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<\/a><\/p>\nGeneralmente cuando vemos lo que ha sido el progreso de la computaci\u00f3n en los \u00faltimos 50 a\u00f1os, nos vemos anonadados. Las computadoras de hace 50 a\u00f1os, ten\u00edan capacidades de procesamiento equivalentes a lo que tiene una calculadora grafica actual. Incre\u00edblemente esas mismas computadoras que nos pod\u00edan parecer rid\u00edculas, fueron capaces de incluso llevar el hombre a la luna. Con el tiempo esos computadores han evolucionado de una forma exponencial llev\u00e1ndonos a procesadores con millones de transistores y capaces de cambiar nuestras vidas de una forma \u00fanica. Poseemos computadoras en cualquier parte. Nuestros smartphones se han convertido en parte de nosotros, e incluso gracias a ellas hemos podido solucionar problemas y acceder a informaci\u00f3n que antes era sencillamente imposible siquiera plantearse.<\/p>\n
<\/a>ENIAC, una de las primeras computadoras cl\u00e1sicas<\/p><\/div>\n
Sin embargo, las computadoras actuales, mejor dicho, los procesadores actuales, parecen haber llegado a un l\u00edmite. La ley de Moore, aquella ley emp\u00edrica que dice que cada 2 a\u00f1os la cantidad de transistores presentes en un microchip se duplica, por primera vez parece tambalearse: sencillamente estos transistores se han vuelto tan peque\u00f1os, que los electrones transmisores de electricidad ya caen dentro del universo cu\u00e1ntico donde las cosas no se comportan como uno cree. Cabe destacar que ante transistores m\u00e1s peque\u00f1os se puede alcanzar mayores capacidades de procesamiento. El problema es que ante transistores m\u00e1s peque\u00f1os los electrones empiezan a caer dentro de algo llamado efecto t\u00fanel, que hace que los electrones se escapen de los canales de donde deber\u00edan pasar. Ante este escenario parece ser hora de cambiar de paradigma, de la forma completa en la que se ve la computaci\u00f3n. Una de las alternativas para este cambio de paradigma es justamente la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, una computaci\u00f3n donde no existen casi l\u00edmites.<\/p>\n
<\/a>Ley de Moore<\/p><\/div>\n
Ahora antes de introducir lo que es un computador cu\u00e1ntico, primero hay que entender algo de lo b\u00e1sico de c\u00f3mo funciona un computador. Un computador en lo m\u00e1s b\u00e1sico est\u00e1 conformado por bits. Un bit es la m\u00ednima unidad de informaci\u00f3n y es \u201calgo\u201d que puede tomar dos estados, un 1 o un 0 donde cada uno representa algo diferente. As\u00ed mientras un computador tenga m\u00e1s bits m\u00e1s estados diferentes puede tener. Un computador con 3 bits tiene 8 estados diferentes, y as\u00ed si aumentamos el n\u00famero de bits el crecimiento es exponencial. En la actualidad las computadoras mayormente digitales representan esos bits mediante ca\u00eddas de voltaje donde la existencia de un voltaje representa un 1 y lo contrario un 0. Cabe destacar que esta no es la \u00fanica forma de representar bits, pero en la actualidad es lo est\u00e1ndar. Los computadores cu\u00e1nticos sin embargo en vez de usar bits usan algo denominado qubits (bits cu\u00e1nticos). \u00bfPero que es un qubit? Un qubit es la unidad b\u00e1sica de informaci\u00f3n en un computador cu\u00e1ntico. Su funcionamiento es parecido al de un bit, pero a diferencia de el puede ser 0, 1 y puede ser 0 y 1 a la vez. \u00d3sea tiene 4 estados posibles y esto se puede generalizar, Aunque esto suene a ciencia ficci\u00f3n un qubit sigue una propiedad de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica denominada superposici\u00f3n cu\u00e1ntica. Este principio nos dice que una part\u00edcula, toma todos los estados que le son posibles al mismo tiempo y solo cuando es medida toma un estado particular. Sin embargo, m\u00faltiples mediciones dan lugar a m\u00faltiples resultados. As\u00ed un computador con 3 qubits tambi\u00e9n tendr\u00eda tres 8 estados, pero podr\u00eda tomar los 8 estados a la vez, \u00f3sea podr\u00eda tomar ocho decisiones al mismo tiempo.<\/p>\n
<\/a>esfera de Boch: representaci\u00f3n visual de un qubit<\/p><\/div>\n
