La inteligencia artificial (IA) y la computación cuántica son dos de las tecnologías más revolucionarias y prometedoras del siglo XXI. Ambas tienen el potencial de transformar diversos campos de la ciencia, la industria, la economía y la sociedad, al ofrecer nuevas formas de resolver problemas complejos, procesar grandes cantidades de datos y crear sistemas inteligentes.
Pero, ¿qué pasaría si combináramos ambas tecnologías creando una IA cuántica? ¿Qué ventajas podría aportar? ¿Estamos cerca de conseguirla o es una mera especulación? ¿Qué desafíos y riesgos implica? Éstas son algunas de las preguntas que intentaremos responder con este artículo, explorando el estado del arte y las perspectivas de futuro, mencionando también la posibilidad de que las teorías en que se basa la física cuántica puedan ser erróneas.
Pasado cuántico
La idea de utilizar la física cuántica para la computación no es nueva. Ya en 1985, el físico David Deutsch propuso el concepto de máquina de Turing cuántica, un modelo teórico de computación que utiliza qubits en lugar de bits, y que puede realizar operaciones que son imposibles o ineficientes para una máquina de Turing clásica. En 1994, el matemático Peter Shor demostró que una máquina de Turing cuántica podía factorizar números enteros grandes en tiempo polinomial, lo que supondría una amenaza para la criptografía actual.
Sin embargo, el desarrollo experimental de la computación cuántica ha sido lento y difícil debido a los retos técnicos y físicos que implica manipular y controlar los qubits, o bits cuánticos, que son muy sensibles al ruido y la decoherencia. Hasta ahora, sólo se han construido ordenadores cuánticos con varias decenas de qubits, que son insuficientes para realizar tareas prácticas de interés.
Por su parte, la IA ha experimentado un gran avance en las últimas décadas gracias al aumento de la potencia de cómputo, la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y el desarrollo de nuevas técnicas de aprendizaje profundo. La IA ha logrado resultados impresionantes en campos como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y, recientemente, la generación de imágenes, textos o música (IA generativa). Sin embargo, la IA se basa en modelos matemáticos y estadísticos que podrían no ser adecuados para capturar la complejidad y la incertidumbre del mundo físico. Y aquí es donde entraría la IA cuántica.
La IA de Schrödinger
La IA cuántica (quantum artificial intelligence o QAI, en inglés) es un campo interdisciplinario que se enfoca al construir algoritmos y sistemas de IA que aprovechen las ventajas de la computación cuántica, es decir, la capacidad de manipular y procesar información cuántica, que se almacena y transmite en unidades discretas llamadas qubits. Los qubits tienen la propiedad de poder estar en una superposición de dos estados, 0 y 1, a la vez que les permite representar más información que los bits clásicos, que sólo pueden estar en uno de los dos estados. Además, los qubits pueden estar entrelazados, lo que significa que sus estados están correlacionados, y que al medir uno se afecta al otro, incluso si están separados por grandes distancias.
Hyper Cycle por tecnologías emergentes (Gartner)
La computación cuántica ofrece, en teoría, ventajas sobre la computación clásica en algunas tareas computacionales, como la búsqueda, optimización, simulación o aprendizaje automático. Estas tareas son relevantes para la IA, puesto que implican encontrar soluciones a problemas complejos, modelar sistemas físicos o biológicos, o extraer patrones o conocimiento de grandes conjuntos de datos. Algunos de los algoritmos cuánticos más conocidos son el algoritmo de Grover, que permite buscar un elemento en una lista no ordenada con una complejidad cuadrática menor que la clásica, o el algoritmo de Shor citado anteriormente, que permite factorizar números enteros grandes con una complejidad menor que la clásica.
Sin embargo, la computación cuántica también presenta importantes desafíos y limitaciones, tanto teóricas como prácticas, que dificultan su aplicación y desarrollo. Algunos de estos retos son:
- La coherencia cuántica: hace referencia a la capacidad de mantener la superposición y entrelazamiento de los qubits sin que se pierdan por el efecto de las perturbaciones externas o el ruido. La coherencia cuántica es esencial para el funcionamiento de los algoritmos cuánticos, pero es muy frágil y difícil de preservar. Por eso, se requieren técnicas de refrigeración, aislamiento y corrección de errores para evitar la decoherencia de los qubits.
