Es dificilísimo programar un ordenador cuántico para ejecutar un algoritmo cuántico. La solución del MIT es gloriosa

A diferencia de los prototipos de ordenadores cuánticos que tenemos actualmente, los ordenadores cuánticos plenamente funcionales tendrán la capacidad, si llegan finalmente a buen puerto, de enmendar sus propios errores y de enfrentarse a un abanico muy amplio de problemas. Peter Shor, profesor de matemáticas en el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) y miembro del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial de esta universidad, demostró matemáticamente en 1994 que un ordenador cuántico podría resolver algunos problemas en particular con más rapidez que un ordenador clásico.

Aquella demostración animó a otros investigadores a coquetear con las enormes posibilidades que tenían aquellas máquinas, aunque en 1994 los ordenadores cuánticos no eran más que una posibilidad teórica. De hecho, los físicos Ignacio Cirac y Peter Zoller publicaron el artículo que es unánimemente considerado la piedra angular que soporta el nacimiento de la computación cuántica tal y como la contemplamos en 1995. Si tenéis curiosidad podéis leerlo aquí. Es un texto complicado, pero cuando menos merece la pena echarle un vistazo.

El MIT tiene una idea para que sea mucho más fácil programar ordenadores cuánticos

Lo que posiblemente Peter Shor, Ignacio Cirac o Peter Zoller no se plantearon a mediados de los años 90 del siglo pasado es lo extremadamente difícil que iba a ser programar algoritmos cuánticos cuando los primeros prototipos de ordenadores cuánticos estuviesen disponibles. Ahora lo están, y este es un problema muy real. De hecho, aunque a menudo se le pasa por alto, el diseño de nuevos algoritmos que sean capaces de sacar partido a las capacidades de los ordenadores cuánticos es uno de los grandes desafíos que plantea esta disciplina.

Actualmente hay muchos grupos de investigación intentando diseñar estrategias que simplifiquen la programación de los ordenadores cuánticos, y uno de los más aventajados es, precisamente, el que he mencionado unas líneas más arriba: el Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT, conocido como CSAIL por su denominación en inglés (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory). En realidad el mayor desafío con el que se encuentran los investigadores deriva de lo complejo que es trasladar un algoritmo cuántico descrito inicialmente como un conjunto de conceptos matemáticos abstractos a un código que pueda ser ejecutado en un ordenador cuántico.

Afortunadamente, el grupo CSAIL tiene una idea muy interesante que aspira a simplificar drásticamente la programación de los ordenadores cuánticos, y la ha descrito en un artículo titulado «Los límites del control del flujo en la programación cuántica». En este artículo no necesitamos indagar en las ideas más complejas de esta propuesta, pero nos interesa saber que lo que han elaborado estos investigadores es un nuevo modelo conceptual que aspira a conseguir que programar para un ordenador cuántico sea tan sencillo como hacerlo para un ordenador clásico. Ni más ni menos.

Charles Yuan, uno de los investigadores de este grupo, defiende lo siguiente: «Nuestro trabajo describe los principios que dirimen cómo puedes programar correctamente un ordenador cuántico […] Uno de estos principios implica que si intentas programar un sistema cuántico utilizando las mismas instrucciones básicas que empleas en un ordenador clásico conseguirás que el ordenador cuántico pierda su ventaja sobre el clásico». Este es el leitmotiv de este asunto.

Lo más curioso es que el juego de instrucciones que han diseñado se comporta como una máquina virtual conformada por instrucciones reversibles (se pueden ejecutar hacia delante y hacia atrás en el tiempo), de modo que permiten el procesado de información cuántica sin destruir accidentalmente su superposición y sin producir un resultado erróneo. Si queréis conocer con más detalle su propuesta no dudéis en echar un vistazo a su artículo. Merece mucho la pena.

Imagen | IBM

Más información | MIT News

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