Computación cuántica y software empresarial (con Olivier Ezratty) - Ep 142

00:00:00 Introducción a la física cuántica y su papel en las tecnologías existentes.
00:01:03 El camino de Olivier Ezratty hacia la computación cuántica y su extensa investigación.
00:04:16 Lanzamiento de la Quantum Energy Initiative para el desarrollo de tecnología cuántica ambientalmente consciente.
00:06:11 Diferencias entre la física cuántica en las tecnologías actuales y la futura computación cuántica.
00:08:51 La inexistencia de la nada y las fluctuaciones del vacío en la física cuántica.
00:10:32 El vacío y el éter en la física cuántica.
00:11:52 Software empresarial y empatía mecánica.
00:14:16 Umbral de ventaja cuántica y progreso incierto.
00:16:19 Importancia de comprender las tecnologías cuánticas.
00:18:43 Las aplicaciones potenciales de las tecnologías cuánticas.
00:20:24 Introducción a la detección cuántica y sus aplicaciones.
00:21:19 Comunicaciones cuánticas para la seguridad y la mejora de la potencia.
00:24:01 Detección cuántica para mediciones precisas en diversos campos.
00:26:36 Uso positivo de sensores de gravedad cuántica en satélites para estudios geodésicos.
00:28:15 Importancia de perspectivas holísticas en la comprensión de la tecnología cuántica.
00:30:11 Discusión sobre la supremacía cuántica y sus limitaciones.
00:32:02 Explicación de los bits clásicos y su papel en la computación.
00:33:10 Presentación de los qubits y sus diferencias con los bits clásicos.
00:35:04 Profundizando en los aspectos matemáticos de los qubits.
00:37:33 Explicando el poder de los qubits y su crecimiento exponencial en el espacio de la información.
00:40:01 Aclarando conceptos erróneos sobre la computación cuántica.
00:43:45 Computación cuántica y desafíos del Big Data.
00:45:54 Abordando el ruido en la computación cuántica: algoritmos poco profundos y corrección de errores.
00:47:46 Estado actual de la computación cuántica y el último sistema de 433 qubits de IBM.
00:49:53 Explorando la corrección de errores en la computación cuántica.
00:51:37 Discutiendo la posibilidad de utilizar operaciones ruidosas en machine learning.
00:52:59 Revisando las limitaciones del aprendizaje automático cuántico.
00:57:25 Control de temperatura en qubits superconductores y qubits de silicio.
00:59:49 Comparando qubits de trampa iónica y qubits topológicos.
01:00:53 Átomos neutros, enfriamiento por láser y tecnología de trampa magneto-óptica.
01:03:31 Centros Envy y la potencial computación cuántica a temperatura ambiente.
01:05:46 Discutiendo la complejidad en el campo de la tecnología cuántica.
01:07:58 Abordando la confianza e identificando fuentes confiables en la tecnología cuántica.
01:10:30 Discutiendo ejemplos de tecnología única de qubits de silicio.
01:12:35 Comparando la computación cuántica con la supply chain del software empresarial.
01:14:37 El papel de la serendipia en conocer y aprender de los científicos.
01:16:36 Consejos para navegar y descifrar artículos científicos.
01:22:47 La bondad intrínseca del forecast y la dificultad para medirla.
01:24:00 La complejidad de las publicaciones científicas y comprenderlas.
01:25:17 La apertura y la ofuscación en el ecosistema de la computación cuántica.
01:28:01 El papel de los analistas de mercado y los posibles sesgos en el campo.
01:33:46 Discutiendo una buena combinación en los equipos de investigación para la innovación.
01:34:54 La computación cuántica y su cronograma para el desarrollo.
01:37:56 Desafíos para predecir el futuro de la computación cuántica.
01:39:41 La importancia de mantenerse educado en el campo de la computación cuántica, que cambia rápidamente.
01:40:33 Proyectos personales en el campo.
01:43:15 Discutiendo diversas formas de trabajar y contribuir al ecosistema.
01:44:22 El valor de los ejercicios de escritura para el crecimiento personal y organizacional.
01:45:37 Técnicas para organizar y actualizar contenido, incluyendo el mantenimiento de bases de datos.
01:48:00 Sugerencias para CEOs y CTOs para comprender la computación cuántica y sus aplicaciones potenciales.
01:50:28 Formatos recomendados para aprender sobre la computación cuántica, como conferencias y presentaciones en YouTube.

