Las 9 principales aplicaciones de la computación cuántica en 2024
Las aplicaciones más potentes de la computación cuántica
Aunque el primer ordenador cuántico se construyó en 1998 , la computación cuántica se ha convertido en un término de uso común hace poco. Gracias a los avances en el desarrollo cuántico, como el gran avance de Google en computación cuántica y el desarrollo de redes cuánticas , la computación cuántica está generando un gran revuelo.
Con el potencial de revolucionar campos como la ciberseguridad y la capacidad de manejar problemas más grandes y complejos que las computadoras clásicas, muchos campos y profesiones se beneficiarán de un mayor desarrollo en el espacio cuántico.
A diferencia de la computación clásica, que utiliza bits binarios para transmitir datos en una serie de 0 y 1, la computación cuántica utiliza qubits (bits cuánticos). Los qubits se diferencian de los bits binarios en que pueden representar 0, 1 o una superposición de 0 y 1. Los qubits también se diferencian de los bits en que pueden entrelazarse con otros bits cuánticos e introducirse deliberadamente en interferencias para afectar la medición.
Las propiedades más complejas de los qubits en comparación con los bits clásicos permiten a los ordenadores cuánticos gestionar problemas más grandes y complejos que los ordenadores clásicos. Hoy exploraremos algunos de los campos que se verán afectados por la computación cuántica.
Las 9 principales aplicaciones de la computación cuántica en 2024
1. Criptografía cuántica y comunicaciones seguras
Una de las aplicaciones más apasionantes y sorprendentes de la computación cuántica es la ciberseguridad, especialmente en el campo dela criptografía . La enorme potencia computacional de la computación cuántica conlleva riesgos en relación con los ataques de fuerza bruta y la capacidad de romper los métodos de cifrado actuales que se utilizan para proteger los datos. Sin embargo, las ventajas superan los riesgos cuando se trata de computación cuántica y ciberseguridad.
Ya sea que estén en tránsito o en reposo, la protección de los datos personales y de la empresa es el núcleo de la mayoría de las preocupaciones en materia de ciberseguridad. Una forma de hacerlo es mediante el cifrado, que utiliza claves digitales para codificar y descifrar los datos. El cifrado ayuda a mantener la seguridad al garantizar que incluso si un actor de amenazas (una persona o un grupo que daña intencionalmente los dispositivos y sistemas digitales) obtuviera acceso a los datos, no podría leerlos ni usarlos .
El cifrado utiliza algoritmos matemáticos y el cifrado moderno es relativamente seguro frente a ataques de fuerza bruta debido a la gran cantidad de conjeturas posibles. En muchos casos, a una computadora clásica le llevaría cientos o incluso miles de años descifrar el cifrado.
La capacidad de procesamiento disponible en la computación cuántica ha suscitado la preocupación de que incluso nuestros algoritmos modernos podrían no ser suficientes para resistir ataques de fuerza bruta en la era cuántica. Sin embargo, la computación cuántica también conducirá al desarrollo de nuevos algoritmos cuánticos más fuertes que serán más resistentes a los ataques de fuerza bruta.
Otro aspecto del cifrado que se verá afectado por la tecnología cuántica es el intercambio de claves necesarias para cifrar y descifrar datos. Incluso si un actor de amenazas logra acceder a los datos cifrados, es poco probable que pueda utilizarlos o verlos sin tener acceso a al menos una de las claves. Aunque el intercambio de claves es una de las mejores herramientas que tenemos, es vulnerable a una variedad de vulnerabilidades, incluidos los ataques de intermediarios.
La distribución de claves cuánticas (QKD, por sus siglas en inglés) es otra función de la computación cuántica que mejorará la ciberseguridad y la protección de datos. Los sistemas QKD utilizan la autenticación al mismo tiempo en ambos extremos del intercambio de claves, lo que hace que muchas de las vulnerabilidades disponibles para los procesos de intercambio de claves actuales sean poco probables en QKD.
Aunque la QKD y los algoritmos cuánticos aún están en desarrollo, los expertos en ciberseguridad y cuántica anticipan que estos campos serán algunos de los primeros en verse afectados por la computación cuántica.
2. Optimización e investigación de operaciones
Otras industrias que experimentarán cambios significativos gracias a la computación cuántica son la logística , las finanzas y la gestión de la cadena de suministro . Cada una de estas industrias depende de cantidades masivas de datos que aumentan a diario a medida que las industrias se vuelven más complejas y más procesos se trasladan a Internet.
Para estas tareas se requieren cantidades impensables de datos, desde rastrear la ubicación de los barcos de carga en el Canal de Suez hasta las transacciones bancarias de empresas de todo el mundo, manteniendo la ruta más rentable, eligiendo las mejores inversiones o creando el plan más actualizado para el transporte mundial de mercancías.
Muchas de estas industrias dependen de métodos de optimización para identificar la forma más eficiente de resolver los problemas dentro de su campo. Desde encontrar inversiones de alto rendimiento y bajo riesgo hasta determinar la mejor manera de mantener una ruta de suministro ante una disrupción, la computación cuántica puede procesar mayores cantidades de datos con mayor facilidad y rapidez que la computación clásica.
