{"id":75879,"date":"2024-02-12T16:10:48","date_gmt":"2024-02-12T14:10:48","guid":{"rendered":"https:\/\/revistaidees.cat\/lordinador-quantic-un-cami-de-ciencia-tecnologia-i-sobirania\/"},"modified":"2024-06-27T09:55:09","modified_gmt":"2024-06-27T07:55:09","slug":"lordinador-quantic-un-cami-de-ciencia-tecnologia-i-sobirania","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistaidees.cat\/es\/lordinador-quantic-un-cami-de-ciencia-tecnologia-i-sobirania\/","title":{"rendered":"L\u2019ordinador qu\u00e0ntic: un cam\u00ed de ci\u00e8ncia, tecnologia i sobirania"},"content":{"rendered":"\n

\u201cEsta es, en el mejor de los sentidos, la idea m\u00e1s absurda que he o\u00eddo nunca. [1]<\/a>1 \u2014 La citaci\u00f3n original es: \u201cThat is positively the dopiest idea I ever heard.\u201d Hillis, D. (1989) \u201cRichard Feynman and the Connection Machine\u201d. Physics Today, n\u00fam. 42(2), p. 78.\n<\/span><\/span> Esta fue la observaci\u00f3n que el Premio Nobel de F\u00edsica Richard Feynman solt\u00f3 a Daniel Hillis cuando Hillis le explic\u00f3 que quer\u00eda fundar una empresa para construir un ordenador con un mill\u00f3n de procesadores trabajando en paralelo. La fascinaci\u00f3n de Feynman por trabajar en las ideas m\u00e1s \u201cabsurdas\u201d que se le presentaban lo llev\u00f3 a hacer una estancia en el MIT con el equipo de Hillis el verano de 1983 para construir el prototipo de la Connection Machine, uno de los primeros superordenadores. No todas las empresas tienen la suerte de tener un Nobel de F\u00edsica dise\u00f1ando sus algoritmos y procesadores. Y es que Feynman no tuvo ning\u00fan problema a aprender desde cero y especializarse en un campo, el de la computaci\u00f3n en paralelo, donde todo estaba por hacer.<\/p>\n\n\n\n

El primer algoritmo que se ejecut\u00f3 en la Connection Machine fue el del c\u00e1lculo de logaritmos, desarrollado por el mismo Feynman cuarenta a\u00f1os antes durante el proyecto Manhattan. Inmediatamente despu\u00e9s, Feynman utiliz\u00f3 este primer superordenador para hacer c\u00e1lculos de f\u00edsica de part\u00edculas de forma mucho m\u00e1s eficiente que en los ordenadores existentes de la \u00e9poca. Y es que el inter\u00e9s de este f\u00edsico por las m\u00e1quinas de computar era claro. Descifrar los mecanismos de la naturaleza es cada vez m\u00e1s costoso matem\u00e1ticamente, y se requiere una potencia de c\u00e1lculo creciente a medida que bajamos m\u00e1s al detalle. De hecho, la computaci\u00f3n tradicional, llamada \u201ccl\u00e1sica\u201d, encuentra uno de sus topes en el hecho de querer simular la f\u00edsica de los engranajes m\u00e1s peque\u00f1os de la naturaleza: la f\u00edsica cu\u00e1ntica. Este hecho empezaba a ser bien conocido por la comunidad cient\u00edfica en los a\u00f1os ochenta, y sobre todo por Feynman, que justo un par de a\u00f1os antes de su \u201cestancia de verano\u201d imparti\u00f3 un seminario magistral sobre los l\u00edmites de la computaci\u00f3n cl\u00e1sica y la necesidad de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/p>\n\n\n\n

