Qilimanjaro, QCentroid, Luxquanta, Quside, Multiverse Computing, Quantum Mads, Inspiration Q, Qdynamics, Qoolnet… son algunas de las startups españolas que ya están desarrollando negocios de cuántica. Negocios con mucha ciencia detrás, que han sido capaces de adaptar unas investigaciones, a priori, a largo plazo, a la realidad del mercado y a las necesidades de las empresas para hacer de la cuántica un producto real y con aplicaciones clave aquí y ahora.
Pero, ¿de qué hablamos cuando hablamos de cuántica, cuál es el estado real de esta nueva revolución tecnológica y cuáles son sus aplicaciones presentes y futuras?
¿Qué es la computación cuántica?
“La computación cuántica utiliza comportamientos de la mecánica cuántica para afrontar problemas de computación de una manera diferente. Si la computación tradicional funciona con bits (el sistema binario 0 y 1), la computación cuántica funciona con qubits, que tienen la capacidad de estar en ambos estados al mismo tiempo (tienen la capacidad de estar en superposición, es decir, pueden ser 0 y 1 al mismo tiempo). En términos prácticos, por la capacidad de almacenar información de un qubit y la forma de procesarla significa que la computación cuántica puede resolver problemas que la tecnología actual no puede, y lo hace de forma más rápida, más precisa y con menos consumo computacional que las soluciones clásicas”, explica Carlos Kuchkovsky, miembro del consejo asesor de Estrategia Cuántica de la Comisión Europea y fundador de QCentroid, una empresa dedicada a diseñar aplicaciones de computación cuántica.
Hablamos de una revolución brutal, un cambio de paradigma en la industria de la computación, pero que hoy por hoy es más una promesa que una realidad. Los ordenadores que existen en el mercado (unos 80 en el mundo) no han alcanzado lo que se conoce como ventaja cuántica o supremacía cuántica, “que es cuando un ordenador cuántico, con un algoritmo cuántico, puede solucionar un problema de manera más rápida, más precisa o con menos consumo computacional o energético que el mejor superordenador del mundo. A este punto todavía no se ha llegado”, explica Carlos Kuchkovsky.
Los ordenadores cuánticos de hoy son inestables y ruidosos y están más en la órbita de los laboratorios que en la realidad de las empresas, pero algunas startups han buscado la forma de aplicar lo que han aprendido con ellos al mercado actual. Resolviendo retos reales de las empresas.
¿Qué aplicaciones reales tiene la cuántica en los negocios?
Muchísimas y para negocios de prácticamente todos los sectores, pero básicamente se están desarrollando tres áreas claves: la computación, las comunicaciones y la sensórica.
Comunicaciones cuánticas
Ésta es una de las aplicaciones que ya son realidad en el mundo actual. Y lo es por una cuestión de supervivencia para las empresas y las instituciones: está en ello la protección de la información tal y como la conocemos hoy.
“Cuando hablamos de comunicaciones cuánticas nos referimos a una subrama que trabaja para mitigar la amenaza que nos genera el desarrollo de computadores cuánticos para los protocolos de encriptación en las comunicaciones. Hoy la información viaja encriptada punto a punto en base a números primos con unas claves de encriptación que tardaríamos miles de años en descifrar y romper con la computación clásica, pero con los computadores cuánticos se podría acceder a ellas en horas. Cuando se desarrollen los ordenadores cuánticos, todas las comunicaciones pueden quedar expuestas y podrían ser hackeadas. Imaginemos infraestructuras críticas que pueden quedar comprometidas, el posible robo masivo de datos en los negocios…”, explica Nerea Martiartu, directora de Lantik, Sociedad de Tecnología e Innovación de la Diputación Foral de Bizkaia.
“Muchos estados están almacenando información a la que hoy no pueden acceder, pero quizás dentro de diez años, cuando tengan un ordenador cuántico, la pueden recuperar de ese disco duro, romperla y verla. A esto se llama Store Now, Decrypt Later. Es decir, lo guardo ahora, lo desencripto después. Y es algo que para alguna gente ya es un riesgo muy importante hoy”, explica Carlos Abellán, CEO de Quside, una startup que combina la criptografía, la fotónica y la cuántica para generar números aleatorios seguros.
Para evitar tal desastre, empresas e instituciones “están trabajando ya con computación cuántica que ayude a cambiar los protocolos de comunicación existentes. Esa es una de las aplicaciones de la cuántica más maduras que existen hoy en día”, añade Nerea Martiartu.