- La escalabilidad cuántica: se refiere a la capacidad de aumentar el número de qubits y las operaciones que se pueden realizar sin que se degrade la calidad o fiabilidad de la computación. La escalabilidad cuántica es necesaria para resolver problemas de gran tamaño o complejidad, pero es muy costosa y exigente. Por eso, son necesarios avances tecnológicos, arquitectónicos y de diseño para conseguir la integración y el control de los qubits.
- La programación cuántica: se refiere a la capacidad de diseñar y codificar algoritmos y programas que se ejecuten en un ordenador cuántico, aprovechando sus características y recursos. La programación cuántica es fundamental para crear aplicaciones y servicios de IA cuántica, pero es muy distinta y más difícil que la programación clásica. Por eso, se necesitan lenguajes, herramientas y plataformas que faciliten el desarrollo y la depuración de software cuántico.
- La interoperabilidad cuántica: hace referencia a la capacidad de comunicar y transferir información entre sistemas cuánticos y clásicos, o entre distintos sistemas cuánticos. La interoperabilidad cuántica es clave para la integración y compatibilidad de la computación cuántica con la existente y para el aprovechamiento de las ventajas de ambas. Por eso, se necesitan protocolos, estándares y redes que permitan el intercambio y la conversión de datos cuánticos y clásicos.
Adicionalmente, la incertidumbre en torno a las teorías cuánticas plantea una pregunta controvertida: ¿esas teorías podrían ser erróneas? Aunque ha demostrado ser extraordinariamente precisas en innumerables experimentos, la física cuántica todavía presenta paradojas y preguntas sin respuesta, como la dualidad onda-partícula y la paradoja EPR.
Por tanto, la posibilidad de estar ante una teoría errónea o incompleta no debe descartarse del todo. La historia de la ciencia nos ha enseñado que nuestras teorías evolucionan a medida que avanzamos en la comprensión de fenómenos complejos. La exploración de nuevas teorías que vayan más allá de las actuales podría desvelar aspectos desconocidos de la realidad cuántica.
Si las interpretaciones que se realizan de los experimentos y la teoría en que se basan no son correctas, podría resultar que la construcción de un ordenador cuántico de utilidad real fuera una tarea físicamente imposible.
Salto cuántico
La IA cuántica es un campo emergente y dinámico, que se encuentra en una fase incipiente y exploratoria, pero que tiene, en teoría, un gran potencial y una gran proyección. Se espera que en los próximos años se produzcan avances significativos y disruptivos en la IA y la computación cuántica, que permitan superar algunos de los desafíos y limitaciones actuales, abriendo nuevas posibilidades y escenarios.
Algunas de las tendencias y expectativas de futuro de la IA cuántica son:
- Conseguir la supremacía cuántica, es decir, la demostración de que un ordenador cuántico puede resolver un problema que ningún ordenador clásico puede resolver en un tiempo razonable. Este hito, que ya ha sido reclamado por algunas empresas como Google o IBM, pero que todavía no ha sido verificado de forma independiente y consensuada, supondría un cambio de paradigma en la computación y la IA, y abriría la puerta a nuevas aplicaciones y servicios de IA cuántica.
- El desarrollo de la IA híbrida, es decir, la integración y la combinación de la IA clásica y la IA cuántica, para aprovechar las fortalezas y compensar las debilidades de ambas. Esta aproximación, que ya se está implementando en algunas plataformas y proyectos, como Qiskit, TensorFlow Quantum o Amazon Braket, permitiría resolver problemas más complejos y variados, ofreciendo soluciones más robustas y versátiles de IA cuántica.
- La expansión de la red cuántica, es decir, la conexión y comunicación de los ordenadores y dispositivos cuánticos, a través de canales e infraestructuras cuánticas, como los fotones, los satélites o las fibras ópticas. Esta red, que ya se está construyendo y probando en algunos países como China, Estados Unidos o la Unión Europea, permitiría distribuir y compartir la información y los recursos cuánticos, creando servicios y aplicaciones de IA cuántica a escala global.
Para aprovechar las oportunidades y mitigar los riesgos de la IA cuántica, es necesaria una acción conjunta y coordinada de los actores de la cuádruple hélice: academia, administración, sociedad y empresa. Algunas recomendaciones serían:
- Fomentar la investigación y el desarrollo de la IA y la computación cuántica. Destinar más recursos, infraestructuras y talento humano a la generación y transferencia de conocimiento, ya la creación y difusión de aplicaciones y servicios de IA cuántica.