La primera revoluci\u00f3n cu\u00e1ntica<\/h5>\n\n\n\n

Hace m\u00e1s de un siglo nac\u00eda la f\u00edsica cu\u00e1ntica. Esta teor\u00eda f\u00edsica fue capaz de describir fen\u00f3menos y experimentos que la conocida como f\u00edsica cl\u00e1sica no pod\u00eda explicar. Las consecuencias que se fueron desprendiendo de esta teor\u00eda eran sorprendentes y, en muchos casos, anti-intuitivas, pero tambi\u00e9n nos permitieron entender fen\u00f3menos como las reacciones nucleares de nuestro Sol o las propiedades de los elementos qu\u00edmicos y sus reacciones. Esta teor\u00eda f\u00edsica es la m\u00e1s precisa de todas y, por incre\u00edble que nos parezcan sus predicciones, es la que m\u00e1s se ha testeado y validado durante los \u00faltimos cien a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Tan pronto como los humanos descubrimos el funcionamiento de fen\u00f3menos naturales, nuestro instinto nos impulsa a crear herramientas que los exploten. La f\u00edsica cu\u00e1ntica no fue una excepci\u00f3n. Enseguida empezaron a aparecer las primeras aplicaciones y dispositivos que se pudieron dise\u00f1ar gracias a entender la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica: el l\u00e1ser, las placas solares, el GPS, la resonancia magn\u00e9tica, el transistor\u2026 Todos fueron surgiendo a mediados del siglo XX y constituyen un periodo que se conoce como primera revoluci\u00f3n cu\u00e1ntica<\/em>. Estos inventos, y muchos otros, fueron posibles gracias al hecho de entender fen\u00f3menos cu\u00e1nticos colectivos.<\/p>\n\n\n\n

Durante aquellos a\u00f1os, se estaban produciendo otras revoluciones tecnol\u00f3gicas en paralelo. En concreto, gracias a entender la f\u00edsica de los semiconductores, surgi\u00f3 el transistor (1947) y, posteriormente, sus sucesores, los microprocesadores. Con ellos, los humanos empezamos a ser capaces de hacer c\u00e1lculos automatizados m\u00e1s y m\u00e1s complejos, con m\u00e1s precisi\u00f3n y sin errores. Poco a poco aprendimos formas cada vez m\u00e1s sofisticadas de procesar informaci\u00f3n codificada en sus unidades m\u00ednimas, los bits: los famosos 0 y 1 en que se basa toda la computaci\u00f3n cl\u00e1sica.<\/p>\n\n\n\n

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Hace m\u00e1s de un siglo nac\u00eda la f\u00edsica cu\u00e1ntica, que fue capaz de describir fen\u00f3menos y experimentos que la f\u00edsica cl\u00e1sica no pod\u00eda explicar. Por incre\u00edble que nos parezcan sus predicciones, es la teor\u00eda que m\u00e1s se ha testeado y validado durante los \u00faltimos cien a\u00f1os<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\n\n\n

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Algunos f\u00edsicos se empezaron a preguntar tambi\u00e9n qu\u00e9 pasar\u00eda si la informaci\u00f3n se codificara en bits con propiedades cu\u00e1nticas, denominados \u201cqubits\u201d. El campo de la informaci\u00f3n cu\u00e1ntica tambi\u00e9n surgi\u00f3 en aquellos a\u00f1os, aunque, en comparaci\u00f3n con su hermana, la informaci\u00f3n cl\u00e1sica, se desarroll\u00f3 pr\u00e1cticamente por completo en el terreno te\u00f3rico, al no existir dispositivos capaces de contener y de controlar qubits.<\/p>\n\n\n\n