En esta línea, se ha desarrollado lo que se conoce como “criptografía quantum-safe, que se refiere al desarrollo de soluciones capaces de proteger la información frente a posibles ataques de ordenadores cuánticos. Una vez definido esto, hay dos grandes soluciones: la criptografía post-cuántica (Post-quantum cryptography, PQC) y la criptografía cuántica (más conocida como QKD, Quantum key distribution). La primera se refiere a una nueva generación de algoritmos que creemos son resistentes a ataques cuánticos. Son una “evolución” de lo que hacemos hoy, pero cambiando los algoritmos actuales (que sabemos que no son seguros frente a ataques cuánticos) y reemplazandolos. La segunda, la criptografía cuántica, es una “nueva” tecnología (lleva más de 20 años) que utiliza las leyes de la cuántica para conseguir intercambiar claves criptográficas de manera” totalmente segura”. Esto es lo que hace Luxquanta y otras startups”, explica Carlos Abellán.
“Después, tenemos también la tecnología de Quside, en la generación de números aleatorios. Nosotros usamos la cuántica para generar números totalmente impredecibles y de manera que podamos verificar su calidad. ¿Dónde entra esto? Pues en realidad, los números aleatorios son la base de cualquier implementación de criptografía, tanto PQC, QKD, como la actual. Si los números son malos, da igual lo que hagas, será vulnerable. Por lo tanto, no caen dentro de la definición de solución quantum safe. Son un elemento necesario en cualquier solución de seguridad, incluyendo las quantum safe”, añade el CEO de Quside.
Sensórica cuántica
“Aquí se están haciendo cosas que ya funcionan y que parecen de ciencia ficción. Hablamos de desarrollo de relojes cuánticos atómicos para sistemas de posicionamiento de altísima precisión e independientes del GPS (que son muy fáciles de interceptar en caso de guerra, por ejemplo, y que no pueden utilizar los submarinos), en medicina, para imágenes magnéticas con mucha definición con máquinas mucho más pequeñas que las que se utilizan hoy en día, de manera que se puedan realizar diagnósticos más precisos y con equipamientos mucho más baratos que pueden emplearse en hospitales comarcales y no solo en hospitales de referencia como ahora. También sensores de campo nanométricos para medir señales a altísima resolución en el cerebro o el corazón, medición de precisión demencialmente alta de campos magnéticos, eléctricos, temperatura, aceleración, gravedad, etc., para uso en cualquier campo que se nos ocurra: prospección de recursos (detectar si hay petróleo u otros recursos debajo de la tierra), control de calidad industrial, metrología nanométrica para semiconductores avanzados, ciencia de materiales…”, explica Fernando Conde, Partner, Senior VP Artificial Intelligence Strategy de Sngular.
“En temas de defensa, por ejemplo, para radares pasivos que permiten recibir señales electromagnéticas sin que te puedan detectar a ti. Es decir, podemos medir señales mucho más sutiles, mucho mejores de las que ahora podemos medir y con mucho menor nivel de ruido”, añade Conde.
“Al final, las tecnologías cuánticas funcionan mejor a nanoescala. Allí donde tenemos problemas a escalas muy pequeñas es donde la cuántica ofrece mejores resultados. Todo lo que nuestro ojo no alcanza a ver, vamos a decir. Una startup con la que estamos trabajando mucho es Qubizz, que utiliza la sensórica para analizar las partículas que hay en el agua que bebemos y en el agua que se utiliza para la industria alimentaria. Están en estado líquido en el agua y a una escala muy pequeña. Hablamos de hasta 40 partículas diferentes que se van a prohibir desde la UE y que los sensores cuánticos pueden identificar para luego buscar la forma de eliminarlas. Y quien dice agua, dice otros fluidos como la sangre”, apunta Nerea Martiartu.
Computación cuántica
Es la pata más disruptiva de todas, pero la que menos desarrollada está, ya lo hemos dicho. De hecho, es la que más dudas ofrece sobre si realmente se llegará a utilizar en el mercado, fuera de los laboratorios.
La razón es que crear un ordenador cuántico fiable es muy difícil. “Compañías del nivel de Microsoft, Google, IBM y nuevas compañías como IQM, IonQ o Quora están desarrollando en diferentes técnicas los ordenadores cuánticos (los hay de circuitos superconductores, otros son fotónicos, otros de iones atrapados…) y están avanzando bastante en el rendimiento que tienen. El problema es que esos ordenadores cuánticos no tienen un número suficiente de qubits y tienen ruido, pero están empezando a generar utilidad. Se están explorando con procesos híbridos para sacarles utilidad y explotar la ventaja que generan los ordenadores cuánticos actuales”, explica Carlos Kuchkovsky.
