Bloomberg Línea — Google (GOOGL), de Alphabet, tiene la ambiciosa misión de construir un ordenador cuántico, que podrá resolver problemas complejos considerados imposibles para los ordenadores actuales y añadir una herramienta al arsenal de la nueva era de la inteligencia artificial generativa.
Charina Chou, COO de Google Quantum AI, presentó detalles del trabajo en curso en el laboratorio de Google en California y habló sobre los retos de la computación cuántica en South by Southwest (SXSW), un evento de innovación celebrado en Austin (Texas).
En una entrevista con Bloomberg Línea, Chou dijo que el esfuerzo central de Google se centra en construir su propio hardware, con especial énfasis en la fabricación de chips cuánticos.
“Hay muchos chips especiales que se están desarrollando específicamente para la IA. Hay los CPU y los GPU. Son fantásticos en la multiplicación de matrices, pero eso no significa que sean buenos en todos los demás cálculos que existen en el mundo. Esa es exactamente una gran analogía para pensar en los chips cuánticos”, dijo.
Utilizando aluminio superconductor en silicio, el equipo de Google Quantum AI está explorando materiales y procesos para mejorar la calidad cúbica de los bits cuánticos, introduciendo más complejidad en un solo chip.
Un ordenador cuántico utiliza los principios de la mecánica cuántica para procesar información. A diferencia de los ordenadores clásicos, que utilizan bits para representar secuencias de cero y uno, los ordenadores cuánticos utilizan qubits, que pueden representar 0, 1 o ambos simultáneamente debido al fenómeno de superposición cuántica. Esto permite realizar cálculos en paralelo, lo que puede ofrecer ventajas en determinados tipos de problemas complejos.
Según Chou, la informática cuántica puede resolver problemas como la simulación química y la comprensión de sistemas mecánicos cuánticos complejos, como la producción de fertilizantes.
Chou también afirmó que los ordenadores cuánticos son los más adecuados para las simulaciones en la investigación de posibles fármacos y sus interacciones con moléculas biológicas complejas.
Los ordenadores cuánticos también podrían permitir simulaciones detalladas de baterías electroquímicas, lo que podría dar lugar a baterías más eficientes y de mayor rendimiento, según el experto.
En el laboratorio de Google, los chips cuánticos se empaquetan y conectan antes de enfriarlos en un congelador, ya que los bits sólo se vuelven efectivamente cuánticos cuando se enfrían casi hasta el cero absoluto.
Se calcula que aún se tardarán muchos años en conseguir el “ordenador cuántico definitivo”, con millones de bits cuánticos y errores mínimos. Hasta la fecha, ningún ordenador cuántico ha superado a un superordenador en una aplicación real.
Lea a continuación la entrevista con Charina Chou, editada en aras de la brevedad y la claridad:
Bloomberg Línea – ¿Qué hace Google Quantum AI?
Charina Chou – La misión de Quantum AI es crear la mejor computación cuántica para resolver problemas que de otro modo serían imposibles. Y eso abarca una serie de actividades diferentes. Gran parte de nuestro trabajo consiste en construir el propio ordenador, una instalación de hardware. En Santa Bárbara (California), a una hora y media al norte de Los Ángeles, tenemos un laboratorio donde fabricamos los chips [cuánticos].
Así que tenemos nuestra propia planta de fabricación donde producimos los chips que tienen bits cuánticos. Utilizamos aluminio en silicio y estamos explorando otros tipos de materiales y diferentes procesos para mejorar nuestra calidad.
También tenemos en este laboratorio una instalación donde ponemos los chips en paquetes y los conectamos. Este paquete conectado va a una especie de nevera muy fría. Utilizamos aluminio superconductor en silicio.
Estos objetos tienen muchas ventajas, son fáciles de fabricar utilizando las técnicas de fabricación habituales, pero no se convierten en objetos cuánticos hasta que se enfrían hasta casi el cero absoluto. Y esa es la razón de la enorme nevera.
¿Cómo puede describir el avance de la informática cuántica y por qué es importante para la nueva era de la IA, con la IA generativa?
Con los ordenadores tradicionales de hoy en día, incluso con los mejores ordenadores actuales que utilicen los mejores modelos de aprendizaje automático, que utilicen la mejor IA generativa, hay varias clases de problemas que seguirán siendo imposibles para los mejores ordenadores.
Por poner un ejemplo: si sales a la naturaleza, ves un hermoso cielo azul o un arco iris o ves hojas en una planta y están convirtiendo la luz del sol en alimento. Todos estos procesos se deben a la mecánica cuántica.
La mecánica cuántica rige el comportamiento fundamental de electrones, átomos y moléculas.
Es muy complejo, ¿verdad? Piensa en un átomo de hidrógeno, tienes un electrón, piensa en toda la tabla periódica, cada vez que añades más protones, más electrones, empiezas a tener más y más interacciones. En realidad es muy complicado para un ordenador clásico calcular todo esto, todos estos comportamientos.
A medida que añades más y más, se vuelve muy complejo, podemos hacer muchas aproximaciones con los mejores ordenadores actuales. Pero no podemos resolver algunos problemas que son de naturaleza mecánica cuántica. Ahí es donde entra la computación cuántica. Es la misma idea, si tienes un sistema cuántico, ¿por qué no utilizar un sistema cuántico para simularlo y entenderlo mejor?
No creemos que haya un futuro en el que sólo se utilicen ordenadores cuánticos y sean la respuesta a todo lo que hacemos. Lo vemos como otra herramienta muy útil y potente que complementará muchos de los avances que hemos logrado en las últimas décadas.
