Cuando Christian Arenz, de la Universidad Estatal de Arizona (ASU), comenzó a enseñar mecánica cuántica, anticipó que los nuevos estudiantes se sentirían perdidos. Pero después de unas semanas, esa incertidumbre a menudo se transforma en emoción. Arenz, profesor asistente en la Escuela de Ingeniería Eléctrica, Informática y Energética, llegó a ASU desde Princeton y ha sido testigo de cómo los estudiantes comprenden gradualmente el potencial de la computación cuántica. Este es un campo en rápido desarrollo que busca resolver problemas complejos que las supercomputadoras actuales no pueden abordar, acelerar el desarrollo de nuevos fármacos, mejorar la seguridad cibernética y los modelos financieros.
En ASU, los científicos ya han aplicado la computación cuántica para acelerar el descubrimiento de materiales, optimizar la logística de la cadena de suministro y desarrollar nuevos métodos de inteligencia artificial. También están abordando desafíos tecnológicos subyacentes para hacer que la tecnología cuántica sea más práctica.
"Cuando la gente escucha la palabra 'cuántico', piensa 'oh, eso debe ser muy complicado y matemáticamente difícil'", dice Arenz. "Depende en gran medida de la motivación y el enfoque... Todo el mundo puede aprenderlo".
Aunque la computación cuántica aún se encuentra en etapa experimental, el interés global está creciendo rápidamente. Según un informe de McKinsey & Company, para 2035 la computación cuántica podría generar ingresos de hasta 72 mil millones de dólares.
Las computadoras cuánticas son costosas de construir y mantener —se estima que decenas de millones de dólares— y son extremadamente complejas. ASU no posee una computadora cuántica propia, pero con el apoyo de la Oficina de Tecnología de Investigación, los investigadores y estudiantes pueden usar herramientas para simular algoritmos de computación cuántica en computadoras clásicas de alto rendimiento y potencialmente conectarse de forma remota a una computadora cuántica, según dice Gil Speyer, director del Acelerador de Investigación en Computación de ASU.
La universidad también lidera una organización cooperativa cuántica que conecta laboratorios nacionales, empresas, instituciones académicas y startups. A través de esta colaboración, los estudiantes obtienen acceso directo a oportunidades educativas y de capacitación de primer nivel, adquiriendo las habilidades necesarias para estar a la vanguardia de la innovación cuántica.
ASU está comprometida con la formación de talento en el campo cuántico. El curso introductorio de Arenz es parte de una serie de cursos y uno de los muchos programas en el campus, que incluyen proyectos de investigación y seminarios destinados a formar a la próxima generación de científicos cuánticos.
Apoyando el descubrimiento estudiantil
La mayoría de los estudiantes que toman el curso de Gennaro De Luca comienzan sin experiencia en cuántica. Él es profesor en la Facultad de Computación y Aumento de la Inteligencia, y su curso abarca desde los fundamentos de la computación cuántica hasta su propio campo de investigación: los modelos generativos cuánticos. Para introducir conceptos, comienza con gatos.
De Luca guía a los estudiantes en un ejercicio mental: si solo se les da un conjunto limitado de imágenes de gatos, ¿cómo generar imágenes de gatos completamente nuevas? En esencia, los modelos generativos analizan patrones de detalles (pelaje, forma y color) para producir nuevas imágenes de gatos. "En teoría, una computadora cuántica puede aprender a partir de menos imágenes que una computadora clásica", dice De Luca.
Sus estudiantes utilizan los recursos universitarios para llevar a cabo proyectos cuánticos, desde proyectos educativos que simplifican el aprendizaje automático cuántico hasta la construcción de un coche robótico Lego completamente controlado por un algoritmo cuántico de procesamiento de imágenes.Sus estudiantes utilizan recursos universitarios para llevar a cabo proyectos cuánticos, desde proyectos educativos que simplifican el aprendizaje automático cuántico hasta la construcción de un coche robot Lego controlado completamente por algoritmos de procesamiento de imágenes cuánticas. Una de las herramientas que utilizan es el paquete de software CUDA-Q de Nvidia, que aprovecha la capacidad de procesamiento acelerado de chips dedicados (GPU). CUDA-Q puede simular entornos cuánticos y ejecutarse en una computadora portátil, o utilizarse para proyectos grandes en la supercomputadora Sol de ASU, una de las más potentes del mundo, casi 2000 veces más rápida que una computadora portátil moderna. Además, CUDA-Q también permite acceder a plataformas cuánticas reales a través de la nube, como la computadora cuántica de IBM.
Otra herramienta es la tarjeta aceleradora llamada Vector Engine, que simula "plataformas cuánticas especializadas para optimización cuántica", dice Speyer. Esta herramienta fue utilizada recientemente por un equipo de investigación del departamento de gestión de la cadena de suministro de la W. P. Carey School of Business para resolver problemas de logística de transporte.
El interior de una computadora cuántica
En las computadoras ordinarias (desde teléfonos móviles hasta supercomputadoras), toda la información se almacena en bits, cada uno de los cuales es 0 o 1. Las computadoras cuánticas utilizan cúbits. Los cúbits no solo pueden representar 0 o 1, sino que también pueden estar en ambos estados simultáneamente, como una moneda en el aire que podría caer cara o cruz, lo que se denomina superposición. Los cúbits también pueden entrelazarse, es decir, estar intrínsecamente correlacionados en estados superpuestos. Estas propiedades permiten a las computadoras cuánticas realizar una gran cantidad de cálculos simultáneamente, con un potencial de aumento exponencial del rendimiento.
Descubrimiento de materiales superiores
Descubrir nuevos materiales suele requerir años de prueba y error. En la Escuela de Ingeniería de Materia, Transporte y Energía de ASU, el profesor asociado Houlong Zhuang está utilizando la computación cuántica para acelerar enormemente este proceso. En los últimos años, ha utilizado esta tecnología emergente para desarrollar aleaciones de alta entropía, materiales que no se funden ni se debilitan bajo temperaturas extremas, tensiones y radiación, y que se utilizan a menudo en sistemas de defensa avanzados, como vehículos hipersónicos y submarinos nucleares. La computación cuántica puede acelerar significativamente el diseño y la producción de nuevos materiales en el laboratorio. "Normalmente, las simulaciones requieren semanas; ahora, con una estrategia híbrida, solo unos días", dice Zhuang. Con el desarrollo de la computación cuántica, "idealmente, se podría reducir de días a un día o incluso horas". Zhuang también aplica estos métodos a la investigación de sostenibilidad, buscando materiales que puedan capturar dióxido de carbono, almacenar y transportar hidrógeno, y desarrollar nuevos semiconductores para la conversión de energía solar.