La computaci\u00f3n tradicional fue avanzando a un ritmo fren\u00e9tico y los c\u00e1lculos se fueron intensificando a medida que los ordenadores eran m\u00e1s y m\u00e1s potentes. Los humanos tambi\u00e9n tenemos el instinto de poner todos nuestros inventos al l\u00edmite y, en el caso de los computadores cl\u00e1sicos, uno de estos l\u00edmites se encuentra en la cu\u00e1ntica.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Llegamos pues al a\u00f1o 1981, cuando Feynman se puso manos a la obra. En una de sus ponencias, manifest\u00f3 la importancia de construir ordenadores con una capacidad de computaci\u00f3n que aumentara a la vez que el tama\u00f1o de los sistemas que queremos simular con ellos. Eso significa que si, por ejemplo, queremos utilizar un ordenador para sumar dos n\u00fameros, necesitamos que sus recursos (memoria o n\u00famero de operaciones por segundo) sean tan grandes como el tama\u00f1o de los n\u00fameros que queremos sumar. En cambio, si queremos multiplicarlos, necesitamos que este ordenador tenga unos recursos que crecen como el cuadrado de del tama\u00f1o de los n\u00fameros que queremos multiplicar. En el caso de la simulaci\u00f3n de los sistemas cu\u00e1nticos, los recursos necesarios crecen exponencialmente. Este tipo de crecimiento hace que para sistemas cu\u00e1nticos peque\u00f1os podamos utilizar un ordenador est\u00e1ndar sin problemas, pero a medida que los sistemas se hacen grandes, ni siquiera un superordenador tiene bastantes recursos para almacenar tanta informaci\u00f3n (no hay que decir para hacer operaciones). El motivo es que los ordenadores cl\u00e1sicos codifican la informaci\u00f3n en bits, y para codificar informaci\u00f3n de un estado cu\u00e1ntico en una cadena de bits, necesitamos un n\u00famero exponencial. La observaci\u00f3n de Feynman consisti\u00f3 en remarcar que si en lugar de bits cl\u00e1sicos utiliz\u00e1ramos bits cu\u00e1nticos, no tendr\u00edamos este problema de crecimiento exponencial de recursos computacionales. En otras palabras, hay que utilizar ordenadores cu\u00e1nticos para simular y estudiar sistemas cu\u00e1nticos.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfSignifica eso que los ordenadores cl\u00e1sicos son inservibles para estudiar la f\u00edsica cu\u00e1ntica? La respuesta es que no. Por un lado, este crecimiento exponencial de recursos que intentamos evitar se da en el peor de los casos: no todos los fen\u00f3menos o sistemas cu\u00e1nticos tienen unas necesidades computacionales tan grandes. Por el otro, podemos (y hacemos) aproximaciones en nuestros c\u00e1lculos que nos permiten obtener buenos resultados. Hace a\u00f1os que utilizamos superordenadores para estudiar sistemas cu\u00e1nticos como la qu\u00edmica, la ciencia de materiales o la f\u00edsica de part\u00edculas, y eso nos ha permitido avanzar en infinidad de campos y de aplicaciones. Todo ello nos da m\u00e1s motivos para perseguir la invenci\u00f3n de ordenadores cu\u00e1nticos que nos abran la puerta a entender mejor la f\u00edsica del mundo microsc\u00f3pico y, en consecuencia, nos aporten tambi\u00e9n m\u00e1s aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n

La computaci\u00f3n en la era de la segunda revoluci\u00f3n cu\u00e1ntica<\/h5>\n\n\n\n

Aparte de Feynman, otros f\u00edsicos de la \u00e9poca hab\u00edan estado trabajando en las posibilidades de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. Yuri Manin lleg\u00f3 a la misma conclusi\u00f3n que Feynman pr\u00e1cticamente al mismo tiempo. Paul Beniorff hizo un an\u00e1lisis sobre el modelo matem\u00e1tico en que se pod\u00eda basar la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica: la m\u00e1quina de Turing cu\u00e1ntica. Durante los a\u00f1os ochenta, muchos f\u00edsicos y matem\u00e1ticos empezaron a proponer algoritmos cu\u00e1nticos y a estudiar la complejidad computacional. La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica demostr\u00f3 que ciertos algoritmos se pueden acelerar sustancialmente con el uso de qubits.<\/p>\n\n\n\n

