Para empezar, un ejercicio de imaginaci�n. Supongamos que tenemos que competir en una carrera con nuestro coche de calle [ponga aqu� el modelo que corresponda] contra el F�rmula 1 de Fernando Alonso. �Qui�n cree que ganar�a?
M�s all� de que si el bicampe�n espa�ol utilizase su �ltimo McLaren la cosa se igualar�a mucho, la respuesta m�s correcta es "depende". �De qu�? Del tipo de carrera. Porque si la prueba consiste en conducir por badenes y cruzar una puerta poco ancha, la victoria ser�a nuestra.
Con este ejemplo es como Jaime G�mez, responsable de Tecnolog�as Cu�nticas de Banco Santander, explica que no todo es cuesti�n de velocidad punta. A veces ser m�s r�pido haciendo algo no significa ser m�s veloz, sino m�s eficaz. En la computaci�n cu�ntica, como en esta an�cdota, rapidez significa "llegar a soluciones antes".
La conclusi�n de todo esto es que la computaci�n cu�ntica es m�s eficiente a la hora de resolver problemas que la computaci�n tradicional, pero antes es necesario volver a la l�nea de salida y empezar por preguntarnos qu� es la computaci�n cu�ntica.
Desde luego no es un autom�vil cualquiera. Alberto Mu�oz de las Heras, f�sico del Instituto de F�sica Fundamental (IFF), resume la computaci�n cu�ntica como "un paradigma de computaci�n que usa las leyes de la f�sica cu�ntica". Es decir, que mientras un ordenador como el que cualquier persona tiene en su casa almacena la informaci�n en forma de bits que pueden tener dos valores, cero o uno, los ordenadores cu�nticos pueden superponer valores y su forma de almacenar, los c�bits (como se denominan los bits cu�nticos), puede tomar los valores cero y uno al mismo tiempo.
Un -en apariencia- sencillo cambio de conjunci�n gramatical (sustituir "o" por "y") que implica toda una revoluci�n tecnol�gica sin precedentes ya que, como resume Mu�oz, esto permite "llevar a cabo los c�lculos de forma mucho m�s r�pida y eficiente, y es el motivo por el cual la computaci�n cu�ntica ha generado tanta expectaci�n".
Una visi�n que comparte su colega Jos� Carlos Garc�a-Abadillo, f�sico del Instituto de Ciencia de Materiales de Madrid (ICMM), que reitera que el hecho de que la computaci�n cu�ntica tenga "propiedades que a nuestra intuici�n parecen contradictorias, como estar en dos sitios a la vez, abre un gran abanico de posibilidades, y si empiezas a imaginar todas las combinaciones que se pueden dar de c�bits, ves que el potencial es inmenso".
Est� claro que su complejidad matem�tica y tecnol�gica es tan elevada que hace que a�n hoy, que se lleva escuchando hablar de ella a�os, siga siendo un tipo de computaci�n que contin�a desarroll�ndose y descubriendo nuevas aplicaciones concreta. "A�n estamos muy lejos de aprovechar el potencial de la computaci�n cu�ntica, estamos realmente en la infancia de la tecnolog�a", expone Garc�a-Abadillo.
Puede decirse que el universo de la computaci�n cu�ntica surgi� en una conferencia del f�sico te�rico estadounidense Richard Feynman en 1981, como recuerda Jos� Carlos Garc�a-Abadillo. En aquella ponencia, Feynman sugiere que para simular correctamente el mundo f�sico, que se rige por la mec�nica cu�ntica, se deber�an usar ordenadores basados en esta f�sica cu�ntica. "Esto es importante porque el tiempo que tarda un ordenador cl�sico en resolver la din�mica de un problema cu�ntico crece muy deprisa", apunta Garc�a-Abadillo. "Hay problemas incre�blemente complejos para los ordenadores cl�sicos; saben resolverlos, s�, pero todos los ordenadores del mundo juntos podr�an tardar millones de a�os en resolver ese problema. Mientras, un ordenador cu�ntico podr�a tardar unas horas, minutos o pocos segundos en hacerlo porque es capaz de encontrar esas puertas", a�ade el responsable de Tecnolog�as Cu�nticas del Santander.
Aplicaci�n concreta
No es casual que este recorrido por intentar explicar al com�n de los mortales qu� es y para qu� sirve la computaci�n cu�ntica lo estemos realizando de la mano de dos investigadores y un experto que desarrolla su trabajo en una entidad bancaria internacional.
Cuando se quiere trasladar la teor�a de la computaci�n cu�ntica a la pr�ctica, a su aplicaci�n concreta, todos los expertos mencionan el 'algoritmo de Shor', desarrollado espec�ficamente para ordenadores cu�nticos. Este algoritmo "permitir�a descomponer r�pidamente n�meros muy grandes en factores primos", sintetiza Alberto Mu�oz.
S�, los famosos n�meros primos que aprendimos en el colegio. Si usted es de los que se pregunt� entonces "�para qu� quiero yo saber esto?", sepa que en la inmensa mayor�a de sistemas de encriptado de informaci�n se basan, precisamente, en la complejidad de descifrar este sistema de factores primos. Porque para un ordenador convencional "esta descomposici�n tardar�a un tiempo del orden de la edad del universo", como afirma Mu�oz, pero "si se desarrollase por completo un ordenador cu�ntico de gran escala, ser�a posible romper esa encriptaci�n con facilidad", apostilla Garc�a-Abadillo.
