenzado a aumentar recientemente, lo que sugiere un posible auge en los próximos años. Exploremos cómo funciona la computación cuántica y qué materiales están haciendo posibles estos avances:

Métodos de computación cuántica

La computación cuántica abarca varios enfoques distintos, cada uno con métodos y aplicaciones únicos. Estos métodos desempeñan un papel clave a la hora de determinar el tipo de cúbit utilizado:

• La computación cuántica basada en puertas, también denominada computación cuántica universal, representa el método más extendido. En esencia, consiste en un conjunto de instrucciones o una receta que se aplica a un cúbit. En la práctica, las puertas son operaciones unitarias que transforman los estados de los cúbits mediante señales físicas controladas con precisión. Los cúbits de espín en semiconductores se controlan mediante pulsos electromagnéticos de microondas, mientras que los cúbits de iones atrapados suelen controlarse mediante haces láser ajustados con precisión. Estas señales de control implementan puertas cuánticas que permiten realizar cálculos. Las puertas o señales manipulan los cúbits para ejecutar el cálculo capaz de resolver el problema.  

• La computación cuántica adiabática sigue un proceso más controlado en el que el sistema permanece únicamente en su estado fundamental durante todo el cálculo. Esto ofrece ventajas para los problemas de optimización y para mantener la coherencia cuántica durante cálculos prolongados.  

• Por el contrario, el recocido cuántico adopta un enfoque diferente al iniciar los cúbits en un estado de superposición de alta energía y permitir gradualmente que el sistema descienda hacia un estado fundamental de menor energía que representa las soluciones óptimas. Este enfoque es eficaz para problemas combinatorios, de programación y tareas de aprendizaje automático, aunque es menos versátil que las operaciones lógicas basadas en puertas. La ventaja de iniciar el sistema en un estado de superposición es el efecto de aplicar otro fenómeno llamado efecto túnel cuántico, mediante el cual el sistema puede acceder a otros estados que serían inaccesibles de forma clásica. Esto permite al sistema acceder a una amplia superposición de estados, lo que aumenta las probabilidades de encontrar un mínimo de energía real.  

• La computación cuántica basada en la medición inicia el sistema con todos los cúbits en un estado de recurso altamente entrelazado (por ejemplo, un estado de clúster), pero luego se mide un cúbit. Esta medición inicial provoca que todos los demás cúbits reaccionen y ayuda a determinar cuál es el siguiente que debe medirse. Las mediciones de los cúbits continúan secuencialmente hasta que todos han sido medidos. El propósito puede parecer extraño al principio, pero es ideal para varios tipos de cálculos, particularmente problemas estadísticos y de propiedades cuánticas:

• Los cálculos probabilísticos requieren un conjunto total de cúbits en funcionamiento al inicio y, posteriormente, un resultado final.

• Los cálculos complejos de interferencia cuántica pueden presentar muchas interferencias que ocurren simultáneamente en un sistema dado y que interactúan entre sí. Es imposible calcularlas de forma secuencial, ya que todas reaccionan conjuntamente, por lo que un enfoque basado en la medición es ideal para este tipo de problemas.  

• Por último, la computación cuántica topológica representa una frontera emergente que aprovecha partículas exóticas llamadas aniones y propiedades topológicas (propiedades superficiales y estructurales) para crear estados cuánticos intrínsecamente resistentes a los errores. Los aniones son un tipo de cuasipartícula que solo existe en sistemas bidimensionales, lo que los convierte en la partícula ideal para manipular sobre una superficie. El anión más favorable para un dispositivo real se denomina modos cero de Majorana (MZM, por sus siglas en inglés). A diferencia de otras formas de computación cuántica, estos estados aniónicos topológicos son intrínsecamente más resistentes al ruido local y a la decoherencia, lo que proporciona una supresión de errores integrada.

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Tipos de cúbits

Los cúbits superconductores son los más versátiles, ya que admiten varios métodos de computación cuántica. Conducen la electricidad con resistencia cero a bajas temperaturas mediante uniones Josephson, que son un tipo de circuito que proporciona no linealidad, permitiendo que el circuito tenga estados cuánticos discretos y controlables.  

