Executive Summary
- La computación cuántica aprovecha la mecánica cuántica para procesar información de formas que los ordenadores clásicos e incluso los superordenadores no pueden, con ventajas particulares para simular sistemas físicos y químicos.
- Las publicaciones académicas superan significativamente a las patentes en la investigación de la computación cuántica, aunque un reciente aumento de patentes sugiere una aceleración de la actividad comercial, particularmente en tecnologías de cúbits superconductores y de espín.
- El panorama de materiales para cúbits abarca silicio elemental, semiconductores III-V, diamante, aluminio y metales de tierras raras.
- El hardware cuántico está pasando de prototipos de laboratorio a plataformas comerciales tempranas y accesibles en la nube, y se proyecta que el mercado global de computación cuántica alcance los 4000 millones de dólares para 2030.
La computación cuántica aplica principios de la mecánica cuántica, es mucho más potente que la computación clásica y, por lo tanto, puede resolver problemas más complejos. Esta forma de computación es particularmente buena 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 mediante la simulación de miles de millones de candidatos potenciales para ayudar a curar enfermedades. Pueden evaluar nuevos candidatos a materiales para propiedades específicas, como la superconductividad a temperatura ambiente. Incluso podrían calcular todos los modelos meteorológicos globales al instante, haciendo que los pronósticos existentes sean cosa del pasado. ¿Cómo puede la computación cuántica hacer todo esto? La respuesta reside en cómo difiere de la forma común de computación llamada 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 estados 0, 1 o ambos (superposición) (ver Figura 1). Operan en chips llamados unidades de procesamiento cuántico (QPU). Esto permite la exploración de muchas soluciones posibles simultáneamente. A diferencia de la computación clásica, la computación cuántica es un campo desafiante y complejo 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 teorización durante muchos años. Aunque el campo aún está en sus inicios, la tecnología se está expandiendo en instituciones de investigación y empresas comerciales. Analizamos la CAS Content CollectionTM, el mayor repositorio de información científica catalogado por expertos humanos, para comprender mejor los avances en la computación cuántica durante los últimos 25 años (véase la Figura 2).
Descubrimos que las publicaciones académicas predominan sobre las patentes. Sin embargo, las patentes han comenzado a aumentar recientemente, lo que sugiere un posible incremento 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 en la determinación del tipo de cúbit utilizado:
- Basada en puertas de computación cuántica, también llamada computación cuántica universal, representa el método más ampliamente seguido. En esencia, es un conjunto de instrucciones o una receta que se le da 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 la computación. Las puertas o señales manipulan los cúbits para realizar cálculos capaces de resolver el problema.
- Adiabática computación cuántica sigue un proceso más controlado en el que el sistema permanece únicamente en su estado fundamental durante toda la computación. Esto ofrece ventajas para problemas de optimización y para mantener la coherencia cuántica durante cálculos prolongados.
- Por el contrario, 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 inteligencia artificial, 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 que el sistema tenga acceso a una amplia superposición de estados, lo que aumenta las probabilidades de encontrar un mínimo de energía real.
- La computación cuántica basada en mediciones 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 se debe medir. Las mediciones de los cúbits continúan secuencialmente hasta que todos han sido medidos. El propósito parece extraño al principio, pero es ideal para varios tipos de cálculos, particularmente problemas estadísticos y de propiedades cuánticas:
- Los cálculos probabilísticos necesitan un conjunto total de cúbits en funcionamiento al inicio y, posteriormente, un resultado final.
- Los cálculos complejos de interferencia cuántica pueden tener muchas interferencias ocurriendo al mismo tiempo en un sistema dado y todas están interactuando. Es imposible calcularlas secuencialmente ya que todas reaccionan juntas, por lo que un enfoque basado en mediciones es ideal para tales problemas.
- Finalmente, 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 errores. Los aniones son un tipo de cuasipartícula que existe solo en sistemas bidimensionales, lo que los convierte en la partícula ideal para manipular en una superficie. El anión más favorable para un dispositivo del mundo real se llama modos cero de Majorana (MZM, por sus siglas en inglés). A diferencia de otras formas de computación cuántica, estos estados de aniones topológicos son intrínsecamente más resistentes al ruido local y a la decoherencia, lo que proporciona una supresión de errores integrada.
Tipos de cúbits
Cúbits superconductores son los más versátiles y admiten varios métodos de computación cuántica. Conducen la electricidad con resistencia cero a bajas temperaturas utilizando uniones Josephson, que son un tipo de circuito que proporciona no linealidad, lo que permite 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 qubits superconductores incluyen los qubits transmon, una unión Josephson con un condensador de derivación que es utilizado habitualmente por IBM, Google y Rigetti, y los qubits de flujo, una unión Josephson controlada por flujo magnético. Los qubits 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 qubits superconductores tienen diferentes ventajas. Por ejemplo, los transmones tienen una menor sensibilidad al ruido y una fabricación escalable, mientras que los qubits 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 iones atrapados (qubits) son muy adecuados para la computación cuántica basada en puertas porque ofrecen tiempos de coherencia excepcionales y operaciones de alta fidelidad. Estos qubits 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 qubits.