Ventajas<\/strong><\/p>\n Capacidad de Procesamiento<\/strong><\/p>\n Una computadora cu\u00e1ntica tendr\u00eda capacidades de procesamiento tan grandes que dejar\u00edan a nuestros actuales computadores como simples juguetes de museo. Una computadora cu\u00e1ntica de \u201csolo\u201d 30 qubits tendr\u00eda la capacidad de procesamiento equivalente a una computadora cl\u00e1sica con un procesador de 10 teraflops (10 millones de millones de operaciones en coma flotante por segundo), cuando actualmente las computadoras convencionales trabajan en el orden de gigaflops (miles de millones de operaciones). Una computadora con 70 qubits ya seria mas poderosa que cualquier computadora de la actualidad. Esto adem\u00e1s ayudar\u00eda a simplificar enormemente tareas que necesitan una gran cantidad de procesamiento como el manejo y renderizado de im\u00e1genes, y el manejo de Big Data.<\/p>\n Tianhe-2: computador cl\u00e1sico actual con mayor capacidad de procesamiento (33.86 petaflops)<\/p><\/div>\n Nuevos algoritmos para problemas viejos<\/strong><\/p>\n El desarrollo de la computaci\u00f3n ha creado diversos tipos de algoritmos y el an\u00e1lisis de algoritmos nos dice que estos tienen tendencias cotas o as\u00edntotas a las que siguen. As\u00ed para dar un ejemplo un algoritmo denominado insertion sort que sirve para ordenar arreglos sigue una cota de O(n^2). \u00bfQu\u00e9 significa eso? Que, dados valores muy grandes de n, donde n en este caso es el tama\u00f1o del arreglo, el procesador que lo ejecuta se demorara cn^2 unidades de tiempo donde c es una constante. Un ejemplo de eso ser\u00eda un arreglo de longitud 20, el procesador se demorar\u00eda aproximadamente c*400 unidades de tiempo en ejecutarlo. Cabe destacar que estas constantes y unidades de tiempo var\u00edan de muchas formas y esto solo una gu\u00eda del tiempo de ejecuci\u00f3n de un algoritmo. Ahora existen problemas NP llamados as\u00ed porque dado un problema de la computaci\u00f3n no existe algoritmo alguno que haga que la cota de ejecuci\u00f3n sea menor a un tiempo exponencial o incluso factorial. Estos problemas han sido el quebradero de cabeza de muchos cient\u00edficos de la computaci\u00f3n. Sin embargo, con la llegada de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica muchos de estos problemas pasan a ser P. \u00f3sea se vuelven resolubles en tiempo polin\u00f3mico y pasan a ser computables. Dentro de algoritmos desarrollados dentro de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica esta por ejemplo el algoritmo de Shor. Desarrollado por Peter Shor este algoritmo permite la factorizaci\u00f3n de n\u00fameros en sus factores primos con una cota de O(log n). La factorizaci\u00f3n de n\u00fameros en sus factores primos es un problema t\u00edpico NP y una de las bases de la criptograf\u00eda actual, en particular del sistema RSA. Justamente el encriptado RSA es la base de la encriptaci\u00f3n de los mensajes en internet y lo que permite la seguridad al mandar informaci\u00f3n por internet. Hacer obsoleto el sistema RSA es una clara demostraci\u00f3n del poder de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/p>\n RSA como funciona<\/p><\/div>\n <\/p>\n Criptograf\u00eda<\/strong><\/p>\n Algo hemos hablado de la criptograf\u00eda, y como esta podr\u00eda alterar nuestra seguridad. Sin embargo, la criptograf\u00eda cu\u00e1ntica tiene enormes ventajas para proteger nuestra informaci\u00f3n. M\u00e1s que todo ya que a diferencia del sistema criptogr\u00e1fico actual basado en claves p\u00fablicas que ponen a prueba propiedades de algunas funciones que no han sido matem\u00e1ticamente probados, la criptograf\u00eda cu\u00e1ntica se basa en la misma naturaleza de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica. En particular de algo denominado principio de incertidumbre de Heisenberg. Este principio nos dice que el solo querer medir un sistema cu\u00e1ntico perturba el sistema. As\u00ed si cualquier organizaci\u00f3n o persona quisiera ver nuestra informaci\u00f3n esta se ver\u00eda perturbada y no podr\u00eda ser recuperada de la misma forma<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Retos<\/strong><\/p>\n Representaci\u00f3n de los qubits y puertas l\u00f3gicas cu\u00e1nticas<\/strong><\/p>\n Cuando hablamos de los bits dijimos que era \u201calgo\u201d que pod\u00eda tomar dos estados, 0 o 1 o prendido o apagado. Tambi\u00e9n mencionamos que en la actualidad generalmente se les da una representaci\u00f3n el\u00e9ctrica donde la presencia de la misma es un 1 y su no existencia es un 0. Ahora los qubits no son tan f\u00e1cilmente representables. En realidad, es muy complicado encontrar ese algo que pueda representar un qubit de manera eficiente. Actualmente existen algunos prototipos