Cuándo se llegará o, incluso, si se llegará, es una gran incógnita. Los más optimistas hablan de 2 años, pero la mayoría apunta a una horquilla de entre 5 y 20 años. “Hoy lo que se puede hacer con un quantum computer son problemas que ya se pueden resolver con un ordenador normal. En general. Y hay diferentes teorías acerca de cuándo llegaremos a la supremacía cuántica. Cuándo se podrá responder a estas expectativas de hacer cosas que no se pueden hacer hoy en día con los convencionales. Según con qué experto hables te dirá que en 5 años, en 10 o en 20 años. Según para qué tipo de cálculo llevarán más o menos tiempo, pero estamos hablando de entre 5 y 20 años”, apunta Víctor Canivell, cofundador de Qilimanjaro Quantum Tech, la única empresa española que hace ordenadores cuánticos.
“Ahora bien, dicho eso, la gente que ha trabajado con las matemáticas de la computación cuántica también puede aprovechar su experiencia para aplicarla a computadores convencionales, para hacer programas de una forma diferente a como se hacen habitualmente”, añade Víctor Canivell.
Aquí es donde ya hay un mercado real. Es lo que se llama productos de inspiración cuántica, algoritmos cuánticos que ‘corren’ en ordenadores convencionales. “Como los ordenadores cuánticos utilizan un sistema tan diferente a los sistemas binarios, se tuvo que utilizar técnicas matemáticas que antes no se utilizaban a la hora de definir algoritmos para resolver problemas. Para probar estos algoritmos, como no había ordenadores cuánticos capaces de resolver algoritmos realmente útiles, lo que se ha hecho ha sido ejecutarlos en simuladores del método cuántico y al hacerlo se ha observado que, incluso simulando, al utilizar esas técnicas matemáticas que se han aprendido y se han diseñado para resolver problemas con el sistema cuántico se mantienen ventajas que permiten reducir los tiempos de cálculo. Eso ha abierto un nuevo campo”, explica Fernando Conde.
Productos y servicios de inspiración cuántica: la cuántica de aquí y ahora
Los productos de inspiración cuántica “se pueden considerar un beneficio colateral del desarrollo de ordenadores cuánticos. Este tipo de cálculos pueden dar, según el caso, unas ventajas muy sustanciales, como ha sido el caso de Qilimanjaro, en casos de optimización del cálculo de precios de energía para una empresa italiana del sector, Enel. Esta compañía tenía un problema para fijar los precios de su energía de una forma periódica. Es un cálculo de optimización muy complejo. Y como hoy en día cada vez hay más energías alternativas y las condiciones cambian muy rápidamente, para optimizar tu precio tienes que hacer ese cálculo más rápidamente y con más frecuencia. Ya no lo podían hacer bien con sus sistemas actuales, pero sí con un sistema cuántico. Pero los sistemas cuánticos actuales son relativamente pequeños y no pueden resolverlo. Nosotros lo que hicimos con Enel fue aplicar estas matemáticas diferentes y conseguimos unas ventajas de reducción de tiempo del 75%, que es una barbaridad. No es una ventaja que se pueda conseguir siempre, pero para algunas cosas sí. Entonces, no es realmente cuántica, en el sentido de que no estás utilizando un computador cuántico, estás utilizando un computador normal, pero aprovechando ideas que vienen de la cuántica. Al cliente al final tanto le da si lo haces con un computador cuántico o no. Lo que quieren es que eso funcione mejor”, dice Víctor Canivell.
El ejemplo de Enel se refiere a la capacidad de la cuántica para resolver problemas de optimización, que es una de las principales aplicaciones de la computación cuántica y los productos de inspiración cuántica a los negocios. La computación cuántica puede optimizar los negocios de un modo similar a como lo hace la IA, pero en menor tiempo y con mejores resultados. “Cuando tienes un número ingente de variables o de restricciones como sucede, por ejemplo, en la distribución de mercancías en logística o en los cálculos de portfolios en finanzas a medida que el número de variables crece también lo hace el tiempo computacional para tener la mejor solución de esa combinación y la computación cuántica tiene la capacidad de hacer que esa solución se ejecute de una manera más rápida”, comenta Carlos Kuchkovsky.
