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En una reuni√≥n de 2012, el f√≠sico Seth Lloyd explic√≥ a los fundadores de Google Sergey Brin y a Larry Page un uso cu√°ntico de Internet. Lo llamaba Quoogle, y era un motor de b√ļsqueda que usaba matem√°ticas basadas en las leyes f√≠sicas de las part√≠culas subat√≥micas y arrojaba resultados sin conocer realmente la consulta. Tal avance requerir√≠a un tipo de memoria completamente nuevo, llamado qRAM, o memoria cu√°ntica de acceso aleatorio.

Aunque quedaron intrigados, Brin y Page rechazaron usar la idea, explica hoy Lloyd a Gizmodo. Seg√ļn su versi√≥n de la historia, Brin y Page le recordaron que su modelo de negocio se basaba en saber todo sobre todos.

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Pero la qRAM como idea no hab√≠a muerto. Los ordenadores de hoy son bastante buenos a la hora de recordar informaci√≥n representada por miles de millones de bits (d√≠gitos binarios que pueden ser iguales a cero o uno). La RAM, o memoria de acceso aleatorio, almacena los datos a corto plazo en chips de silicio, asignando a cada parte de los datos una direcci√≥n √ļnica a la que se puede acceder aleatoriamente ‚Äďen cualquier orden‚Äď para poder consultar los datos m√°s adelante. Eso hace que los procesos de computaci√≥n sean mucho m√°s r√°pidos, lo que a su vez permite que tu PC o tu tel√©fono accedan r√°pidamente a la memoria RAM para los datos que las aplicaciones utilizan m√°sfrecuentemente en lugar de usar el almacenamiento, que es mucho m√°s lento.

Alg√ļn d√≠a, los procesadores de nuestros dispositivos ser√°n sustituidos por procesadores cu√°nticos, que ser√°n perfectos para buscar entre grandes cantidades de datos, utilizar machine learning y para ciertas aplicaciones de inteligencia artificial. Los ordenadores cu√°nticos todav√≠a son una tecnolog√≠a incipiente, pero para ejecutar esos algoritmos tan ventajosos necesitar√°n acceder a la RAM de una forma completamente nueva. Ah√≠ es donde aparece la qRAM.

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‚ÄúLa qRAM tendr√≠a una utilidad asombrosa, y har√≠a que los dispositivos cu√°nticos que hacen hoy Google e IBM fuesen mucho m√°s √ļtiles‚ÄĚ, le dijo Lloyd a Gizmodo.

Qué es la computación cuántica explicado en dos minutos

Los ordenadores cl√°sicos, ya sean un laptop, un smartphone o un supercomputador, realizan todas sus operaciones convirtiendo datos en una o varias combinaciones de bits (ceros y unos). Los bits interact√ļan, y el resultado final es otra combinaci√≥n de unos y ceros. Las computadoras cu√°nticas tambi√©n dan un resultado de unos y ceros. Pero mientras se realiza el c√°lculo, sus bits cu√°nticos, o qubits, se comunican entre s√≠ de una forma diferente, a trav√©s de las mismas reglas de la f√≠sica que rigen tambi√©n sobre los electrones.

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En lugar de representar un uno o un cero, un solo qubit puede ser un poco de ambos durante el cálculo, ya que se sigue una ecuación matemática especial que codifica la probabilidad de obtener un cero o un uno al medir realmente el valor del qubit. Varios qubits usan ecuaciones más complejas que tratan las combinaciones de los valores de los qubits como objetos matemáticos individuales. El resultado final es una o varias cadenas binarias posibles, y el valor final que se le da al usuario es determinado por las probabilidades cifradas en las ecuaciones.

Este extra√Īo concepto matem√°tico de que los qubits ‚Äúson-ecuaciones-hasta -que-los-mides-y-entonces-vuelven-a-comportarse-como-bits-pero-sus-valores-podr√≠an-tener-cierta-aleatoriedad‚ÄĚ podr√≠a ser √ļtil para solucionar problemas que normalmente son dif√≠ciles para los ordenadores. Uno de esos problemas tan dif√≠ciles es factorizar n√ļmeros grandes en n√ļmeros primos. La cara oscura es que tambi√©n permitir√≠a romper el algoritmo utilizado para almacenar gran parte de nuestros datos cifrados, algo muy preocupante para la ciberseguridad. Finalmente tambi√©n podr√≠a ser una nueva forma de que los ordenadores manejen grandes conjuntos de datos, como los que existen en problemas de machine learning (por ejemplo, sistemas avanzados de reconocimiento facial).

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Los ordenadores cu√°nticos no son mejores que los ordenadores comunes... a√ļn. IBM ofrece a investigadores y empresas acceso a un procesador de 20 qubits, y Rigetti ofrece un procesador de 19 qubits. Los superordenadores cl√°sicos pueden simular procesadores cu√°nticos de hasta 50 qubits. El f√≠sico John Preskill declar√≥ recientemente que esta tecnolog√≠a hab√≠a entrado en una nueva era en la que los ordenadores cu√°nticos pronto tendr√≠an usos m√°s all√° de alg√ļn interesante experimento de f√≠sica. El gobierno de los Estados Unidos s√≠ se toma en serio la tecnolog√≠a cu√°ntica debido a sus implicaciones de seguridad cibern√©tica. Muchos f√≠sicos y programadores inform√°ticos est√°n buscando nuevas formas de aplicar la computaci√≥n cu√°ntica.

Pero muchos investigadores esperan encontrar maneras en que los ordenadores cuánticos puedan potenciar la inteligencia artificial y el machine learning utilizando algoritmos cuánticos. Esos algoritmos son complejos y requieren el acceso a grandes cantidades de datos, lo que significa que necesitarían el equivalente cuántico de la memoria RAM: la qRAM.

