Michel H. Devoret fue uno de los tres físicos que ganaron el Premio Nobel de Física de este año por una serie de experimentos que realizaron hace más de cuatro décadas.
Como investigador postdoctoral en la Universidad de California, Berkeley, a mediados de la década de 1980, el Dr. Devoret ayudó a demostrar que las extrañas y poderosas propiedades de la mecánica cuántica (la física del reino subatómico) también podían observarse en circuitos eléctricos lo suficientemente grandes como para ser vistos a simple vista.
Ese descubrimiento, que sentó las bases para los teléfonos celulares y los cables de fibra óptica , podría tener mayores implicaciones en los próximos años, a medida que los investigadores construyen computadoras cuánticas que podrían ser mucho más potentes que los sistemas informáticos actuales. Esto podría conducir al descubrimiento de nuevos medicamentos y vacunas, así como a descifrar las técnicas de cifrado que protegen los secretos del mundo.
El miércoles, el Dr. Devoret y sus colegas en un laboratorio de Google cerca de Santa Bárbara, California, dijeron que su computadora cuántica había ejecutado con éxito un nuevo algoritmo capaz de acelerar los avances en el descubrimiento de fármacos, el diseño de nuevos materiales de construcción y otros campos.
Aprovechando los poderes contraintuitivos de la mecánica cuántica, la máquina de Google ejecutó este algoritmo 13.000 veces más rápido que una supercomputadora de primera línea que ejecutara un código similar en el ámbito de la física clásica, según un artículo escrito por los investigadores de Google en la revista científica Nature .
“En el futuro, cuando tengamos computadoras cuánticas más grandes, podremos realizar cálculos que serían imposibles con algoritmos clásicos”, afirmó el Dr. Devoret, quien se unió a Google en 2023.
La computación cuántica aún es una tecnología experimental. Pero el nuevo algoritmo de Google, Quantum Echoes, demuestra que los científicos están mejorando rápidamente las técnicas que podrían permitir a las computadoras cuánticas resolver problemas científicos que ningún dispositivo informático tradicional podría jamás.
“Es un avance tecnológico significativo”, afirmó Prineha Narang, profesora de ciencias físicas e ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de California en Los Ángeles. “Hemos oído hablar mucho de los avances de hardware en este campo, y durante un tiempo me preocupó que los algoritmos no pudieran seguir el ritmo. Pero han demostrado que no es así”.
La investigación cuántica de Google compite con otros gigantes tecnológicos como Microsoft e IBM, numerosas startups, universidades y proyectos en rápida expansión en China. El gobierno chino ha destinado más de 15.200 millones de dólares a la investigación cuántica .
Dentro de una computadora clásica, como una laptop o un teléfono inteligente, los chips de silicio almacenan números como «bits» de información. Cada bit contiene un 1 o un 0. Los chips realizan cálculos manipulando estos bits: sumándolos, multiplicándolos, etc.
Una computadora cuántica, por el contrario, realiza cálculos de maneras que desafían el sentido común.
Según las leyes de la mecánica cuántica (la física de los objetos muy pequeños), un solo objeto puede comportarse como dos objetos separados al mismo tiempo. Aprovechando este extraño fenómeno, los científicos pueden construir bits cuánticos, o «cúbits», que contienen una combinación de 1 y 0 simultáneamente.
Esto significa que a medida que crece el número de qubits, una computadora cuántica se vuelve exponencialmente más potente.
A mediados de la década de 1980, junto con otros dos investigadores en Berkeley, John M. Martinis y John Clarke, el Dr. Devoret demostró que las propiedades contraintuitivas de la mecánica cuántica no se limitaban a las partículas subatómicas. También aparecían en circuitos eléctricos que podían utilizarse para construir chips de computadora.
“Demostramos por primera vez que se pueden construir átomos a partir de circuitos eléctricos”, dijo el Dr. Devoret.
El descubrimiento sentó las bases de los «cúbits superconductores» que Google, IBM y muchas otras empresas utilizan para alimentar sus ordenadores cuánticos. Esto implica enfriar ciertos metales a temperaturas extremadamente bajas para que presenten el mismo comportamiento extraño que las partículas subatómicas.
Las computadoras cuánticas actuales aún cometen demasiados errores. Pero gracias a los recientes avances en la corrección de errores —una forma de reducirlos—, muchos científicos creen que la tecnología podrá cumplir su promesa hacia finales de la década.
Google anunció el año pasado la construcción de una computadora cuántica que necesitaba menos de cinco minutos para realizar un cálculo matemático particularmente complejo en una prueba diseñada para medir el progreso de la tecnología. Una de las supercomputadoras no cuánticas más potentes del mundo no habría podido completarlo en 10 septillones de años, un período que supera la edad del universo conocido en miles de millones de billones de años.
Este momento de «supremacía cuántica» demostró que la tecnología comenzaba a superar las capacidades de las computadoras clásicas. Pero el cálculo realizado por la máquina de Google, basada en un chip llamado Willow, no tenía ninguna utilidad práctica.
Google y sus numerosos rivales siguen trabajando para que llegue el momento en que una computadora cuántica pueda superar lo que es posible con una computadora clásica, ya que realiza tareas importantes en campos como la química y la inteligencia artificial.
“Para que la promesa de las computadoras cuánticas se haga realidad, necesitamos producir un nuevo fármaco que solo conocemos gracias a ellas”, afirmó el Dr. Narang, de la UCLA. “Entonces podremos afirmar que toda la inversión valió la pena”.
El nuevo algoritmo de Google es un paso en esa dirección. En otro artículo publicado el miércoles en el sitio de investigación arXiv, la compañía demostró que su algoritmo podría ayudar a mejorar la llamada resonancia magnética nuclear (RMN), una técnica utilizada para comprender la estructura de moléculas diminutas y cómo interactúan entre sí.
La RMN es fundamental en el desarrollo de nuevos medicamentos para combatir enfermedades y nuevos materiales para la construcción de todo tipo de materiales, desde automóviles hasta edificios. Puede ayudar a comprender la enfermedad de Alzheimer o impulsar la creación de metales completamente nuevos, afirmó Ashok Ajoy, profesor adjunto de química en Berkeley, especializado en RMN y colaborador de los investigadores de Google en el nuevo artículo.
«Esto ilustra el poder de una computadora cuántica», dijo. «Aún es pronto. Pero las perspectivas son prometedoras».
