Los valores tecnológicos están siendo uno de los grandes vencedores del año. El 'boom' de la inteligencia artificial (IA) ha insuflado vida al sector tras un 2022 nefasto en los mercados. Han corrido ríos de tinta sobre los excitantes avances de esta tecnología, especialmente de la IA generativa, y su capacidad para cambiar nuestros modelos productivos y economías, entre muchas otras cosas. Sin embargo, hay un avance tecnológico que está pasando por debajo del radar y que algunos expertos creen que podría ser la tecnología definitoria de esta década: la computación cuántica. "Olvídese de la IA: la computación cuántica es la próxima gran revolución", afirmó Martha Lane Fox, presidenta de la Cámara de Comercio Británica.
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Los expertos de Citi señalan que todos los avances tecnológicos que hemos visto se han facilitado y producido por el aumento de las velocidades de computación que permiten cálculos más rápidos, así como a una mejor conectividad, pero todos se han basado en la tecnología informática existente. "Pero eso está a punto de cambiar. La próxima fase de la computación —la computación cuántica— está a punto de pasar de ser teórica a práctica, y nos acercamos rápidamente a un punto en el que los ordenadores cuánticos podrán realizar tareas más rápido, de forma más eficiente y barata que los ordenadores clásicos", apuntan.
"La informática cuántica rompe con la informática clásica tradicional utilizando la mecánica cuántica como base. Si superó las clases de física en el instituto o la universidad, es posible que recuerde la mecánica cuántica como un concepto desalentador asociado a genios como Albert Einstein, Niels Bohr y Max Planck. Pero no hace falta ser un científico de cohetes para empezar a pensar en cómo la informática cuántica puede revolucionar la industria y la sociedad", indican desde la firma neoyorquina.
Desde Citi creen que esta tecnología "cambiará radicalmente la forma de hacer las cosas" y que las ventajas comerciales para las empresas "llegarán antes de lo que muchos esperan". " Y dada la velocidad a la que avanza la computación cuántica, creemos que ahora es el momento de que los Estados, las empresas y los agentes del mercado empiecen a prepararse para su llegada", sentencian.
¿QUÉ ES LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA?
La computación cuántica es una tecnología emergente de rápida expansión que utiliza las leyes de la mecánica cuántica para resolver problemas demasiado complejos para los sistemas clásicos. Es un paradigma de computación distinto al tradicional y basado en el uso de bits cuánticos (cúbit o qubit), una especial combinación de unos y ceros. Los bits de la computación clásica pueden estar en 1 o en 0, pero solo un estado a la vez, mientras que el qubit puede tener ambos estados de forma simultánea.
"Cada una de las tres últimas décadas ha tenido su propia revolución informática: la revolución del escritorio personal en los años 90, la revolución móvil de los 2000 y la revolución de la computación en nube de los 2010. Aunque cada una de ellas ha cambiado gradualmente la forma en que interactuamos con los ordenadores, ninguna nos ha hecho replantearnos fundamentalmente lo que significa realmente "computar". La computación cuántica puede hacer exactamente eso", detallan desde Citi.
Los expertos de la firma neoyorquina creen que el ritmo de crecimiento de la potencia de cálculo está alcanzando su límite físico. Según indican, algunos observadores del sector han indicado que la Ley de Moore, el principio que expresa la duplicación de transistores por chip cada 18 o 24 meses, se ha visto amenazada en la última década y se espera que el ritmo de avance del paradigma actual de la informática "clásica" disminuya en los próximos años.
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"Muchos creen que ya hemos superado el punto de "supremacía cuántica", el punto en el que podemos realizar tareas con los ordenadores cuánticos (QC, por sus siglas en inglés) más allá de las capacidades de los ordenadores clásicos. El siguiente gran hito en el desarrollo de los QC es el de la "ventaja cuántica comercial", es decir, la fase en la que los QC pueden resolver problemas prácticos más rápido, más baratos o más eficientemente que los ordenadores clásicos, y es algo que la mayoría de las empresas creen que llegará entre mediados y finales de esta década", agregan desde Citi.
Al mismo tiempo, agregan, debido a la naturaleza intrínsecamente especializada de los ordenadores cuánticos, el paso que permita aprovechar las ventajas de la computación cuántica "debería producirse en momentos diferentes para los distintos sectores y casos de uso". "Además, no es probable que los ordenadores cuánticos sustituyan a nuestra actual infraestructura de computación clásica, sino que se conviertan en un valioso complemento. Una vez alcanzado el punto de ventaja cuántica, habremos dado el salto a lo que muchos considerarán la próxima era de la informática", sentencian.
UN EJEMPLO PRÁCTICO
Todo lo que acabamos de contar está muy bien, pero ¿qué puede hacer un ordenador cuántico que un ordenador clásico no pueda? IBM nos pone un ejemplo claro de esto en la sintetización de nuevos materiales y el pliegue de proteínas. Descubrir cómo se pliegan las proteínas es un problema con importantes implicaciones para la biología y la medicina.