Ya se está investigando la computación cuántica para cuestiones de análisis de datos, como la predicción del comportamiento del cliente . Esto podría utilizarse para optimizar los anuncios y lograr el máximo impacto con el mínimo gasto, un problema con el que luchan muchas marcas. A medida que la computación cuántica siga desarrollándose, sin duda surgirán más oportunidades de optimización.
3. Descubrimiento de fármacos y ciencia de los materiales
La investigación farmacéutica y la ciencia de los materiales también se beneficiarán considerablemente de la computación cuántica. Una vez que la computación cuántica haya madurado, los expertos de las industrias médica y de la computación prevén ampliar los métodos de investigación actuales con la computación cuántica para descubrir nuevas moléculas, decodificar y predecir cambios en las proteínas o desarrollar nuevos protocolos de tratamiento mediante el aprendizaje automático.
Con los métodos informáticos actuales, descubrir y probar nuevos fármacos puede llevar más de 10 años y más de 2.000 millones de dólares de media. Esto se debe a que la investigación farmacéutica requiere largos ensayos de ensayo y error, que dependen de tecnologías propensas a errores como los rayos X, y a las complejidades del desarrollo de ensayos clínicos.
Es probable que la computación cuántica afecte la precisión de las pruebas debido a la mejora de la detección cuántica en los equipos médicos, que puede complementar o reemplazar la tecnología tradicional. También se prevé que afecte la duración de los ensayos clínicos, que requieren un período de tiempo en el que los investigadores utilizan la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) para seleccionar eficazmente a los pacientes y dividirlos en subgrupos para las pruebas.
La computación cuántica puede trabajar con procesos con más variables que la computación clásica, lo que la hace más eficaz a la hora de crear subgrupos de pacientes y elegir pacientes para ensayos clínicos. La computación cuántica también puede ayudar a los investigadores a crear simulaciones de los resultados de los pacientes antes de los ensayos clínicos para aumentar aún más su eficacia.
4. Aprendizaje automático e inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) ya están dando grandes pasos en su desarrollo y aplicación. Desde la IA de chat generativo como ChatGPT hasta el desarrollo de imágenes generativas como DALL-E , la IA se está convirtiendo en un término de uso común. Sin embargo, a medida que la IA continúa desarrollándose, también aumenta la cantidad de potencia informática que requiere.
El desarrollo futuro de los modelos de IA está limitado por la cantidad de datos que las computadoras clásicas pueden procesar de manera oportuna, lo que puede provocar un ajuste insuficiente en modelos grandes, lo que hace que las predicciones y los resultados de la IA sean menos precisos. Los límites de la computación clásica en lo que respecta al procesamiento de datos y los algoritmos eventualmente frenarán el desarrollo de más IA.
La computación cuántica puede sortear muchos de estos problemas, permitiendo el desarrollo de una IA más compleja y “más inteligente”.
La IA y el ML se están consolidando en sectores como el farmacéutico, el aeroespacial, el mecanizado industrial, las ciencias biomédicas, las telecomunicaciones y otros. Al mejorar los procesos de IA y ML que ya se utilizan y desarrollar nuevas formas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, la computación cuántica probablemente ayudará a reducir el tiempo de comercialización (TTM) de los vehículos autónomos y a mejorar la precisión de los ensayos clínicos de medicamentos. Otras aplicaciones incluyen ayudar a las instituciones financieras a detectar y combatir el fraude y mejorar el software de ciberseguridad al detectar la actividad anormal de la red y las intrusiones en la red de manera más eficaz que el software existente.
5. Simulación cuántica
Muchos campos científicos se basan en modelos computacionales clásicos para explicar cómo funcionan los sistemas cuánticos (las propiedades de las partículas subatómicas). Debido a la naturaleza e imprevisibilidad de estas partículas, nuestros sistemas computacionales actuales no pueden reproducir y modelar con precisión su comportamiento.
Sin embargo, dado que la computación cuántica utiliza cúbits y puede existir en múltiples estados a la vez, será capaz de crear modelos precisos y utilizables de sistemas cuánticos. Estos modelos pueden ayudar a proporcionar respuestas a preguntas sobre la naturaleza del universo, así como a proporcionarnos una mayor comprensión de muchos problemas matemáticos y físicos que no entendemos por completo.
La simulación cuántica tiene el potencial de mejorar los cálculos sobre dinámica de fluidos en campos como el aeroespacial, así como de ayudar a las compañías farmacéuticas a descubrir nuevos medicamentos. Sin embargo, los avances en el desarrollo de materiales que ofrece la simulación cuántica nos ayudarán a descubrir nuevas moléculas y compuestos para algo más que los productos farmacéuticos.