Empresas como Nvidia e Intel han estado invirtiendo en el desarrollo de chips especiales para la IA. ¿Quiere decir que estos chips cuánticos especiales complementarán a estos semiconductores de IA? ¿Es necesario contar con ambos?
Hay muchos chips especiales que se están desarrollando específicamente para la IA. Hay los CPU y los GPU. Curiosamente, en la era de la IA, muchos de estos chips especiales están adaptados a los cálculos específicos que necesita la IA.
Son fantásticos en la multiplicación de matrices, pero eso no significa que sean buenos en todos los demás cálculos que existen en el mundo. Esa es exactamente una gran analogía para pensar en los chips cuánticos.
A nuestro modo de ver, los chips cuánticos serán fantásticos para cálculos cuánticos específicos que no podemos hacer tan bien con todos los demás tipos de chips de propósito general. Esto será fantástico para algunos tipos de problemas y nos permitirá resolverlos exponencialmente más rápido.
¿Puede dar ejemplos de qué tipo de problemas?
Electrones, átomos, moléculas, todos son sistemas cuánticos. ¿Cómo se producen todos los productos químicos del mundo? ¿Cómo producimos fertilizantes? Para ello se necesita un catalizador. Hay que entender cómo se comporta realmente ese catalizador, cómo se comportan los electrones en él y cómo se podría hacer un catalizador mejor.
¿Hay formas de mejorar las interacciones entre los catalizadores y las reacciones para llegar a los productos mucho más rápidamente? Este es el tipo de cosas que un ordenador cuántico podría, en teoría, simular con precisión, algo que ahora sólo podemos estimar utilizando los mejores ordenadores clásicos.
Esto será útil para cálculos tales como un mejor desarrollo de las baterías. Pensemos, por ejemplo, en las baterías de iones de litio o en un mejor desarrollo de los reactores de fusión. ¿Sabe exactamente cómo debe diseñarse el reactor?
Hay ejemplos como el aprendizaje automático cuántico, por ejemplo, que es otra idea muy prometedora. Hay pruebas de que los ordenadores cuánticos serán mucho mejores que los clásicos en el aprendizaje automático a partir de datos cuánticos. Los datos cuánticos son cualquier dato que provenga de electrones, moléculas.
Hay algunas pruebas iniciales de que los ordenadores cuánticos también pueden desempeñar un papel importante y tener velocidades exponenciales incluso en el aprendizaje de algunos tipos de datos clásicos, por ejemplo, la comprensión de imágenes de píxeles, tal vez incluso la generación de imágenes.
Es demasiado pronto para hablar de algunas de ellas, pero sólo quería darlas a conocer como aplicaciones potenciales. Otros ejemplos están en las ecuaciones diferenciales de búsqueda no estructurada, potencialmente la optimización, así como el descubrimiento de fármacos, ya que una de las grandes aplicaciones de un ordenador cuántico es la simulación química.
¿Qué hay que tener en cuenta a la hora de desarrollar estos equipos?
Tenemos que pensar en cuántos transistores tenemos, cuántos bits cuánticos hay en el chip. Cuantos más bits cuánticos haya, más tipos de cálculos podrá realizar. La cantidad es importante, la calidad también.
En cuanto a la cantidad, esperamos necesitar alrededor de 1 millón de bits cuánticos o más para realizar este tipo de simulaciones químicas y otros problemas realmente complejos que van más allá de los ordenadores clásicos. Los mejores de la actualidad, incluidos los de Google, son del orden de 100. Queremos llegar a millones o más.
En términos de calidad, esperamos llegar a un error por cada millón de pasos algorítmicos. Porque en algunos de estos algoritmos complejos, no quieres tener demasiados errores.
Lo mejor que hemos demostrado en Google es un error cada 100 pasos algorítmicos. Así que ahora somos uno de cada 100, tenemos que llegar a uno de cada millón a partir de ahora.
Prevemos muchos años, quizá hasta el final de la década, para llegar a ese ordenador definitivo. Pero ya podemos hacer cosas muy interesantes con los procesadores actuales. No van más allá de lo que se puede hacer en un ordenador clásico, pero son aplicaciones instructivas e importantes.
¿Qué se dice hoy sobre la computación cuántica que no sea verdad?
El primer mito es que los ordenadores cuánticos ya son mejores que los superordenadores. La realidad es que hasta la fecha no hay ningún ordenador cuántico que haya superado a un superordenador en una aplicación del mundo real. Esa es la esperanza, eso es a lo que aspiramos, pero hasta ahora no ha sucedido.
El segundo mito es que los ordenadores cuánticos sustituirán al ordenador. Creemos que complementarán, pero no sustituirán.
La razón por la que invertimos tanto en esto es porque creemos que hay futuro. Creemos que hay usos realmente prometedores para los ordenadores cuánticos.
¿Cuánto tiempo lleva Google desarrollando el programa de computación cuántica?
Google empezó a trabajar en ello en 2013. Ha sido un trabajo muy bueno del mundo académico, la industria y el gobierno. Hay muchos sectores trabajando juntos, haciendo avanzar el campo unas cuantas décadas para llegar a este punto y esperamos seguir avanzando.
¿Cuánto ha invertido ya Google en esta iniciativa?
No damos a conocer las cifras, pero tenemos una serie de publicaciones y herramientas de código abierto que compartimos públicamente.
Hay muchas cosas que hacemos de forma diferente a como las hacíamos hace 10 años. Estamos trabajando en la construcción de un ordenador cuántico, también hay otros trabajando en ello.
Podemos imaginar varias aplicaciones, pero sabemos que probablemente será sólo una parte de las muchas aplicaciones para las que otros tendrán ideas.