Destacan en la computación cuántica basada en puertas debido a sus rápidas operaciones de puerta y su fuerte acoplamiento. Dos subclases específicas de cúbits superconductores incluyen los cúbits transmon, una unión Josephson con un condensador en derivación que es utilizada habitualmente por IBM, Google y Rigetti, y los cúbits de flujo, una unión Josephson controlada por flujo magnético. Los cúbits transmon son utilizados por los recocedores cuánticos de D-Wave porque pueden acoplarse fácilmente para crear los paisajes energéticos necesarios para los problemas de optimización.  

Ambos tipos de cúbits superconductores tienen diferentes ventajas. Por ejemplo, los transmones tienen una menor sensibilidad al ruido y una fabricación escalable, mientras que los cúbits de flujo tienen una gran capacidad de sintonización y niveles de energía bien separados. Los sistemas superconductores también funcionan bien para la computación cuántica adiabática.  

Los cúbits de iones atrapados son muy adecuados para la computación cuántica basada en puertas porque ofrecen tiempos de coherencia excepcionales y operaciones de alta fidelidad. Estos cúbits son iones suspendidos en el espacio mediante campos electromagnéticos, lo que permite controlar y manipular sus estados cuánticos. Empresas como IonQ y Honeywell aprovechan los iones atrapados para la computación cuántica universal, y son excelentes para la simulación cuántica, especialmente en sistemas atómicos y moleculares, ya que utilizan átomos como cúbits.  

Los cúbits fotónicos están posicionados de forma única para la computación cuántica basada en la medición porque utilizan información codificada en fotones individuales que mantienen la coherencia a temperatura ambiente y pueden medirse fácilmente. Empresas como Xanadu y PsiQuantum se centran en los enfoques fotónicos.

Los cúbits de espín en puntos cuánticos u otros sistemas de estado sólido son cada vez más importantes para la computación cuántica basada en puertas, con empresas como Intel invirtiendo fuertemente en cúbits de espín de silicio. Estos sistemas son atractivos para aplicaciones de ciencia de materiales, ya que los propios cúbits son espines. Su compatibilidad con la fabricación convencional los hace prometedores para procesadores cuánticos escalables, aunque actualmente se enfrentan a desafíos relacionados con el control y la coherencia.

Los cúbits topológicos representan un enfoque altamente especializado diseñado principalmente para la tolerancia a fallos en la computación cuántica basada en puertas. El enfoque de Microsoft con su chip Majorana 1 es un método de conteo complejo que cuenta el número de electrones con precisión hasta una diferencia de 1, y esa diferencia es su versión de 0 o 1 en el sentido clásico de la computación. Para ello, acopla los estados cuánticos generados a partir de nanocables superconductores con los estados de puntos cuánticos integrados en los chips y, a continuación, lee esos estados con microondas. Esa onda transporta la impronta del estado cuántico del nanocable. Hasta la fecha, solo Microsoft ha logrado fabricar un chip topológico, pero ha tardado casi 40 años en conseguirlo.  

Los métodos de computación cuántica y los tipos de cúbits están estrechamente relacionados, y podemos observar qué empresas están utilizando diversos enfoques para crear su versión de un ordenador cuántico funcional (véase la Figura 3).

También examinamos la investigación sobre cúbits en la CAS Content Collection en relación con los cinco tipos principales de cúbits. Utilizando CAS SciFinder®, que agrega datos científicos y químicos relacionados de fuentes globales, encontramos un crecimiento notable en las publicaciones sobre cúbits superconductores y de espín (véase la Figura 4).

Los tres tipos de cúbits restantes (fotónicos, de iones atrapados y topológicos) representan áreas de investigación especializadas con una actividad de publicación relativamente baja. Las tendencias generales sugieren que, aunque los cúbits superconductores y de espín han dominado el panorama de la investigación en computación cuántica hasta la fecha, los últimos avances de Microsoft podrían cambiar la tendencia topológica en los próximos años.