El campo experiment\u00f3 una gran sacudida cuando el f\u00edsico Peter Shor propuso un algoritmo capaz de factorizar n\u00fameros de forma eficiente con un ordenador cu\u00e1ntico. Una aplicaci\u00f3n matem\u00e1tica m\u00e1s si no fuera porque toda la criptograf\u00eda que utilizamos hoy d\u00eda se basa precisamente en el hecho de que factorizar no sea nada f\u00e1cil. El algoritmo de Shor permite a un ordenador cu\u00e1ntico ideal romper toda la criptograf\u00eda actual, y supone un gran riesgo para toda la ciberseguridad. Este descubrimiento puso la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica en el foco de la industria y los gobiernos al demostrar que un ordenador cu\u00e1ntico pod\u00eda ser usado para mucho m\u00e1s que para simular sistemas f\u00edsicos complejos.<\/p>\n\n\n\n

Llega el nuevo milenio y, con \u00e9l, las primeras puertas l\u00f3gicas cu\u00e1nticas experimentales. Cirac, Zoller, M\u00f8lmer y S\u00f8rensen, entre otros, desarrollan la teor\u00eda que casi inmediatamente se aplica experimentalmente y que permite hacer de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica una realidad. Con las puertas l\u00f3gicas, llegan tambi\u00e9n los qubits. Surgen cada vez m\u00e1s y m\u00e1s propuestas sobre c\u00f3mo construir chips cu\u00e1nticos. A diferencia de la computaci\u00f3n tradicional, basada en el silicio, hay muchas tecnolog\u00edas posibles para poder hacer qubits: iones atrapados, fotones, superconductores\u2026 Todas ellas se siguen construyendo y mejorando en paralelo, ya que tienen caracter\u00edsticas muy diferentes entre s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n

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El algoritmo de Shor permite a un ordenador cu\u00e1ntico ideal romper toda la criptograf\u00eda actual, y supone un gran riesgo para la ciberseguridad<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\n\n\n

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En definitiva, la tecnolog\u00eda ya ha avanzado lo suficiente para hacer de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica una realidad. Y, con eso, las empresas y los gobiernos empiezan a invertir seriamente en esta segunda revoluci\u00f3n cu\u00e1ntica que, a diferencia de la primera, ya no se basa en fen\u00f3menos cu\u00e1nticos colectivos: ahora somos capaces de controlar sistemas cu\u00e1nticos individuales. Esta revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica abarca las comunicaciones, los sensores y, por descontado, la computaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Ciencia, tecnolog\u00eda, soberan\u00eda<\/h5>\n\n\n\n

Nos encontramos en un momento hist\u00f3rico y privilegiado. Los prototipos de ordenadores cu\u00e1nticos son ya una realidad y cada a\u00f1o nos encontramos con alg\u00fan hito tecnol\u00f3gico. Universidades de todo el mundo tienen grupos dise\u00f1ando, construyendo y mejorando ordenadores cu\u00e1nticos hechos de varias tecnolog\u00edas. Las empresas y las start-ups<\/em> que construyen estos dispositivos empiezan a ofrecer sus servicios. La inversi\u00f3n p\u00fablica y privada no para de crecer y cada vez surgen m\u00e1s aplicaciones potenciales.<\/p>\n\n\n\n

Aun as\u00ed, no todo es tan ideal como nos gustar\u00eda. S\u00ed, tenemos ordenadores cu\u00e1nticos, pero todav\u00eda son peque\u00f1os e imperfectos. Para poder implementar los algoritmos cu\u00e1nticos m\u00e1s potentes que conocemos, necesitamos millones de qubits que sean pr\u00e1cticamente perfectos, es decir, que los posibles errores que puedan surgir durante la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica se puedan corregir autom\u00e1ticamente. Desgraciadamente, la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica todav\u00eda no est\u00e1 tan avanzada como para que eso sea posible. Los ordenadores cu\u00e1nticos actuales est\u00e1n formados por un pu\u00f1ado de qubits \u201cruidosos\u201d (sin correcci\u00f3n de errores). Nos encontramos delante de lo que se conoce como \u201cNoisy Intermediate-Scale Quantum Computation\u201d (NISQ). Aun as\u00ed, seguimos adelante y, a la vez que la tecnolog\u00eda mejora a\u00f1o tras a\u00f1o, tambi\u00e9n lo hacen los algoritmos y las aplicaciones. Muchas personas nos dedicamos a buscar c\u00f3mo sacar el m\u00e1ximo provecho de los ordenadores cu\u00e1nticos actuales y a prepararnos para los ordenadores cu\u00e1nticos del futuro.<\/p>\n\n\n\n