- Establecer normas y regulaciones de la IA y la computación cuántica, definiendo y aplicando criterios y principios éticos, legales y sociales, que garanticen el respeto y la protección de los derechos humanos, la seguridad nacional y el interés público.
- Promocionar la educación y la comunicación de la IA y la computación cuántica. Facilitar el acceso y la comprensión de la información, el conocimiento y las habilidades relacionadas con la IA cuántica, fomentando el diálogo y la participación de la sociedad en el debate y la toma de decisiones sobre la IA cuántica.
Pacto cuántico
España es uno de los países que apuesta por la IA y la computación cuántica, tanto desde el ámbito público como privado. Entre las iniciativas y proyectos que se están llevando a cabo, destaca el proyecto Quantum Spain, impulsado por el anterior Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital a través de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) y coordinado por el BSC. Está financiado con fondos Next Generation del Plan de Recuperación para Europa de la Comisión Europea, y se enmarca en el programa España Digital 2026 y la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA).
La Unión Temporal de Empresas (UTE) formada por Qilimanjaro Quantum Tech y GMV completó en 2023 la primera entrega para la instalación del primer computador cuántico en España, como parte de Quantum Spain Este ordenador cuántico estará basado en tecnología europea y se instalará en el BSC, integrado con el nuevo supercomputador MareNostrum 5.
QM Quantum Computer (Business Wire)
La integración permitirá aumentar notablemente el impacto de la investigación y la innovación al permitir soluciones que complementen las capacidades de los actuales supercomputadores. La nueva infraestructura estará a disposición de la comunidad investigadora, empresas y organismos públicos, fortaleciendo así el desarrollo tecnológico e industrial en España y la creación de empleo de alta calificación. El ordenador cuántico del BSC supondrá una oportunidad para España en general, y para Cataluña en particular, de posicionarse como referente y líder en el campo de la IA y la computación cuántica, contribuyendo al avance científico, tecnológico, y al desarrollo económico y social.
Adicionalmente, el Gobierno de España, en el marco de la presidencia de turno del Consejo de la UE, presentó el Quantum Pact, pacto que promueve la colaboración entre los distintos países de la Unión para el desarrollo y despliegue de tecnologías cuánticas.
Trascendencia cuántica
La IA cuántica es un campo en pleno desarrollo y expansión, que fusiona dos de las tecnologías más punteras y potencialmente disruptivas de nuestra época. La IA cuántica puede aportar soluciones nuevas y eficaces a problemas que actualmente son difíciles o imposibles de resolver con la IA clásica, abriendo nuevas oportunidades y aplicaciones en distintos ámbitos de la ciencia, la industria y la sociedad.
Sin embargo, la IA cuántica también comporta retos y riesgos, tanto técnicos como éticos y sociales, que deben ser mitigados y regulados. Además, la IA cuántica se basa en las teorías de la mecánica cuántica, que podrían ser erróneas o incompletas, y que, por tanto, están sujetas a revisiones y posibles modificaciones en el futuro.
Es necesario, por tanto, continuar investigando y experimentando con la IA cuántica, sin dejar de lado la formación, divulgación y captación de talento. Con el tiempo, la IA cuántica podrá ser una herramienta poderosa y beneficiosa para la humanidad, pero también podría convertirse en un desperdicio de recursos o una amenaza.
Referencias
- https://www.forbes.com/sites/jonathanreichental/2023/11/20/quantum-artificial-intelligence-is-closer-than-you-think/
- https://www.frontiersin.org/research-topics/52928/quantum-artificial-intelligence
- https://quantumai.google
- https://research.ibm.com/topics/quantum-machine-learning
- https://www.bsc.es/news/bsc-news/bsc-selected-host-one-the-first-european-quantum-computers
- https://www.meetiqm.com/resources/press-releases/iqm-qpus-for-spanish-quantum-computer/
- https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/european-declaration-quantum-technologies
- https://quantumspain-project.es/qilimanjaro-quantum-tech-y-gmv-superan-la-primera-fase-del-proyecto-quantum-spain-para-construir-el-primer-computador-cuantico-espanol/