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La RAM cu√°ntica no consiste en miles de millones de bits almacenados de alguna manera en unos pocos qubits. Se trata de un m√©todo para que los ordenadores cu√°nticos apliquen sus operaciones cu√°nticas a las grandes listas de datos que podr√≠as ver en los problemas de machine learning. En definitiva, la RAM normal consiste en datos almacenados para que un programa los use, y los programas acceden a esos datos almacenados especificando la direcci√≥n de los bits, como ocurre cuando se suman las celdas de una hoja de c√°lculo: escribiendo ‚Äúsum (A2 + B2)‚ÄĚ en lugar de escribir los n√ļmeros en las celdas todo el rato. Los algoritmos cu√°nticos necesitar√≠an poder acceder de forma cu√°ntica a la RAM. Al nivel m√°s b√°sico, podr√≠an establecer una superposici√≥n que sea A2 y B2 al mismo tiempo, y luego devolver el valor en A2 o B2 cuando hayan completado el c√°lculo. No hay nada cu√°ntico en la memoria en s√≠, sino en c√≥mo se usa y se accede a ella.

B√°sicamente, si tuvieses muchos datos almacenados ‚Äďcomo las bases de datos utilizadas para pintar estos cuadros‚Äď podr√≠a haber un algoritmo cu√°ntico que consiga hacer un trabajo mejor que el de un ordenador normal a la hora de buscar entre esos datos y hacer algo relevante con ellos. Esto podr√≠a ser bastante lucrativo para industrias como la financiera o para empresas como Google.

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Lloyd y su equipo escribieron un informe hace una década sobre la qRAM. En él propusieron un método para que los ordenadores cuánticos accedan solo a las direcciones de la memoria que necesitaban en superposición, utilizando lo que ellos denominan una brigada de grupo cuántico.

B√°sicamente, dado que cada direcci√≥n en la RAM es solo una serie de bits, puedes representarla como un √°rbol donde cada qubit es un comando que le dice al ordenador que se dirija hacia la izquierda o hacia la derecha. Esto funciona en los ordenadores cl√°sicos, pero un ordenador cu√°ntico con solo una opci√≥n a la izquierda o la derecha introducir√≠a caminos adicionales a lo largo de cada ramificaci√≥n, lo que en √ļltima instancia generar√≠a un estado cu√°ntico tan grande y fr√°gil que podr√≠a f√°cilmente desintegrarse en un estado no cu√°ntico. Lloyd y sus colaboradores imaginaron una estructura de √°rbol donde cada divisi√≥n en el √°rbol se manten√≠a autom√°ticamente en un estado de ‚Äúespera‚ÄĚ, lo que permit√≠a que la m√°quina solo descendiera por las ramas izquierda o derecha para acceder a la memoria que necesita, en lugar de enredar m√°s las cosas. Es algo bastante t√©cnico, pero est√° destinado a reducir enormemente la cantidad de energ√≠a requerida para solucionar problemas de machine learning.

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‚ÄúLa mayor√≠a de los algoritmos que la gente est√° investigando necesitan alg√ļn tipo de RAM cu√°ntica‚ÄĚ, dijo a Gizmodo Michele Mosca, cient√≠fica de la Universidad de Waterloo en Canad√° y que tambi√©n ha investigado la RAM cu√°ntica. ‚ÄúCualquier cosa que podamos hacer para reducir su costo puede reducir enormemente el tiempo de procesado en los ordenadores cu√°nticos‚ÄĚ.

Pero la computación cuántica está todavía en una edad muy temprana. Es casi ridículo imaginar hoy la forma en que los primeros ordenadores recordaban las cosas. La RAM estaba compuesta por bucles magnéticos conectados por cables, donde cada bucle representaba un solo bit y la orientación del campo magnético en la bobina representaba el valor del bit. La primera computadora estadounidense producida comercialmente, la UNIVAC-I, almacenaba los datos mediante la conversión de pulsos eléctricos en ondas de sonido a través de mercurio líquido. Además no era una memoria de acceso aleatorio; en lugar de poder recuperar los datos almacenados cuando lo deseaba, solo podía recuperar los datos en el orden en que fueron enviados. Pero en su día er considerado como un ordenador puntero.

‚ÄúFue vanguardista‚ÄĚ, explic√≥ a Gizmodo Chris Garc√≠a, conservador del Computer History Museum. ‚ÄúEstaban tratando de agarrarse a lo que fuese‚ÄĚ. Todo esto acab√≥ con la forma en que los ordenadores almacenan la memoria hoy en d√≠a.

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¬ŅC√≥mo ser√° finalmente la RAM cu√°ntica? Probablemente no como Lloyd y su equipo imaginaron. En una conferencia el a√Īo pasado, los f√≠sicos bromearon conmigo acerca de que la computaci√≥n cu√°ntica como campo podr√≠a estar desarrollando m√°s ordenadores de mercurio l√≠quido. Sin duda quedan muchos avances tecnol√≥gicos y matem√°ticos por descubrir que optimizar√°n estos ordenadores y la forma en que almacenan los datos.

Lloyd tambi√©n lo cre√≠a. ‚ÄúMe encantar√≠a que alguien diese una paliza a nuestra idea original‚ÄĚ, dijo. ‚ÄúSi pudi√©ramos cargar informaci√≥n cl√°sica en estados cu√°nticos, ser√≠a una mejora tremenda para los ordenadores cu√°nticos‚ÄĚ. Despu√©s de todo, los ordenadores son algo m√°s que su capacidad para ejecutar algoritmos sofisticados; son fascinantes por la forma en que esos algoritmos pueden abstraer datos y hacer algo √ļtil con ellos. Qui√©n sabe, quiz√°s veamos un Google cu√°ntico alg√ļn d√≠a.