Quantum Echoes: el nuevo algoritmo de Google que acerca la computación cuántica a aplicaciones reales

En un avance significativo en el ámbito de la computación cuántica, el equipo de Google Quantum AI ha desarrollado un nuevo algoritmo denominado “Quantum Echoes” que representa un paso importante hacia aplicaciones prácticas de ordenadores cuánticos. Este enfoque ha generado expectativas de que, en los próximos años, las máquinas cuánticas de gran escala puedan abordar problemas de gran utilidad en ciencia y tecnología, como el diseño de fármacos, materiales o catalizadores.

Hacia una ventaja cuántica verificada

A diferencia de esfuerzos anteriores que se centraron en tareas abstractas sin aplicaciones reales, Quantum Echoes ha sido diseñado para medir propiedades físicas concretas de sistemas cuánticos. Cuando se ejecutó en 65 de los 105 qubits del procesador cuántico Willow, se observó que el algoritmo funcionaba aproximadamente 13 000 veces más rápido que su mejor contraparte clásica, ejecutada en el superordenador Frontier. Además, y de manera significativa, dos procesadores cuánticos ejecutando el algoritmo arrojaron resultados consistentes entre sí, lo que marca la primera demostración de una ventaja cuántica que puede ser verificada de forma independiente por máquinas cuánticas.

La verificación es un aspecto crucial: como señaló Thomas O’Brien, científico investigador de Google Quantum AI, “si no puedo demostrar que los datos son correctos, no se puede hacer nada útil con ellos”. Este enfoque de resultados replicables y físicamente significativos abre la puerta a aplicaciones reales de la computación cuántica más allá de simples demostraciones de velocidad.

Cómo funciona el algoritmo Quantum Echoes

El núcleo del algoritmo consiste en una secuencia de pasos:

1- Ejecutar una serie de operaciones cuánticas que simulan, por ejemplo, el comportamiento de una molécula.
2- Introducir una perturbación muy pequeña en uno de los qubits —similar a un “pequeño golpe” en el sistema—.
3- Repetir la misma serie de operaciones en sentido inverso.
4- Comparar los resultados de la ejecución directa e inversa para observar los efectos de la perturbación.

Este procedimiento permite capturar cómo una perturbación mínima se propaga y se refleja en todo el sistema cuántico, una manifestación del llamado efecto eco cuántico. Esta técnica puede proporcionar información detallada sobre la estructura y dinámica molecular que resultaría extremadamente difícil de obtener con métodos clásicos.

Aplicaciones potenciales y perspectiva futura

Aunque en esta fase inicial el algoritmo se ha probado con simulaciones de moléculas relativamente pequeñas —simples de analizar incluso para ordenadores clásicos— los resultados sugieren un camino hacia aplicaciones útiles. Uno de los usos potenciales mencionados por los investigadores es la espectroscopía de resonancia magnética nuclear (NMR), una técnica esencial en química y biología para determinar estructuras moleculares. Con mejoras en hardware y corrección de errores, este tipo de algoritmos podría aportar avances significativos en áreas como diseño farmacéutico, ciencia de materiales y descubrimiento de catalizadores.

Los científicos de Google son optimistas: creen que en un plazo de cinco años se podrán ver aplicaciones reales de la computación cuántica que solo serán posibles con este tipo de máquinas. Sin embargo, todavía quedan desafíos importantes relacionados con la escalabilidad y la reducción de errores en sistemas con cientos o miles de qubits.