Durante años, los investigadores han intentado aplicar distintos métodos de corrección de errores cuánticos, pero la mayoría requiere una cantidad de recursos computacionales tan alta que termina por anular los beneficios de la computación cuántica. Sin embargo, un nuevo enfoque conocido como tolerancia a fallos algorítmica (Algorithmic Fault Tolerance, o AFT) promete cambiar esa realidad.
La propuesta de AFT: una estrategia más eficiente
Este nuevo sistema de AFT fue probado en simulaciones que utilizan una arquitectura de átomos neutros, un tipo de diseño que permite atrapar y manipular qubits utilizando láseres. Este enfoque no solo es prometedor por su escalabilidad, sino porque se adapta bien a las nuevas técnicas de corrección algorítmica.
Lo innovador de AFT es que cambia el paradigma de cómo se combaten los errores. En lugar de intentar prevenir o corregir cada error en tiempo real, se diseña el algoritmo desde el inicio para que sea más resistente a los errores más comunes. Es un poco como construir una casa con materiales resistentes al fuego en lugar de instalar detectores y extinguidores en cada habitación.
Según el equipo de investigadores, esto permitió reducir el costo computacional de la corrección de errores hasta en un factor de 100 en estas simulaciones, un salto que podría adelantar significativamente el calendario para una computación cuántica funcional y útil.
Por qué los errores son tan difíciles de manejar en el mundo cuántico
En la computación tradicional, los errores pueden ser detectados y corregidos con cierta facilidad. Si un bit cambia de 0 a 1 por accidente, los sistemas de paridad y redundancia pueden identificar y resolver el problema. Pero los qubits, al encontrarse en estados superpuestos y entrelazados, no pueden ser simplemente «leídos» sin alterar su contenido. Esto significa que la verificación directa de errores puede destruir la información que se intenta proteger.
Por eso, la mayor parte de la corrección de errores cuánticos se basa en estructuras complejas que involucran muchos qubits auxiliares para proteger uno solo. Esto ha hecho que los primeros prototipos cuánticos sean lentos, grandes y poco confiables.
Simulaciones esperanzadoras, pero aún no se aplica en hardware real
Es importante destacar que los resultados logrados con AFT hasta ahora se han obtenido en simulaciones, no en computadoras cuánticas físicas. El equipo de investigadores trabajó con modelos que imitan el comportamiento de arquitecturas con átomos neutros para validar la eficacia del método.
Aunque las pruebas en hardware real están en el horizonte, el simple hecho de que AFT funcione a nivel de simulación es una señal alentadora. Indica que, al menos teóricamente, es posible reducir drásticamente los errores sin sacrificar tanta capacidad de procesamiento, lo que podría allanar el camino hacia equipos cuánticos más pequeños, baratos y potentes.
Un nuevo rumbo en el diseño de algoritmos cuánticos
Lo que hace especialmente valiosa esta técnica es que no depende de un tipo específico de hardware. Si bien fue aplicada sobre un modelo de átomos neutros, la idea central de la tolerancia algorítmica a fallos puede adaptarse a otras arquitecturas cuánticas, como los sistemas superconductores o los iones atrapados.
Esta flexibilidad permite imaginar una nueva etapa en el diseño de algoritmos cuánticos, donde la corrección de errores no sea una carga aparte, sino una parte integrada del propio proceso de cálculo. Es como enseñar a un coche a mantener el equilibrio en caminos difíciles, en lugar de ponerle estabilizadores externos.
Impacto potencial en la aceleración del desarrollo cuántico
La investigación, publicada y comentada por medios como Live Science, podría marcar un antes y un después en los tiempos estimados para la llegada de la computación cuántica comercialmente viable. Muchos expertos habían planteado que faltarían al menos una o dos décadas para que los sistemas cuánticos pudieran usarse en aplicaciones prácticas, como simulación de fármacos, optimización de rutas logísticas o análisis financieros complejos.
Pero si la reducción de errores se puede manejar desde el software y no sólo desde la ingeniería física, este plazo podría acortarse drásticamente. La analogía sería como pasar de intentar construir una autopista perfecta para que un coche pueda ir rápido, a diseñar un coche que pueda moverse bien incluso sobre terreno irregular.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí
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