A simple vista pareciera ser uno de esos botes de basura elegantes de aluminio y acero inoxidable, pero a diferencia de estar a ras del suelo, este se encuentra suspendido a casi metro y medio y sostenido por una estructura metálica. En su exterior no existen botones, luces o cualquier otro tipo de indicador; sin embargo, dentro de ese cilindro metálico está uno de los dispositivos más avanzados del planeta, que representa el futuro del cómputo como lo conocemos y la clave para responder a algunos de los problemas más complejos de la humanidad: es la computadora cuántica de Google.

“Adentro es un lugar muy Zen”, bromea Erik Lucero, ingeniero en jefe de Google Quantum AI, al tiempo que agrega: “es un espacio muy frío, alrededor de 250 veces más frío que la temperatura del espacio exterior, es un lugar muy oscuro, el campo magnético de la Tierra está bloqueado y redujimos todo el sonido térmico, para que lo único que exista dentro de ese espacio sea la señal cuántica”.

Con su teléfono en mano frente a sí, como si se tratará de cualquier Youtuber compartiendo su experiencia con sus seguidores para su canal, Lucero da uno de los primeros recorridos públicos a un puñado de medios de comunicación, entre ellos Forbes México, del recién estrenado laboratorio de cómputo cuántico de Google, ubicado en Santa Bárbara, California.

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Similar a muchas otras oficinas del gigante tecnológico, el llamado Quantum AI Campus, se trata de un edificio adornado con luces brillantes, espacios abiertos y por momentos los colores que siempre han acompañado el nombre de Google adornan paredes, muebles y escaleras. En el camino del pasillo a la entrada principal, Lucero presume una serie de cuadros con fotografías magnificadas de algunos de los logros que los científicos de Google han alcanzado en el campo de la computación cuántica.

Desde una imagen de su primer procesador cuántico de 5 qubits, hasta un cuadro, que por momentos parece la obra central en la sala de exhibición de un museo, con la foto de Sycamore, su chip cuántico más avanzado de 52 qubits y el corazón de las 10 computadoras cuánticas que alberga el laboratorio de Google.

El protagonismo de Sycamore no es para menos, pues fue ese chip el que en 2019 le permitió a los investigadores de la firma publicar en la revista científica Nature un paper en el que explicaban haber llegado a la “Supremacía Cuántica”, que no es otra cosa que crear una computadora cuántica que pueda realizar una tarea que ninguna computadora clásica pueda.

“En términos prácticos, nuestro chip, al que llamamos Sycamore, realizó un cálculo en 200 segundos que le llevaría 10,000 años a la supercomputadora más rápida del mundo”, escribió en su momento, Hartmut Neven, director de ingeniería de Google Quantum AI.

“Déjenme les muestro dónde colocamos el procesador cuántico”, explica Lucero al tiempo que gira la cámara de su smartphone (para darnos una vista similar a la que él tiene). El científico camina hacia una de las estaciones con otra computadora cuántica que aún no ha sido colocada dentro de su aislamiento cilíndrico.

La máquina, acomodada en una forma de embudo, tiene decenas de cables y tubos de aluminio llenos de curvas que se van conectando en diferentes niveles, como si se trataran de las válvulas de escape o pistones de un motor de un automóvil muy avanzado.

“El objetivo que tenemos en el laboratorio es crear una computadora cuántica con corrección de errores”, dice Lucero y recuerda que para ello la firma se ha embarcado en un “viaje” de una década para alcanzar el hito de construir una máquina de un millón de Qubits físicos que funcionan en conjunto dentro de una computadora cuántica con corrección de errores. Una pieza tecnológica que ocupará las dimensiones de una habitación de un centro de datos entera.

TV con antenas de conejo

Google sabe construir una computadora cuántica de esas capacidades no es fácil, pues la empresa primero tiene que alcanzar varios hitos, hasta ahora imposibles para el ser humano y la tecnología, explica Hartmut Neven, director de ingeniería de Google Quantum AI en una mesa redonda en la que participó Forbes México.