Esto también puede afectar a la industria energética, ya que la simulación cuántica puede conducir al desarrollo de mejores baterías y otras tecnologías de almacenamiento de energía. Es poco probable que la simulación cuántica reemplace por completo a las simulaciones tradicionales, pero ampliará y mejorará los métodos de computación clásicos actuales.
6. Modelado financiero y análisis de riesgos
Como se mencionó anteriormente, la industria financiera tiene grandes esperanzas depositadas en los efectos de la computación cuántica. El impacto de la computación cuántica en las finanzas puede ir desde la mejora de la optimización de las carteras de inversión hasta la creación de modelos financieros más precisos para las perspectivas de las empresas.
Con los avances de la computación cuántica en el modelado, la IA y el ML permitirán a los analistas considerar más puntos de datos con precisión al crear modelos financieros para empresas, bancos y el mercado de valores. Los modelos actuales también pueden mejorar gracias a la mayor velocidad que la computación cuántica puede aportar a la analítica.
Estos beneficios se extienden al análisis de riesgos, que es una parte integral del sector financiero. Una evaluación de riesgos tradicional con simulación de Monte Carlo puede llevar días. Con la computación cuántica, este tiempo podría llegar a ser de apenas horas.
Estas evaluaciones de riesgo más rápidas se pueden realizar con mayor frecuencia que una evaluación de riesgo tradicional, lo que ayuda a proteger las inversiones de un banco y brinda resultados más precisos que una que se realiza con menor frecuencia. La IA cuántica también puede ayudar con estas simulaciones al mejorar la calidad de los datos elegidos para las evaluaciones.
7. Optimización de la cadena de suministro
Independientemente de si conocía o no la cadena de suministro global antes de 2020, probablemente se haya familiarizado más con ella en los últimos años. Desde la infame escasez hasta el aumento de precios de todo, desde productos básicos para el hogar hasta automóviles nuevos y usados, las interrupciones en la cadena de suministro pueden afectar a todos.
Incluso las mejores computadoras tienen dificultades para procesar y comprender los datos de una cadena de suministro global en constante crecimiento, que depende de factores como el clima, la inestabilidad geopolítica y las tendencias de compra en todo el mundo.
Los expertos en cadenas de suministro consideran que la computación cuántica es una pieza importante del rompecabezas a la hora de resolver y mitigar las disrupciones futuras, con un ahorro previsto de alrededor de mil millones de dólares al año. Se cree que las simulaciones cuánticas y la IA cuántica ayudarán a resolver los problemas de comprensión de las redes de la cadena de suministro por parte de la computación clásica, aunque esto dependerá de la precisión y disponibilidad de los datos de la cadena de suministro.
8. Detección cuántica y metrología
La detección cuántica es otra aplicación de la computación cuántica que ha generado mucho revuelo. En esencia, la detección cuántica es una forma de detectar cambios y recopilar datos a nivel atómico o subatómico.
Esto puede tener impactos en la ciencia médica, permitiendo a los médicos recopilar información más precisa para los diagnósticos y ayudar en el desarrollo de mejores
Dispositivos de posicionamiento global (GPS) y mejorar los sistemas de navegación y guía para vehículos submarinos y aeroespaciales. Al medir los cambios en los átomos con un alto grado de precisión, la detección cuántica permitirá descubrir mejores formas de detectar y percibir cambios diminutos y partículas subatómicas.
9. Fabricación cuántica
La fabricación es un campo con una alta probabilidad de verse afectado por la revolución cuántica. Hay muchas formas en las que la computación cuántica puede mejorar los procesos de fabricación, incluidos el diseño, el control de calidad y el descubrimiento de materiales.
Muchos de estos procesos ya utilizan IA y aprendizaje automático para optimizar y realizar tareas y modelos complejos, y procesos de fabricación más complicados ya ponen a prueba los límites de la informática moderna.
Con la incorporación de los ordenadores cuánticos, estas tareas se simplificarán y personalizarán, lo que permitirá una fabricación más precisa y personalizada, lo que a su vez puede conducir a mejoras en procesos como el desarrollo de nuevos vehículos, baterías y más.
Futuras aplicaciones de la computación cuántica
La computación cuántica es un desarrollo tecnológico apasionante que está destinado a tener un impacto en una amplia variedad de campos e industrias. Desde la química hasta la ingeniería aeroespacial y el mercado de valores, es imposible exagerar el potencial que la computación cuántica ofrece.
La computación cuántica aún está en desarrollo, por lo que es probable que existan muchas aplicaciones que aún no podemos imaginar. Sin duda, habrá muchos descubrimientos interesantes por venir a medida que organizaciones, escuelas y empresas de todo el mundo compitan por desarrollar el futuro de la computación cuántica.
La red cuántica EPB Quantum NetworkSM se lanzó en 2022 y fue diseñada para generar, distribuir y medir cúbits a través de una red de fibra óptica establecida. La red está disponible tanto para el sector público como para el privado que deseen ejecutar aplicaciones existentes, probar nuevas tecnologías cuánticas o validar el rendimiento de los equipos. Obtenga más información sobre la red cuántica EPB .