Los qubits 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 qubits de espín en puntos cuánticos u otros sistemas de estado sólido son cada vez más importantes para la computación cuántica basada en puertas, y empresas como Intel invierten mucho en qubits de espín de silicio. Estos sistemas son atractivos para aplicaciones de ciencia de materiales, ya que los propios qubits son espines. Su compatibilidad con la fabricación convencional los hace prometedores para procesadores cuánticos escalables, aunque actualmente se enfrentan a desafíos de control y coherencia.
Los qubits 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. Lo hace acoplando los estados cuánticos generados a partir de nanocables superconductores con los estados de los puntos cuánticos que están integrados en los chips y luego lee esos estados con microondas. Esa onda lleva la impronta del estado cuántico del nanocable. Solo Microsoft ha logrado un chip topológico hasta la fecha, pero ha tardado casi 40 años en conseguirlo.
Los métodos de computación cuántica y los tipos de qubits están estrechamente relacionados, y podemos ver qué empresas están utilizando diversos enfoques para crear su versión de un ordenador cuántico funcional (ver Figura 3).
También examinamos la investigación sobre cúbits en la CAS Content CollectionTM relacionada con los cinco tipos principales de cúbits. Utilizando CAS SciFinder®, que agrega datos químicos y científicos 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 de nicho 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 químicos y científicos relacionados de fuentes globales. Los investigadores que exploran tendencias similares pueden acceder a capacidades de búsqueda basadas en inteligencia artificial para identificar patrones en sus áreas de investigación específicas.
¿De qué materiales están hechos los cúbits?
Analizamos de qué materiales 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 las materiales principales en sus respectivas clases por número de documentos, debido a su utilidad como sustratos, capas de heteroestructura, interconexiones semiconductoras y materiales basados en silicio puntos cuánticos.
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 de arseniuro 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 bibliografía 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 bibliografía podría parecer sorprendente, pero estos 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 muy caros y de baja abundancia. Estos son fundamentales para muchas tecnologías microelectrónicas, incluidos los componentes de memoria en los chips de computadoras tradicionales y los imanes en diversas aplicaciones, desde micrófonos hasta instrumentos de imagen avanzados.
Los ETR y sus cantidades relativas se presentan en la Figura 5B, calculados con respecto al número total de documentos de patentes y revistas. Los 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%). Los ETR menos frecuentes incluyen praseodimio, gadolinio, iterbio-174 y disprosio con un 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), conectando el espín y la interfaz de fotones. Esto permite la integración directa con la infraestructura de fibra óptica existente para un futuro internet basado en tecnología 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 en Urbana-Champaign sobre el marco temporal de almacenamiento, que ahora alcanza los 800 nanosegundos, y por parte de la Universidad de Warwick, que integra 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.
La computación cuántica hoy y en el futuro
La computación cuántica se encuentra actualmente en una 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 ordenadores 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 ninguno está disponible para uso público más allá de asociaciones colaborativas. Por el contrario, IBM, D-Wave, Rigetti, Quantinuum e IonQ permiten el acceso a la nube a sus ordenadores cuánticos. Origin Quantum tiene su propia QPU basada en la nube que cuenta con opciones de integración de inteligencia artificial. Xanadu ha desarrollado una QPU exclusiva para 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 cerca de 1 millón de cúbits, y D-Wave afirma actualmente ofrecer QPU de sistemas de más de 4400 cúbits por máquina. El cúbito 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 cúbito y las fuerzas del oscilador.
Estos sistemas de cúbits del mundo real demuestran que la ciencia no solo se está investigando, sino que se está desarrollando más allá de las pruebas y las asociaciones privadas. Ciertas empresas incluso ofrecen suscripciones y planes de precios que hacen que algunos de estos ordenadores cuánticos estén disponibles para el público en tiempo real.
Podemos ver cuánto ha avanzado esta tecnología en los últimos años con el número de ordenadores cuánticos disponibles públicamente. Incluso con un volumen de patentes relativamente bajo, el mercado global de computación cuántica está proyectado a crecer hasta los 4000 millones de dólares para 2030, lo que demuestra lo valioso que es este campo, independientemente del tipo de cúbito o enfoque cuántico.
Los diversos materiales utilizados, ya sean costosas tierras raras o aluminio más abundante, desempeñarán un papel en la asequibilidad y el crecimiento de cúbits específicos. Sin embargo, el futuro general de la computación cuántica sigue siendo brillante, y las oportunidades para un descubrimiento de fármacos más rápido y avances en la ciencia de materiales están creciendo con él. Este crecimiento ya se refleja en cambios de infraestructura a corto plazo, con esquemas criptográficos poscuánticos que se están evaluando e implementando en protocolos de seguridad de red como TLS, integrados en núcleos de sistemas operativos e incorporados en hardware seguro y módulos criptográficos para mitigar futuras amenazas cuánticas a la ciberseguridad.
