Industria    INFORMÁTICA

El emulador japonés que anticipa la computación cuántica

Una 'telco' española prueba el sistema Digital Annealer de Fujitsu, que lleva las capacidades cuánticas a chips de toda la vida

20 MAR. 2019 - Madrid
6 minutos
Imagen del Digital Annealer de Fujitsu, chip inspirado en la tecnología cuántica. / INNOVADORES

En los últimos años estamos asistiendo a una gran carrera de fondo con al computación cuántica como causa, meta y razón de ser. La promesa de unas mayores capacidades de procesamiento de información, de romper con las limitaciones de la tecnología digital del 1 y el 0 como elementos básicos, en favor de un sinfín de posibilidades (incluyendo la de que un mismo cúbit sea uno y cero al mismo tiempo) es muy apetecible para empresas, organismos de investigación y la sociedad en última instancia. No en vano, desde los primeros trabajos del Instituto Max Planck en Alemania hasta las ingentes inversiones de compañías como IBM en estas lides, la computación cuántica está llamada a convertirse en el campo de batalla del siglo XXI.

Pero la llegada comercial de la computación cuántica plantea, a fecha de hoy, demasiados interrogantes. Por un lado, estos sistemas exigen costosas infraestructuras de refrigeración capaces de alcanzar los cero grados absolutos. Por otro, no existen equipos estables con una cantidad de cúbits operativos suficientes para resolver los grandes problemas que están llamados a contestar, en campos tan variados como la medicina personalizada, el cambio climático o la investigación espacial o en nuevos materiales.

Una promesa más de futuro que de presente que abre, a su vez, un espacio en el que ir implementando algunas de las posibilidades de la computación cuántica sobre los actuales circuitos digitales. Este camino intermedio, de recorrido limitado y fecha de caducidad, tiene como base la técnica del "recocido" (annealing), que funciona como una suerte de emulador con el que utilizar un chip ASIC (procesadores al uso diseñados con una misión específica) para ejecutar algoritmos cuánticos.

La primera compañía en introducirse en este terreno ha sido la japonesa Fujitsu, que investiga esta tecnología junto a la Universidad de Toronto. Al respecto, Carlos Cordero, su CTO en España, explica a INNOVADORES que "nuestro sistema está dirigido a resolver problemas de optimización combinatoria, los cuales puede resolver hasta 20.000 veces más rápido que un procesador digital normal. También más rápido que los actuales computadores cuánticos, porque mientras ellos solo pueden hacer unas tres relaciones entre los cúbits y los que tienen alrededor debido a los problemas de estabilidad y ruido que tienen, nosotros tenemos 8192 cúbits en la segunda versión del Digital Annealer y todos ellos están entrelazados entre sí".

El directivo sintetiza el funcionamiento de este emulador de la siguiente forma: "Es una inmensa maya con la que podemos atacar grandes problemas que se planteen en un polinomio cuadrático. Una vez introducido en el sistema, y tras las sucesivas interacciones, devuelve el resultado esperado". Eso sí, se trata de una aproximación ligada únicamente a la computación adibática (la que opera, por ejemplo, D-Wave, la más simple de todas) y no tanto a los modelos que desarrolla IBM, ligadas a la teoría de las puertas cuánticas, mucho más ambiciosos pero todavía en pañales.

Más allá de los números en sí, otro aspecto relevante de esta tecnología es que permite particionar la capacidad de cómputo y abstraer el hardware del software para gestionar estas operaciones. De hecho, Fujitsu planea lanzar esta capa de virtualización a finales de año con el objetivo de poder desarrollar clusters de 100.000 cúbits en apenas 9 meses, y otros de un millón de cúbtis en dos años.

Por el momento, la mayoría de clientes del Digital Annealer están en Japón, pero Cordero adelanta que una 'telco' española ya está probando la tecnología para resolver problemas ligados a sus redes, cuyos resultados se conocerán en aproximadamente un mes.

Múltiples utilidades Entre los usos de este emulador cuántico encontramos la mejora de la precisión en los tratamientos de radioterapia, la gestión del tráfico en grandes urbes o el análisis de grandes volúmenes de datos en la banca de inversión.