Hacer realidad la computación cuántica

Cómo Infosys está desarrollando aplicaciones de la tecnología en el mundo real.
Hacer realidad la computación cuántica

Resumen

Si bien los ordenadores cuánticos existen en el laboratorio, los ordenadores cuánticos de uso general aún no están disponibles para uso comercial. ¿Cómo pueden responder las empresas a las posibles interrupciones de esta tecnología antes de que llegue al mercado principal?

Una empresa que ha estado invirtiendo sustancialmente en la computación cuántica es Infosys, por lo que los autores se pusieron en contacto con varios investigadores y líderes empresariales de la empresa para obtener más información sobre su trabajo. Descubrieron que Infosys ha adoptado un enfoque híbrido, combinando elementos de la computación clásica y cuántica para tender un puente desde la realidad de hoy hasta las tecnologías disruptivo del mañana.

Esto ha ayudado a la empresa a avanzar en el aprovechamiento de la tecnología cuántica en una variedad de aplicaciones, incluidos problemas de optimización, aprendizaje automático y ciberseguridad. Si bien todavía queda mucho camino por recorrer en lo que respecta al desarrollo y la aplicación de la tecnología cuántica, un enfoque híbrido permite a las empresas atender a los clientes de hoy y al mismo tiempo tener una ventaja en el futuro, incluso si parte de la tecnología involucrada sigue poniéndose al día.

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Si bien los ordenadores cuánticos existen en el laboratorio, los ordenadores cuánticos de uso general aún no están disponibles para uso comercial. ¿Cómo pueden responder las empresas a las posibles interrupciones de esta tecnología antes de que llegue al mercado principal? Una empresa que ha estado invirtiendo sustancialmente en la computación cuántica es Infosys, por lo que los autores se pusieron en contacto con varios investigadores y líderes empresariales de la empresa para obtener más información sobre su trabajo. Descubrieron que Infosys ha adoptado un enfoque híbrido, combinando elementos de la computación clásica y cuántica para tender un puente desde la realidad de hoy hasta las tecnologías disruptivo del mañana. Esto ha ayudado a la empresa a avanzar en el aprovechamiento de la tecnología cuántica en una variedad de aplicaciones, incluidos problemas de optimización, aprendizaje automático y ciberseguridad. Si bien todavía queda mucho camino por recorrer en lo que respecta al desarrollo y la aplicación de la tecnología cuántica, un enfoque híbrido permite a las empresas atender a los clientes de hoy y al mismo tiempo tener una ventaja en el futuro, incluso si parte de la tecnología involucrada sigue poniéndose al día.

Los científicos han teorizado sobre el potencial de la computación cuántica, es decir, un nuevo enfoque de la computación que utiliza probabilidades, en lugar de señales binarias, para hacer cálculos, durante décadas. Pero en los últimos años, la inversión de los sectores público y privado en el desarrollo de ordenadores cuánticos ha crecido significativamente, con un informe inversiones proyectadas de más de 800 millones de dólares solo en 2021.

La tecnología cuántica podría revolucionar todo, desde la secuenciación genómica hasta la optimización de las rutas de transporte, desde el descifrado de códigos hasta el desarrollo de nuevos materiales. Pero aunque los ordenadores cuánticos existen en el laboratorio, los ordenadores cuánticos de uso general aún no están disponibles para uso comercial. ¿Cómo pueden responder las empresas a las posibles interrupciones de esta tecnología antes de que llegue al mercado principal?

Para explorar esta pregunta, es útil mirar ejemplos históricos de las principales transiciones tecnológicas, como el cambio de la fotografía analógica a la digital o de los motores de combustión interna a los eléctricos. En muchos de estos casos, las empresas aprovecharon un enfoque híbrido para integrar nuevas tecnologías: en lugar de intentar cambiar a la nueva tecnología de una vez, desarrollaron productos que combinaban elementos de tecnologías antiguas y nuevas. Por ejemplo, el Prius híbrido-eléctrico permitió a Toyota aprender a fabricar coches eléctricos sin dejar de aprovechar su base de experiencia con los motores de gasolina tradicionales. Tras el lanzamiento de este modelo híbrido inicial, Toyota avanzó con los coches híbridos enchufables y los coches eléctricos de pila de combustible, allanando el camino para su eventual lanzamiento de coches totalmente eléctricos varios años después.

Entonces, ¿cómo podría ser un enfoque híbrido similar para la computación cuántica? Una organización que ha estado invirtiendo sustancialmente en la computación cuántica es Infosys, por lo que nos pusimos en contacto con varios investigadores y líderes empresariales de la empresa para obtener más información sobre su trabajo. A través de una serie de entrevistas en profundidad, descubrimos que Infosys ha estado experimentando con dos enfoques híbridos para empezar a comercializar las innovaciones existentes y construir un puente hacia el futuro de la computación cuántica:

  • Algoritmos inspirados en los cuánticos: algoritmos que se ejecutan en ordenadores clásicos, pero cuya lógica se basa en emular varios fenómenos cuánticos (a diferencia del enfoque binario y determinista de la computación tradicional)
  • Modelos híbridos: modelos que permiten a los ordenadores clásicos trabajar junto con los ordenadores cuánticos

Infosys ha estado aprovechando estos enfoques en muchos campos diferentes, tanto de forma independiente como en asociación con nuevas empresas. A continuación, describimos tres aplicaciones clave de la computación cuántica en las que Infosys ha empezado a invertir: problemas de optimización, en los que la empresa ha estado explorando el potencial de los algoritmos inspirados en los cuánticos, y soluciones de aprendizaje automático y ciberseguridad, en las que Infosys ha empezado a aprovechar modelos híbridos.