Las tendencias de publicación mostradas en la Figura 4 se analizaron utilizando CAS SciFinder, que agrega datos de química y ciencias relacionadas de fuentes globales. Los investigadores que exploran tendencias similares pueden acceder a capacidades de búsqueda basadas en IA para identificar patrones en sus áreas de investigación específicas.

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¿De qué materiales están hechos los cúbits?

Analizamos los materiales de los que están hechos los cúbits y agrupamos las sustancias más destacadas en clases (véase la Figura 5A). El silicio elemental (Si) y las aleaciones de silicio (Ge,Si) son los materiales principales en sus respectivas clases por número de documentos, debido a su utilidad como sustratos, capas de heteroestructura, interconexiones semiconductoras y puntos cuánticos basados en silicio.  
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El aluminio también es frecuente debido al crecimiento de la investigación en cúbits superconductores; por ejemplo, se utiliza como superconductor en el anterior chip cuántico Sycamore de Google y en el chip Majorana 1 de Microsoft.  

También están presentes muchos otros materiales inorgánicos, particularmente los tipos de semiconductores III-V, que se relacionan con los grupos 13 y 15 de la tabla periódica, incluyendo el arseniuro de galio, el arseniuro de aluminio y galio, el arseniuro de indio y el arseniuro de galio e indio. Estos materiales arseniuros son excelentes para producir fotones con energías específicas y en cantidades individuales, también llamados emisores de fotón único. Esto los hace útiles en cúbits fotónicos, especialmente en cúbits fotónicos basados en puntos cuánticos. En avances recientes, también han encontrado uso en cúbits de puntos cuánticos de espín.  

El diamante es un alótropo del carbono que prevalece en la literatura debido a su estructura única. Desde una perspectiva nuclear, los átomos de carbono se encuentran en una red sólida indeformable y, con la sustitución del carbono por ciertos metales e isótopos, el diamante se comporta como un sustrato modelo para la investigación de cúbits.  

La presencia de polímeros en la literatura podría parecer sorprendente, pero no son para componentes de cúbits, sino para su alojamiento. Los polímeros tienen demasiadas impurezas y defectos de estado sólido para ser utilizados como cúbits en QPU comerciales. Sin embargo, el poli(metacrilato de metilo) (PMMA) se utiliza ampliamente en plásticos transparentes irrompibles, y el poli(tetrafluoroetileno) (PTFE) se utiliza por su resistencia química y mecánica.  

Nuestro análisis también reveló la presencia de metales de tierras raras (ETR), que son metales de baja abundancia y muy costosos. Estos son fundamentales para muchas tecnologías microelectrónicas, incluidos los componentes de memoria en chips informáticos tradicionales y los imanes en diversas aplicaciones, desde micrófonos hasta instrumentos de imagen avanzados.  

Las ETR y sus cantidades relativas se presentan en la Figura 5B, calculadas con respecto al número total de documentos de patentes y revistas. Las cinco ETR principales en orden descendente son un isótopo de iterbio, Yb-171 (35,9%), iterbio elemental, Yb (12,5%), erbio, Er (12,2%), europio, Eu (7,1%) y neodimio, Nd (6,8%). Las ETR menos frecuentes incluyen praseodimio, gadolinio, iterbio-174 y disprosio con <5,4% o menos. Otros (5%) representan varios isótopos e iones con recuentos bajos.  

El Yb-171 se utiliza ampliamente como especie de cúbit debido a sus largos tiempos de coherencia, transiciones ópticas estrechas y propiedades estables de espín nuclear. Por ejemplo, es utilizado por eleQtron e IonQ en computadoras cuánticas de iones atrapados. El iterbio elemental (Yb) también proporciona cúbits de alta coherencia debido a los electrones de la capa 4f profundamente blindados que reducen el ruido ambiental. Atom Computing ha patentado el uso de Yb en computadoras cuánticas de átomos neutros. Huawei Technologies ha diseñado un sistema de computación cuántica con nanofibras para la legibilidad óptica, y el Instituto Max Planck ha patentado el uso de Yb en estados avanzados atrapados ópticamente.