Y es que en este punto tenemos dos caminos: quedarnos parados y esperar que la tecnolog\u00eda mejore y que en el futuro alguien nos la ofrezca, o tomar la iniciativa y ser nosotros quienes desarrollemos este ordenador cu\u00e1ntico del futuro.<\/p>\n\n\n\n

Europa est\u00e1 adoptando el segundo camino. Desde el 2018 tenemos iniciativas como Quantum Flagship (buque insignia cu\u00e1ntico): mil millones de euros de inversi\u00f3n en tecnolog\u00edas cu\u00e1nticas que se distribuyen en cinco grandes pilares: comunicaci\u00f3n, sensores, simulaci\u00f3n, computaci\u00f3n y ciencia b\u00e1sica. En estos momentos, el programa Quantum Flagship est\u00e1 empezando la segunda fase de transferencia tecnol\u00f3gica, que intenta construir los prototipos de aplicaciones cu\u00e1nticas estudiadas durante la primera fase del proyecto. Gracias a este proyecto est\u00e1n surgiendo muchas start-ups <\/em>europeas especializadas en la fabricaci\u00f3n de ordenadores cu\u00e1nticos y sus componentes. Tambi\u00e9n Europa ha incluido la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica en la reciente Ley europea de chips (European Chips Act). El mensaje es expl\u00edcito: Europa no quiere depender en un futuro de tecnolog\u00eda extranjera de chips cl\u00e1sicos y cu\u00e1nticos, queremos ser los proveedores, y el apoyo a la industria y la ciencia europea claro est\u00e1.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfEn este punto, en el que tenemos universidades y centros de investigaci\u00f3n estudiando y desarrollando la tecnolog\u00eda b\u00e1sica y en el que se est\u00e1 creando el tejido industrial necesario para explotar esta tecnolog\u00eda y construir los ordenadores cu\u00e1nticos, d\u00f3nde quedan los usuarios? Al fin y al cabo, alguien tendr\u00e1 que utilizar esta computaci\u00f3n para descubrir aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n

La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica ha llegado a un nivel de desarrollo suficiente para que salga de los laboratorios y se pueda ofrecer a los usuarios que quieran explotarla. Desde hace casi 10 a\u00f1os, algunas empresas como IBM, Google, Alibaba y start-ups <\/em>como Rigetti Computing, D-WAVE Systems o IonQ ofrecen acceso remoto a sus ordenadores cu\u00e1nticos. De hecho, proveedores de la nube como Amazon Web Services aglutinan muchos de estos ordenadores cu\u00e1nticos y ofrecen un entorno \u00fanico de acceso a estas m\u00e1quinas. Aunque el acceso a algunos dispositivos peque\u00f1os puede llegar a ser gratuito, lo cierto es que los precios para acceder a los ordenadores cu\u00e1nticos m\u00e1s avanzados est\u00e1n aumentando de manera significativa, hasta el punto que pueden ser prohibitivos para la mayor\u00eda de usuarios potenciales. En una tecnolog\u00eda como la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, que promete ser tan disruptiva, garantizar el acceso a los investigadores e investigadoras y a las peque\u00f1as empresas que quieren estudiar posibles aplicaciones pasa a ser fundamental. A esta situaci\u00f3n hay que a\u00f1adir la vertiente pol\u00edtica: \u00bfqui\u00e9n tendr\u00e1 los conocimientos y la industria capaces de construir y de utilizar la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica? \u00bfEstar\u00e1 \u00fanicamente en manos privadas? \u00bfQu\u00e9 pa\u00edses y regiones tendr\u00e1n estas infraestructuras cu\u00e1nticas?<\/p>\n\n\n\n