Problemas de optimización

Si bien los algoritmos clásicos son eficaces en muchos ámbitos, pueden ser prohibitivamente lentos y caros a la hora de resolver ciertos tipos de problemas de optimización. Por ejemplo, en finanzas, es difícil utilizar ordenadores tradicionales para optimizar las carteras, ya que esto requiere un análisis rápido y en tiempo real de los valores de riesgo en constante fluctuación asociados a la inversión en cada acción individual. Para abordar este desafío, Infosys desarrolló algoritmos inspirados en los cuánticos para optimizar la selección y asignación de activos. Esto permitió a la empresa crear una cartera diversificada que maximizaba la rentabilidad y minimizaba los riesgos de más de 100 acciones en solo un minuto, consiguiendo finalmente una mejora del 21% en las rentabilidades en comparación con las estrategias de asignación de activos convencionales (es decir, no de inspiración cuántica).

Otra área en la que los ordenadores tradicionales pueden tener dificultades para optimizar de forma precisa y rentable es en la cadena de suministro. Para explorar el potencial de la computación cuántica en este espacio, Infosys se asoció con QPIai, una startup que desarrolla soluciones inspiradas en lo cuántico para la optimización de la cadena de suministro. Mientras estos proyectos aún están en desarrollo, el equipo ya ha demostrado que sus algoritmos permiten una reducción de costes del 60% en la optimización de las rutas para vehículos.

Aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático dependen de una potencia de cálculo muy intensiva (y cara) para extraer lo aprendido de grandes conjuntos de datos. Especialmente cuando se trata de analizar conjuntos de datos muy desequilibrados (es decir, donde los casos que le importa identificar son extremadamente raros), la computación cuántica podría reducir drásticamente los costes y mejorar la eficacia de estos modelos.

En la detección de fraudes financieros, por ejemplo, el número de transacciones fraudulentas es pequeño en comparación con el número de transacciones normales. Esto dificulta el desarrollo de algoritmos clásicos de aprendizaje automático que puedan identificar el fraude con la suficiente rapidez y precisión. Pero Infosys adoptó un enfoque híbrido, creando un algoritmo de red neuronal híbrida en el que la mayoría de las capas de red utilizaban computación clásica, mientras que algunas capas incorporaban entradas de un ordenador cuántico. Con este sistema, Infosys pudo lograr una mejora del 1,66% en la precisión de su herramienta de detección de fraudes, una diferencia que puede parecer pequeña, pero que tiene el potencial de traducirse en un ahorro significativo dada la enorme escala del sistema financiero mundial.

Ciberseguridad

Los protocolos de ciberseguridad actuales suelen utilizar números pseudoaleatorios para cifrar información confidencial como contraseñas, datos personales o incluso cadenas de bloques. El problema es que los ordenadores cuánticos pueden descifrar fácilmente los métodos que utilizan los ordenadores tradicionales para generar números aleatorios, lo que puede suponer una gran amenaza para cualquier organización que utilice estas herramientas de cifrado estándar. Sin embargo, junto a esta nueva amenaza, la tecnología cuántica también ofrece nuevas posibilidades: los sistemas cuánticos pueden producir un flujo grande y fiable de» verdadero aleatorio» números que no se pueden descifrar con sistemas clásicos o cuánticos.

Infosys se asoció con una empresa de ciberseguridad cuántica Laboratorios Quintessence para desarrollar una solución híbrida que genere primero claves aleatorias verdaderas con un generador de números aleatorios cuánticos y, a continuación, canaliza esas claves en algoritmos criptográficos y sistemas de cifrado clásicos. Este enfoque permite generar números realmente aleatorios e impredecibles para usarlos en una amplia variedad de aplicaciones comerciales existentes, lo que permite un nuevo nivel de ciberseguridad para cualquier organización que trabaje con grandes cantidades de datos confidenciales.

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Estas aplicaciones pueden parecer ciencia ficción, pero son muy reales. Si bien los ordenadores cuánticos todavía tienen un largo camino por recorrer antes de estar listos para el horario de máxima audiencia, las empresas ya están aprovechando las tecnologías cuánticas en soluciones híbridas, mezclando lo viejo con lo nuevo para tender un puente entre la realidad de hoy y el potencial del mañana. Invertir en esta estrategia híbrida ahora es la mejor forma de que las empresas desarrollen la experiencia en principios cuánticos y desarrollo de software que se volverá fundamental a medida que estas tecnologías alcancen la madurez. También significa que, independientemente de cómo se desarrolle exactamente el hardware cuántico y de las plataformas que finalmente surjan como estándares del sector, los algoritmos que se desarrollan hoy en día podrán funcionar en casi cualquier tipo de hardware cuántico (en lugar de limitarse a un solo sistema). En última instancia, adoptar un enfoque híbrido permite a las empresas atender a los clientes de hoy y al mismo tiempo tener una ventaja en el futuro, incluso si parte de la tecnología involucrada sigue poniéndose al día.

por Andrew Shipilov y Nathan Furr

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