"Un superordenador puede dar excelentes resultados en tareas difíciles como la clasificación de secuencias de proteínas en una gran base de datos, pero le costará reconocer los patrones sutiles en esos datos que determinan cómo se comportan las proteínas", explican desde IBM.
Un superordenador clásico, apuntan, podría tratar de plegar una proteína "con fuerza bruta, aprovechando sus muchos procesadores para comprobar todas las formas posibles de doblar la cadena química antes de llegar a una respuesta". No obstante, a medida que las secuencias de proteínas son más largas y más complejas, el superordenador "se estanca". "En teoría, una cadena de 100 aminoácidos podría plegarse en cualquiera de los muchos billones de formas posibles. Ningún sistema cuenta con la memoria de trabajo para manejar todas las posibles combinaciones de pliegues individuales", explican.
Por el contrario, indican desde IBM, los algoritmos cuánticos adoptan un nuevo enfoque para estos tipos de problemas complejos, creando "espacios multidimensionales donde surgen los patrones que enlazan puntos de datos individuales". Dicho de otro modo: es capaz de representar en mucho menos tiempo muchos más estados y posibles desenlaces. "En el caso de un problema de plegamiento de proteína, ese patrón podría ser la combinación de pliegues que requiera menos energía para producirse. Esa combinación de pliegues es la solución al problema", añaden desde IBM.
"Si nos imaginamos que lanzamos una moneda y observamos cómo voltea en el aire, mientras sube y baja, podríamos determinar que hay momentos en que se ve la cara completamente o la cruz completamente, o momentos en los que vemos una parte de la cara o una parte de la cruz, y todo eso ocurre en el lanzamiento. Y esa es la analogía con que, en el mismo momento, veremos ceros, veremos unos, y veremos momentos intermedios", explica Mikel Díez, director de Innovación de IBM para España, Portugal, Grecia e Israel, en una entrevista en 'Hora 25 de los Negocios' en la cadena SER.
"Los sistemas clásicos no pueden crear estos espacios computacionales, por lo que no pueden encontrar estos patrones. En el caso de las proteínas, ya existen algoritmos cuánticos iniciales que pueden encontrar patrones de plegamiento de formas completamente nuevas y más eficientes, sin los laboriosos procedimientos de verificación de los sistemas clásicos. A medida que el hardware cuántico se optimiza y estos algoritmos avanzan, podrán abordar problemas de plegamiento de proteínas demasiado complejos para cualquier superordenador", concluyen desde IBM.
PREVISIONES Y BENEFICIADOS
El análisis de Citi prevé que el mercado total para la computación cuántica oscila entre 700 y 8.600 millones de dólares para 2027, con una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) de hasta el 50%. De igual modo, según algunas estimaciones, el mercado mundial de la computación cuántica como servicio (QCaaS, por sus siglas en inglés) podría alcanzar los 26.000 millones de dólares en 2030, lo que representa una TCAC de aproximadamente el 80% desde 2021.
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"Una inmersión profunda en los flujos de inversión nos muestra que, en los últimos años, el mercado de la computación cuántica ha recibido importantes inversiones de inversores de capital riesgo, lo que la convierte en una de las tecnologías con mayor densidad de inversión en comparación con otras 100 áreas de innovación. En 2022, las sociedades de capital riesgo invirtieron casi 1.800 millones de dólares en empresas de computación cuántica en los mercados privados", explican.
Entre los sectores más beneficiados por la llegada de la informática cuántica, los analistas de Citi señalan al sector manufacturero y logístico. Según estos expertos, se espera que mejoren "drásticamente" el descubrimiento de materiales en la industria manufacturera, así como la capacidad de los gemelos digitales (simulaciones virtuales de productos o ciclos de vida de sistemas que pueden actualizarse a partir de datos en tiempo real) para supervisar y automatizar los procesos de producción, así como para reducir drásticamente los costes en cadenas de suministro o aerolíneas.
Otro gran beneficiario sería el sector sanitario. Como explicamos anteriormente, se espera que los QC faciliten el descubrimiento de nuevas proteínas y reducir las elevadas tasas de fracaso actuales, los costes de I+D y los largos ciclos de desarrollo. Además, se espera que los QC analicen mejor la creciente cantidad de datos del sector sanitario, lo que mejorará la personalización y la precisión de las intervenciones, permitirá diagnósticos más precoces, precisos y rápidos y, en definitiva, salvará más vidas.
Relacionado con esto, las agendas climáticas podrían beneficiarse de los QC gracias a su capacidad para simular la complicada química de los diseños de prototipos de baterías y acelerar el proceso de I+D, apoyando la transición a las energías renovables. "Al aumentar la eficiencia y reducir las emisiones, los CC podrían ayudar a descubrir nuevos catalizadores para el refinado del petróleo, la captura, utilización y almacenamiento de carbono o la fabricación de amoníaco. Además, la capacidad potencial de los QC para simular el clima de la Tierra de forma más dinámica podría permitir una predicción más precisa de las catástrofes naturales", explican desde Citi.
Asimismo, su capacidad para analizar un gran volumen de datos podría ser utilizado también por el sector financiero para mejorar la optimización de carteras y la detección del fraude o en el campo de la ciberseguridad.