En este punto es donde los centros de supercomputaci\u00f3n dan un paso adelante y ofrecen su experiencia en mantener y dar servicios de supercomputaci\u00f3n para hacerlo tambi\u00e9n en la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. De la misma manera que el proyecto Quantum Flagship est\u00e1 financiando el desarrollo cient\u00edfico y tecnol\u00f3gico de las tecnolog\u00edas cu\u00e1nticas (entre ellas, la computaci\u00f3n), EuroHPC \u2015la rama de la Uni\u00f3n Europea que coordina los proyectos de computaci\u00f3n de altas prestaciones\u2015 ha empezado a financiar proyectos de adquisici\u00f3n, instalaci\u00f3n y operaci\u00f3n de ordenadores cu\u00e1nticos en entornos de supercomputaci\u00f3n. Por una parte, el objetivo de la iniciativa EuroHPC es garantizar un acceso p\u00fablico a ordenadores cu\u00e1nticos, de la misma manera que ya hace a\u00f1os que se garantiza para superordenadores cl\u00e1sicos. De la otra, se pretende fomentar el tejido tecnol\u00f3gico europeo adquiriendo tecnolog\u00eda desarrollada en la Uni\u00f3n Europea.<\/p>\n\n\n\n

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La tecnolog\u00eda ya ha avanzado lo suficiente para hacer de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica una realidad; las empresas y los gobiernos empiezan a invertir seriamente en esta segunda revoluci\u00f3n cu\u00e1ntica. Pero los ordenadores cu\u00e1nticos todav\u00eda son peque\u00f1os e imperfectos<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\n\n\n

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Adem\u00e1s, no se tiene que olvidar la dimensi\u00f3n cient\u00edfica, y es que todos los algoritmos cu\u00e1nticos necesitan un componente de computaci\u00f3n cl\u00e1sica. Para culminar cualquier algoritmo cu\u00e1ntico, hace falta preparar y procesar gran parte del problema utilizando computaci\u00f3n tradicional. La idea principal es que s\u00f3lo se ejecuta parte del algoritmo (la m\u00e1s costosa) en el chip cu\u00e1ntico, mientras que el resto es computaci\u00f3n tradicional. Adem\u00e1s, el mismo dise\u00f1o y control de los ordenadores cu\u00e1nticos se puede beneficiar sustancialmente de los avances en la computaci\u00f3n cl\u00e1sica. Por lo tanto, los ordenadores cu\u00e1nticos no competir\u00e1n contra los superordenadores, sino que formar\u00e1n parte de ellos. Un superordenador no es nada m\u00e1s que muchos ordenadores conectados y trabajando en paralelo. De la misma manera que los superordenadores actuales pueden contener diferentes tipos de procesadores (CPU, GPU, TPU\u2026), tambi\u00e9n pueden contener procesadores cu\u00e1nticos, que se utilizar\u00e1n \u00fanicamente para las aplicaciones en que la computaci\u00f3n tradicional se pueda quedar corta por la naturaleza del problema que se tiene que resolver.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Despliegue de ordenadores cu\u00e1nticos en Europa y en Espa\u00f1a<\/h5>\n\n\n\n