como Espines<\/a>\u00a0nucleares<\/a>\u00a0de\u00a0mol\u00e9culas<\/a>\u00a0en\u00a0disoluci\u00f3n<\/a>, o tambi\u00e9n Iones suspendidos en vac\u00edo. Otro de los grandes problemas de los computadores cu\u00e1nticos es el desarrollo de puertas l\u00f3gicas cu\u00e1nticas. En la computaci\u00f3n cl\u00e1sica, los bits suelen agruparse en puertas como OR o AND que ante ciertos requisitos dejan pasar electricidad o no lo hacen. Estos son simples circuitos que cambian o no dependiendo de alguna reacci\u00f3n. Estas forman la base de la computadora en s\u00ed, ya que son capaces de cambiar el estado de los bits. Ahora las puertas l\u00f3gicas cu\u00e1nticas no son tan sencillas. Por un momento pensemos que tenemos una representaci\u00f3n de un qubit eficaz. Para eso tenemos una part\u00edcula la cual se mueve a cierta velocidad. Esa velocidad tal como sabemos de f\u00edsica, puede separarse en su componente Y su componente X. As\u00ed poseemos una part\u00edcula la cual tiene una velocidad X, una velocidad Y, y tambi\u00e9n una velocidad total. Tenemos la representaci\u00f3n de un qubit. Ahora una puerta l\u00f3gica cu\u00e1ntica puede ser por ejemplo algo que rote la part\u00edcula de forma que afecte ambas componentes de velocidad se vean afectadas: hemos obtenido dos resultados. Sin embargo, la cosa se complica a\u00fan m\u00e1s si tenemos dos part\u00edculas, para ello la puerta l\u00f3gica rotar\u00e1 ambas part\u00edculas y cada part\u00edcula poseer\u00e1 4 estados, su velocidad X, su velocidad Y, su velocidad X respecto a la segunda part\u00edcula, y una velocidad Y respecto a la segunda part\u00edcula. Hemos obtenido 4 estados. Ahora para que esto se pueda dar las part\u00edculas deben estar bajo un fen\u00f3meno denominado entrelazamiento cu\u00e1ntico. Part\u00edculas bajo este fen\u00f3meno funcionan como un sistema. Si una de ellas cambia, el resto tambi\u00e9n lo hace. Esto permite la existencia de las puertas l\u00f3gicas cu\u00e1nticas. Sin embargo, entrelazar part\u00edculas no es sencillo, y conforme aumenta el n\u00famero de qubits aumenta mucho su complejidad.<\/p>\n <\/p>\n Algoritmos cu\u00e1nticos<\/strong><\/p>\n Uno de los obst\u00e1culos principales para la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica es el problema de la decoherencia cu\u00e1ntica, que causa la p\u00e9rdida del car\u00e1cter unitario (y, m\u00e1s espec\u00edficamente, la reversibilidad) de los pasos del algoritmo cu\u00e1ntico. Ahora sabemos que para la existencia de puertas l\u00f3gicas cu\u00e1nticas se necesita que las part\u00edculas que representan a los qubits est\u00e9n entrelazadas. El problema es que casi cualquier puede deshacer ese entrelazamiento. Eso, en espa\u00f1ol, significa que dada la salida de un algoritmo cu\u00e1ntico es posible que al intentar volver a implementarlo no sea posible. Eso se soluciona o tratando de aislar el computador de la mejor manera o tambi\u00e9n introduciendo algo que se llama correcciones de errores cu\u00e1nticos, que usa la estad\u00edstica para poder hacer reversible el algoritmo.<\/p>\n <\/p>\n entrelazamiento cu\u00e1ntico<\/p><\/div>\n Obviamente otro obst\u00e1culo esta justamente en la implementaci\u00f3n de los algoritmos es justamente su complejidad. Por ejemplo, el algoritmo de Shor se basa en resultados de \u00e1lgebra, que establecen una relaci\u00f3n entre factores de un n\u00famero y el per\u00edodo de una funci\u00f3n espec\u00edfica. Aprovechando esa capacidad que coment\u00e1bamos de hacer varias operaciones a la vez, el algoritmo de Shor calcula muchos valores de la funci\u00f3n usando los estados de varios qubits, y despu\u00e9s aplica la transformada de Fourier cu\u00e1ntica (por si la transformada de Fourier no diese miedo ya de por s\u00ed) para combinar todos esos resultados de tal forma que, al medir el estado de los qubits, se obtenga el per\u00edodo de la funci\u00f3n de forma aproximada. Aunque eso suene complicado (y s\u00ed que lo es), la verdadera esta en cambiar nuestra forma de programar y eso es un gran reto<\/p>\n Estado Actual<\/strong><\/p>\n En la actualidad no existen computadores cu\u00e1nticos comerciales. Entre las empresas m\u00e1s importantes involucradas en su desarrollo est\u00e1n Google e IBM. Adem\u00e1s, cabe destacar de la empresa canadiense D-Wave que tiene como meta el desarrollo de computadores cu\u00e1nticos comerciales para dentro de 20 a\u00f1os.<\/p>\n<\/a><\/a><\/p>\n<\/a>