Usos y aplicaciones de la computación cuántica
En esta unidad, explorará algunas de las aplicaciones más prometedores de la computación cuántica.
¿Qué problemas pueden resolver los equipos cuánticos?
Un equipo cuántico no es un superequipos que puede hacer todo más rápido o que pueda resolver cualquier problema. Un equipo cuántico amplía el conjunto de problemas que podemos resolver de forma eficiente, pero aún existen problemas demasiado complejos para que un equipo cuántico los resuelva.
En el diagrama siguiente se muestran los diferentes conjuntos de problemas según su complejidad. Los problemas que un equipo cuántico puede resolver de forma más eficaz que un equipo clásico se denominan BQP (polinomiales cuánticos de error limitado). El nombre significa que pueden ser resueltos por un equipo cuántico en tiempo polinómico. Algunos ejemplos de problemas de BQP incluyen el problema de factorización y el problema de búsqueda.
De hecho, uno de los objetivos de la investigación de la computación cuántica es estudiar qué problemas puede resolver un equipo cuántico más rápido que un equipo clásico y cuánto puede ser la aceleración. Los ordenadores cuánticos funcionan excepcionalmente bien con problemas que requieren el cálculo de un gran número de combinaciones posibles.
Simulación cuántica
La mecánica cuántica es el "sistema operativo" subyacente de nuestro universo. Describe cómo se comportan los bloques de creación fundamentales de la naturaleza. Los comportamientos de la naturaleza, como las reacciones químicas, las reacciones biológicas y las formaciones materiales, suelen implicar interacciones cuánticas de muchos cuerpos. La computación cuántica es prometedora para simular sistemas mecánicos cuánticos intrínsecos, como las moléculas, ya que los cúbit pueden usarse para representar los estados naturales en cuestión. Entre los ejemplos de sistemas cuánticos que se pueden modelar se incluyen la fototésis, la superconductividad y las formaciones moleculares complejas.
Estimación de recursos
Azure Quantum Resource Estimator le ayuda a prepararse para el futuro de la computación cuántica proporcionando una forma de estimar los recursos necesarios para ejecutar los programas cuánticos en equipos cuánticos escalados. Le ayuda a responder preguntas como qué recursos de hardware son necesarios? ¿Cuántos cúbits físicos y lógicos se necesitan y de qué tipo? ¿Cuánto dura el tiempo de ejecución?
Como resultado, podrá mejorar los algoritmos y crear soluciones que aprovechen los equipos cuánticos escalados cuando estén disponibles.
Aceleraciones cuánticas
Uno de los objetivos de la investigación de la computación cuántica es estudiar qué problemas puede resolver un equipo cuántico más rápido que un equipo clásico y cuánto puede ser la aceleración. Dos ejemplos conocidos son el algoritmo de Grover y el algoritmo de Shor, que producen un polinomio y una aceleración exponencial, respectivamente, sobre sus homólogos clásicos.
El algoritmo de Shor ejecutado en un ordenador cuántico podría desmontar esquemas criptográficos clásicos, como el esquema Dest-Shamir-Adleman (RSA), muy utilizado en el comercio electrónico para la transmisión segura de datos. Este esquema se basa en la dificultad práctica de la factorización de números primos mediante algoritmos clásicos.
El algoritmo de Grover acelera la solución de las búsquedas de datos no estructurados, ejecutando la búsqueda en menos pasos que cualquier algoritmo clásico. En realidad, cualquier problema que le permita comprobar si un valor determinado es una solución válida (de tipo "sí o no") se puede formular en términos del problema de búsqueda.