En estos momentos podemos encontrar varios prototipos de ordenadores cu\u00e1nticos distribuidos por universidades, centros de investigaci\u00f3n y empresas en territorio europeo. La gran mayor\u00eda est\u00e1n en un entorno de desarrollo, es decir, tienen el acceso restringido a los cient\u00edficos y cient\u00edficas que los construyen y estudian. De manera natural surgen iniciativas para ampliar este acceso a otros usuarios para los prototipos m\u00e1s avanzados. Pa\u00edses como Francia, Finlandia, Alemania, Italia, Pa\u00edses Bajos o Espa\u00f1a han empezado proyectos que persiguen dar acceso a ordenadores cu\u00e1nticos. El EuroHPC tambi\u00e9n est\u00e1 impulsando la Infraestructura Europea de Computaci\u00f3n Cu\u00e1ntica y Simulaci\u00f3n (EuroQCS) instalando ordenadores cu\u00e1nticos de diferentes tecnolog\u00edas y de fabricaci\u00f3n europea en centros de supercomputaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En concreto, en Espa\u00f1a tenemos el proyecto Quantum Spain, dirigido a la Red Espa\u00f1ola de Supercomputaci\u00f3n (NADA) y coordinado por el Centro Nacional de Supercomputaci\u00f3n, la Barcelona Supercomputing Center (BSC). El objetivo de este proyecto es instalar un ordenador cu\u00e1ntico en el BSC, el acceso al cual se dar\u00e1 a trav\u00e9s de la Red Espa\u00f1ola de Supercomputaci\u00f3n de forma gratuita, siguiendo los mismos protocolos que con el acceso a los superordenadores de la red. La empresa encargada de construir este ordenador cu\u00e1ntico ser\u00e1 la start-up espa\u00f1ola Qilimanjaro, junto con la gran empresa de telecomunicaciones GMV. Esta uni\u00f3n de empresas va de la mano de proveedores tecnol\u00f3gicos europeos, cumpliendo as\u00ed los objetivos que nos marca la Uni\u00f3n Europea de apostar por la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica. Adem\u00e1s de tener este ordenador cu\u00e1ntico, la Red Espa\u00f1ola de Supercomputaci\u00f3n tambi\u00e9n desarrollar\u00e1 emuladores cu\u00e1nticos que permiten simular el comportamiento de ordenadores cu\u00e1nticos hasta cierto tama\u00f1o en un entorno controlado, para as\u00ed estudiar los algoritmos cu\u00e1nticos sin necesidad de utilizar un ordenador real. Quantum Spain tambi\u00e9n persigue desarrollar nuevos algoritmos y aplicaciones, y por eso la red colabora con multitud de universidades y centros de investigaci\u00f3n espa\u00f1oles expertos en este campo. Finalmente, una pieza fundamental en cualquier desarrollo tecnol\u00f3gico es la formaci\u00f3n de la nueva generaci\u00f3n de expertos y expertas en esta tecnolog\u00eda. Tambi\u00e9n forma parte de los objetivos de este proyecto impulsar todas las actividades e iniciativas que contribuyan a la atracci\u00f3n de talento hacia la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/p>\n\n\n\n

Gracias al proyecto Quantum Spain y a la experiencia demostrada en supercomputaci\u00f3n, Europa ha seleccionado Espa\u00f1a como uno de los primeros nodos del EuroQCS. El BSC tendr\u00e1 un segundo ordenador cu\u00e1ntico financiado por la Uni\u00f3n Europea a trav\u00e9s de la Empresa Com\u00fan de Inform\u00e1tica de Alto Rendimiento Europea (EuroHPC JU). Los dos ordenadores cu\u00e1nticos se integrar\u00e1n en el superordenador MareNostrum5, uno de los m\u00e1s potentes de Europa. As\u00ed, Espa\u00f1a tendr\u00e1 una infraestructura de computaci\u00f3n pionera y heterog\u00e9nea, con procesadores con diferentes caracter\u00edsticas. Los dos proyectos espa\u00f1oles, Quantum Spain y EuroQCS-Spain, han sido posibles gracias a la financiaci\u00f3n de la Secretar\u00eda de Estado de Digitalizaci\u00f3n e Inteligencia Artificial con los fondos del Plan de recuperaci\u00f3n, transformaci\u00f3n y resiliencia (PRTR).<\/p>\n\n\n\n