El erbio (Er) ha sido utilizado por varias instituciones, incluida la Universidad de Chicago, para cúbits moleculares que operan directamente en longitudes de onda de telecomunicaciones (1,5 μm), uniendo el espín y la interfaz de fotones. Esto permite la integración directa con la infraestructura de fibra óptica existente para una futura internet cuántica. La Universidad de Henan ha patentado su uso como fuente de luz cuántica. La empresa Quantum Source Labs los ha patentado como parte de sus cúbits fotónicos.

Tanto el Eu como el Nd muestran propiedades magnéticas notables que son ideales para componentes de memoria cuántica. Avances recientes en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign sobre el marco temporal de almacenamiento, ahora de hasta 800 nanosegundos, y por la Universidad de Warwick, que incrusta Eu en sustratos de diamante como componentes de cristal láser dopados con tierras raras. La Marina de los EE. UU. ha patentado el uso de Nd en cúbits fotónicos entrelazados cuánticamente.

Las computadoras cuánticas hoy y en el futuro

La computación cuántica se encuentra ahora en la etapa en la que la investigación académica se está traduciendo en productos comerciales reales. La Tabla 1 detalla los tipos y el número de cúbits, así como la disponibilidad pública de sus computadoras y servicios de nube cuántica de las principales empresas.  

Microsoft (Majorana 1), Google (Sycamore, Willow) y Amazon (Ocelot) han desarrollado su propio tipo único de QPU, pero ninguna está disponible para uso público más allá de asociaciones colaborativas. Por el contrario, IBM, D-Wave, Rigetti, Quantinuum e IonQ permiten el acceso en la nube a sus computadoras cuánticas. Origin Quantum tiene su propia QPU basada en la nube que cuenta con opciones de integración de IA. Xanadu ha desarrollado una QPU solo en la nube, mientras que Intel y PsiQuantum ofrecen actualmente QPU independientes.  

En cuanto a los cúbits, PsiQuantum está construyendo instalaciones en tres países: Australia, EE. UU. y el Reino Unido para poner en línea alrededor de 1 millón de cúbits, y D-Wave afirma actualmente ofrecer QPU de sistemas de más de 4400 cúbits por máquina. El cúbit Ocelot de Amazon (específicamente Amazon Web Service, AWS) tiene solo cinco cúbits por chip, pero está diseñado para ser escalable gracias al enfoque en la fase del cúbit y las fuerzas del oscilador.  

Estos sistemas de cúbits del mundo real demuestran que la ciencia no solo se está investigando, sino que se desarrolla más allá de las pruebas y las asociaciones privadas. Ciertas empresas incluso ofrecen suscripciones y planes de precios que hacen que algunas de estas computadoras cuánticas estén disponibles para el público en tiempo real.  

Podemos observar el gran avance de esta tecnología en los últimos años gracias al número de ordenadores cuánticos disponibles al público. A pesar de un volumen de patentes relativamente bajo, se prevé que el mercado mundial de la computación cuántica alcance los 4000 millones de dólares en 2030, lo que demuestra el valor de este campo, independientemente del tipo de cúbit o del enfoque cuántico utilizado.

Los diversos materiales empleados, ya sean costosas tierras raras o aluminio, más abundante, influirán en la asequibilidad y el desarrollo de cúbits específicos. No obstante, el futuro de la computación cuántica es prometedor, y las oportunidades para acelerar el descubrimiento de fármacos y los avances en ciencia de materiales crecen a la par. Este crecimiento ya se refleja en cambios de infraestructura a corto plazo, con esquemas criptográficos poscuánticos que se evalúan e implementan en protocolos de seguridad de red como TLS, se integran en núcleos de sistemas operativos y se incorporan a hardware seguro y módulos criptográficos para mitigar futuras amenazas cuánticas a la ciberseguridad.