El ejemplo que se�alan ambos f�sicos es el de las claves de nuestras cuentas bancarias, y ah� es donde entra el experto en tecnolog�a cu�ntica de una entidad financiera. Lo primero, un mensaje tranquilizador: "Este es un riesgo a futuro, no es algo que afecte hoy en d�a", afirma Jaime G�mez. El responsable de este tipo de tecnolog�a de Banco Santander estima que hasta mediados de la d�cada de 2030 no ser� algo tangible. "Lo que tenemos que hacer, la sociedad en general y en el Santander lo estamos haciendo, es prepararnos para cambiar la criptograf�a que va a ser vulnerable frente a los ordenadores cu�nticos por una criptograf�a que podamos utilizar con nuestros ordenadores igual que hacemos hoy pero que sea segura frente a los computadores cu�nticos; eso se llama criptograf�a postcu�ntica", explica sobre c�mo atajar esta posible amenaza futura.
Un problema muy ligado a la ciberseguridad, por lo que se trabaja conjuntamente para evolucionar hacia una criptograf�a segura frente a la computaci�n cu�ntica. Una tarea en la que est�n involucrados todas las grandes entidades y organismos del mundo porque, recuerda G�mez, "esto no es una cuesti�n competitiva, sino que afecta a toda la sociedad digital en su conjunto".
Prevenir es la manera m�s eficaz de garantizar una buena salud cu�ntica -y digital-, y no todo van a ser riesgos, y as� lo apunta Alberto Mu�oz: "Las grandes empresas tecnol�gicas est�n muy interesadas porque se especula con que permitir�a procesar una gran cantidad de informaci�n de forma muy r�pida. As�, podr�a utilizarse para resolver problemas complejos como optimizar rutas de reparto para ahorrar combustible y dinero e, indirectamente, contribuir a respirar un aire m�s limpio".
Investigaci�n
Una tecnolog�a en desarrollo es sin�nimo de captaci�n de talento y de b�squeda de financiaci�n. Entre los muchos programas que comparten esta finalidad est� ComFuturo, impulsado por el Consejo Superior de Investigaciones Cient�ficas (CSIC) y la Fundaci�n General CSIC (FGCISC), nacido de su alianza con destacadas empresas e instituciones como Banco Santander, Acerinox, Fundaci�n Cepsa, Agbar, Fundaci�n Domingo Mart�nez, Lilly y la Fundaci�n Espa�ola para la Ciencia y la Tecnolog�a.
De los 16 proyectos seleccionados en esta edici�n de ComFuturo, dos tratan la computaci�n cu�ntica: QScapeUp, dirigido por el propio Jos� Carlos Garc�a-Abadillo, que busca reducir los requisitos energ�ticos para la manipulaci�n y refrigeraci�n de esta tecnolog�a; y VaQOS, con Alberto Mu�oz al frente y que fomenta el desarrollo de simuladores �pticos cu�nticos variacionales.
Este �ltimo proyecto parte de la premisa de que los ordenadores cu�nticos actuales "son demasiados peque�os para realizar c�lculos �tiles para los cient�ficos y las empresas, son muy fr�giles porque cualquier influencia del entorno destruye la informaci�n cu�ntica, y adem�s la conectividad entre los c�bits que los forman es muy limitada", explica Mu�oz. Por eso, su investigaci�n pretende desbloquear esta situaci�n estudiando sistemas alternativos a los actuales, lo que, espera, "permita reducir el tiempo y los recursos computacionales necesarios para hacer los c�lculos". Algo esencial, recuerda, porque "la probabilidad de que ocurra un error aumenta con el tiempo de c�lculo".
Por su parte, Garc�a-Abadillo tambi�n busca formas alternativas que mejoren la eficiencia de la computaci�n cu�ntica. En su caso, investiga la manera de sustituir la tecnolog�a superconductora que se emplea hoy en d�a por una de semiconductores -la misma en la que se basan los ordenadores comunes, smartphones y otros dispositivos-. "Los c�bits semiconductores son mucho m�s compactos que los superconductores y se pueden confinar en puntos cu�nticos de solo unas decenas de nan�metros, por lo que ser�a posible apilar millones de ellos en un espacio relativamente peque�o", explica esperanzado este investigador.
La computaci�n cu�ntica aspira a convertirse en una llave maestra que abra millones -miles de millones- de puertas en muy poco tiempo. Resolver problemas para el beneficio de las personas, una meta alejada de ese mito de un futuro de m�quinas.
Una imagen de ciencia ficci�n por dos razones. La primera la se�ala Garc�a-Abadillo: "La fragilidad de esta tecnolog�a complica mucho su potencial para dominar la humanidad". Y segunda, porque si como recuerda Mu�oz hoy ya existen personas con ansiedad si no tienen cerca el m�vil, "quiz� ese futuro dist�pico donde estamos dominados por las m�quinas sea, en realidad, el presente".