Esta pata de la computación cuántica “sirve para todas las industrias, porque todas tienen problemas de optimización: desde el cálculo de un porfolio de inversión para conseguir mejores ganancias minimizando el riesgo, pasando por el cálculo de cómo funciona un proceso logístico (el almacén, el transporte, etc.) a procesos industriales en una fábrica, la planificación de personas, la gestión de la parrilla de publicidad en medios de comunicación o cómo calcular las rutas en sistemas de aviación”, explica Carlos Kuchkovsky.
Otra de sus aplicaciones reales es la resolución de problemas de simulaciones. “Hablamos de simulación del mundo real, generalmente de simulación del mundo físico con aplicaciones para la industria química o farmacéutica, por ejemplo”, explica Nerea Martiartu.
“Simulaciones para resolver problemas relacionados con ciencias naturales: cómo hacer nuevas proteínas, nuevos medicamentos, nuevos materiales, nuevos sistemas energéticos, nuevos combustibles o nuevas baterías de litio que duren más y consuman menos”, apunta Carlos Kuchkovsky.
“El tercer punto sería para complementarlo con machine learning (quantum machine learning), para hacer el machine learning más eficiente, pero también más preciso. Todo lo que tenga que ver con predicciones y entrenamiento, la computación cuántica lo puedo hacer más preciso o más eficiente”, continúa Carlos Kuchkovsky.
“Por ejemplo, para saber la mejor opción de una ruta logística de grandes dimensiones, el machine learning hace predicciones, pero la computación cuántica puede encontrar la mejor solución. Otro campo de mucho desarrollo es el entrenamiento de modelos de IA con menos datos o cómo poder encontrar soluciones con menos consumo energético o en menos tiempo”, dice Carlos Kuchkovsky.
En esta pata del quantum aplicado a la IA encontramos tecnología de inspiración cuántica de Multiverse Computing, que aplican quantum para comprimir modelos de IA y hacerlos más sostenibles: “En machine learning no hay nada cuántico, pero resulta que utilizando las técnicas que se desarrollaron los físicos en simuladores cuánticos, si ahora las trasladamos al machine learning, podemos comprimir los modelos y hacerlos más eficientes”, explica Roman Orus, cofundador y director científico de Multiverse Computing.
Hacia la IA cuántica
Para Román Orus, la cuántica va a ser clave para resolver algunas de las limitaciones que tiene la IA: es más eficiente y consume muchísima menos energía. “La inteligencia artificial como la estamos construyendo ahora es un derroche energético bestial. Estamos utilizando ideas para hacer este tipo de inteligencia artificial que viene de los años 60. Lo único que ahora las podemos implementar en el hardware, pero eso no quiere decir que no haya ideas mejores. Tú ves la naturaleza, ves la inteligencia biológica y te das cuenta de que es mucho más eficiente que la que estamos haciendo nosotros. Entonces, algo estamos haciendo profundamente mal. Cuando necesitas una central nuclear al lado de un servidor para que funcione, para entrenar un modelo de lenguaje y aún así el modelo alucina… La cuántica puede aportar menos gasto energético, porque un ordenador cuántico no gasta tanta energía como un ordenador convencional. Puede aportar mayor precisión, porque los ordenadores cuánticos son capaces de hacer cálculos y explorar todas las soluciones de forma más eficiente. Hay problemas de estos intratables que con un ordenador convencional tardarías muchísimo y acabarías teniendo una solución que no es necesariamente muy buena mientras que con un ordenador cuántico sí que podrías, como romper las claves criptográfica. Esto con IA no se puede hacer”, añade Román Orus.
Todo esto no significa que la cuántica vaya a desplazar a la IA. Son tecnologías compatibles y complementarias. “Lo que vamos a acabar teniendo es inteligencia artificial cuántica. IA mejorada con ordenadores cuánticos. Acabaremos teniendo métodos y tecnología híbrida, que será parte cuántica, parte no cuántica. Y que será básicamente una especie de híbrido de inteligencia artificial”, añade Román Orus.
Carlos Abellán apunta también la retroalimentación entre las dos tecnologías: “Si tuviéramos ordenadores cuánticos, muy probablemente los podríamos usar como acelerador para hacer mejor inteligencia artificial. Y al revés, la inteligencia artificial te puede ayudar a diseñar mejores ordenadores cuánticos o algoritmos cuánticos. Es lo que se llama quantum for AI and AI for quantum”, explica.