Una mirada al futuro<\/h5>\n\n\n\n

La lucha europea para alcanzar la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica se abandon\u00f3 durante muchos a\u00f1os en favor de los supuestos beneficios de la globalizaci\u00f3n. Las tensiones geopol\u00edticas constantes, agravadas por la pandemia global del coronavirus, han puesto de manifiesto todas las carencias industriales de los pa\u00edses de la UE y han reactivado los esfuerzos por convertir Europa en proveedor y no s\u00f3lo en cliente.<\/p>\n\n\n\n

Aunque la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica debe ser un objetivo claro en la pol\u00edtica europea, no hay que olvidar que la ciencia y el conocimiento no entienden de fronteras, y que las pol\u00edticas de investigaci\u00f3n tienen que ser capaces de alcanzar un equilibrio entre la protecci\u00f3n de la propiedad intelectual y la colaboraci\u00f3n cient\u00edfica e industrial. Pa\u00edses como Estados Unidos, Canad\u00e1 o China poseen tecnolog\u00eda m\u00e1s avanzada que la europea. Al mismo tiempo, Europa es un gran generador de descubrimientos y de conocimiento y, en consecuencia, tambi\u00e9n es en muchos casos una gran exportadora de talento. Los ordenadores cu\u00e1nticos todav\u00eda son inmaduros y su verdadero potencial todav\u00eda est\u00e1 por descubrir. Para enfrentarnos a un reto tecnol\u00f3gico tan grande, hace falta que todos y todas buscamos la mejor manera de colaborar, sin olvidar tampoco todo el talento que puede quedar escondido en otros pa\u00edses tradicionalmente menos enfocados a este campo cient\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n

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Todos los algoritmos cu\u00e1nticos necesitan un componente de computaci\u00f3n cl\u00e1sica. Los ordenadores cu\u00e1nticos no competir\u00e1n contra los superordenadores, sino que formar\u00e1n parte de ellos<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\n\n\n

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La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica no deja de ser un ejemplo m\u00e1s de los frutos que se pueden obtener cuando un grupo obstinado de cient\u00edficos y cient\u00edficas deciden hacerse preguntas sobre c\u00f3mo funcionan los engranajes de la naturaleza y \u201cqu\u00e9 pasar\u00eda si\u2026?\u00bb, sin poner necesariamente el foco en futuras aplicaciones o inventos (que tardar\u00edan a\u00f1os en llegar), s\u00f3lo por el placer y la misi\u00f3n de expandir las fronteras del conocimiento, y deciden trabajar muchas veces en las ideas m\u00e1s absurdas que han o\u00eddo nunca. Gracias a ellos y a ellas hoy recogemos los frutos de la ciencia del pasado, a la vez que plantamos las semillas de la ciencia y la tecnolog\u00eda del futuro.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u201cEsta es, en el mejor de los sentidos, la idea m\u00e1s absurda que he o\u00eddo nunca. Esta fue la observaci\u00f3n que el Premio Nobel de F\u00edsica Richard Feynman solt\u00f3 a Daniel Hillis cuando Hillis le explic\u00f3 que quer\u00eda fundar una empresa para construir un ordenador con un mill\u00f3n de procesadores trabajando en paralelo. La fascinaci\u00f3n de Feynman por trabajar en las ideas m\u00e1s \u201cabsurdas\u201d que se le presentaban lo llev\u00f3 a hacer una estancia en el MIT con el equipo de Hillis el verano de 1983 para construir el prototipo de la Connection Machine, uno de los primeros superordenadores. 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Esta fue la observaci\u00f3n que el Premio Nobel de F\u00edsica Richard Feynman solt\u00f3 a Daniel Hillis cuando Hillis le explic\u00f3 que quer\u00eda fundar una empresa para construir un ordenador con un mill\u00f3n de procesadores trabajando en paralelo. La fascinaci\u00f3n de Feynman por trabajar en las ideas m\u00e1s \u201cabsurdas\u201d que se le presentaban lo llev\u00f3 a hacer una estancia en el MIT con el equipo de Hillis el verano de 1983 para construir el prototipo de la Connection Machine, uno de los primeros superordenadores. 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