El científico dijo que primero Google debe demostrar que cuantos más qubits físicos participen en la corrección de errores, más podrá reducir los errores en primer lugar; luego ser capaces de codificar qubit lógico, con 1,000 qubits físicos y finalmente deben construir el primer “transistor cuántico” del planeta en el que dos “qubits lógicos corregidos por errores realizan operaciones cuánticas juntas, y luego descubrir cómo colocar cientos o miles de ellos para formar la computadora cuántica con corrección de errores.”

Pero Neve tiene una mejor analogía para explicar el avance actual del cómputo cuántico.

“Si tuviera que poner un ejemplo de dónde estamos hoy en el mundo cuántico diría que es como cuando teníamos televisores con antenas de conejo, que tenías que estar moviendo para poder captar la señal y dependiendo del clima quizá funcionaría o no. Hoy, el cómputo cuántico es algo parecido a eso: si corremos un algoritmo cuántico y una operación en nuestros qubits, existe una posibilidad de uno entre mil que conduzca a algo como la pantalla azul de la muerte de Windows”, explica. 

Una vista de la computadora cuántica fuera de su estructura. Las computadoras cuánticas se deben enfriar a 10 milliKelvin, alrededor de 250 veces más frío que la temperatura del espacio exterior. Foto: Cortesía Google

Para Hartmut es vital crear computadoras cuánticas con corrección de errores, que les permita a los investigadores correr millones de operaciones cuánticas en las que el sistema sea capaz de corregir el error antes de impactarse.

“La mejor analogía que podría dar son esos grandes aviones, que para llegar a su destino no solo dependen de un motor, porque si uno de esos motores se llega a apagar o falla, el avión aún tiene uno o dos de respaldo para intentar terminar el viaje”, comenta.

Rebasando la inteligencia humana

¿Serán las computadoras cuánticas la clave para crear una inteligencia artificial superior a la del ser humano? A la pregunta expresa de Forbes México, Neves, el líder a nivel global de Google Quantum IA sonríe y responde: “es una pregunta que todos tienen pero nadie puede responder honestamente”.

Sin embargo, el científico habló de la posibilidad que una computadora cuántica de corrección de error podría traer al campo de la inteligencia artificial y machine learning.

“Hoy los expertos en machine learning están entrenando redes que se acercan a los 500,000 millones de parámetros e incluso he escuchado de proyectos para entrenar redes de 1 o dos billones de parámetros. Es una locura porque ese nivel de poder de cómputo solo lo puede dar mega centros de datos, cuyo costo de consumo eléctrico rebasa los millones de dólares”, explica Neven.

Pero si las firmas detrás de la tendencia fueran capaces de trasladar parte de ese proceso a una computadora cuántica, el costo por entrenar una red neuronal de esas magnitudes podría pasar de 30 millones de dólares. “Ese cambio sin duda llamaría la atención sobre las posibilidades que podríamos crear en el campo de la inteligencia artificial”. 

Aunque aún es difícil determinar los beneficios que las computadoras cuánticas traerán a la humanidad, Lucero y Neven coinciden en que sus primeras aplicaciones se centrarán en campos en los que hasta ahora la computación clásica se encuentra limitada por costos o capacidades.

Las computadoras cuánticas con corrección de errores, según Neven, nos permitirán ejecutar tareas como la simulación de moléculas, que nos permitan crear nuevos procesos químicos, descubrir nuevos materiales para la construcción de ciudades libres de emisiones de carbono, aviones o cohetes más ligeros y resistentes, mejores baterías o desarrollar medicamentos que actúen frente a padecimientos específicos.

“No veo un futuro en donde las computadoras cuánticas reemplacen a los sistemas clásicos, sino que van a coexistir para entregarnos capacidades e información a la que hoy no podemos acceder”, dice Lucero y agrega: “Mientras miramos hacia el futuro a 10 años, muchos de los mayores desafíos globales, desde el cambio climático hasta el manejo de la próxima pandemia, exigen un nuevo tipo de computación.”

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