Resumen

El experto en tecnología cuántica Olivier Ezratty discute con Joannes Vermorel el potencial de la computación cuántica, la comunicación y la detección cuántica. La computación cuántica tiene como objetivo aprovechar fenómenos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento para realizar tareas que van más allá de las capacidades de las computadoras clásicas. La comunicación cuántica tiene aplicaciones que van más allá de la seguridad, como el internet cuántico y la computación cuántica distribuida. La detección cuántica puede medir propiedades físicas con una precisión sin precedentes. A pesar de los avances en el campo, aún existe una brecha significativa entre el conocimiento teórico y la implementación práctica. El plazo para una adopción generalizada sigue siendo incierto, con expertos que estiman entre 10 y 15 años antes de que la tecnología cuántica alcance su máximo potencial.

Resumen ampliado

En esta entrevista, el presentador Joannes Vermorel, fundador de Lokad, discute la computación cuántica y software empresarial con Olivier Ezratty, un experto en tecnología cuántica. Ezratty ha trabajado en el campo por más de dos décadas y es autor de un informe exhaustivo (Understanding Quantum Technologies - más de 1000 páginas) sobre las tecnologías cuánticas.

Ezratty se interesó por primera vez en la computación cuántica después de enterarse de la colaboración entre Google, NASA y D-Wave en una computadora que podía realizar tareas 100 millones de veces más rápido que una laptop normal. Inicialmente, su objetivo era ofrecer una conferencia sencilla de una hora sobre el tema, pero su trabajo eventualmente culminó en la creación de un extenso libro de 1,100 páginas sobre tecnologías cuánticas. Desde entonces, Ezratty se ha involucrado en diversos roles dentro del campo, incluyendo la enseñanza, el trabajo gubernamental, la asesoría y el lanzamiento de la “Quantum Energy Initiative” para abordar el impacto ambiental de las tecnologías cuánticas.

Al discutir el desarrollo de la computación cuántica, Ezratty destaca el papel de la física cuántica en las tecnologías existentes. Aunque toda la tecnología actual se basa en la física cuántica, la computación cuántica tiene como objetivo aprovechar distintos fenómenos del campo. Tres mecanismos específicos centrales en la computación cuántica son la superposición de estados cuánticos, el entrelazamiento y la capacidad de controlar nanopartículas individuales. Estos mecanismos no se han utilizado de la misma manera en tecnologías anteriores.

La entrevista también aborda la naturaleza de la “nada” en el contexto de la física cuántica. Las fluctuaciones del vacío, en las que se crean y destruyen partículas, demuestran que la nada no existe, y que las partículas están siempre en movimiento debido a estas fluctuaciones.

En el ámbito del software empresarial, ha habido un desinterés general en el hardware de computación, ya que se esperaba que mejorara exponencialmente sin ningún cambio por parte de los proveedores de software. Esta actitud persiste, a pesar del progreso más lento de la computación cuántica en comparación con la computación clásica. El objetivo final de la computación cuántica es alcanzar una “ventaja cuántica” o “umbral”, donde las computadoras cuánticas puedan realizar tareas que las computadoras clásicas no pueden hacer de manera eficiente. El plazo para alcanzar este umbral sigue siendo incierto.

Las tecnologías cuánticas pueden categorizarse en diferentes paradigmas, incluyendo la computación cuántica, la comunicación cuántica y la detección cuántica. Cada paradigma tiene su propio cronograma para una posible implementación, con algunos posiblemente teniendo un impacto en menos de cinco años, mientras que otros podrían tardar de 10 a 20 años. Es esencial que las personas involucradas en la tecnología y la industria se mantengan informadas sobre estos desarrollos para comprender su impacto potencial.

La computación cuántica tiene como objetivo posibilitar cálculos que no pueden hacerse de manera clásica, potencialmente de forma más rápida, mejor y con menor consumo de energía. La comunicación cuántica, por otro lado, tiene aplicaciones que van más allá de la mejora de la seguridad. Puede ayudar a crear un internet cuántico y posibilitar la computación cuántica distribuida. Además, la comunicación cuántica puede conducir a sensores cuánticos más precisos, lo que puede mejorar significativamente la precisión de diversas mediciones.

La detección cuántica puede medir diversas propiedades físicas como la gravedad, la presión, la temperatura, la frecuencia del tiempo y el magnetismo con una precisión mucho mayor de la que es actualmente posible. Aunque los sensores cuánticos pueden ser más voluminosos que los sensores IoT existentes, su mayor precisión puede tener numerosas aplicaciones, como detectar lo que hay bajo tierra, identificar túneles, encontrar fuentes de agua e incluso aplicaciones militares como la detección de submarinos nucleares.

También existen aplicaciones positivas para la detección cuántica, como colocar un sensor de gravedad cuántica en un satélite para estudiar el movimiento de la Tierra y el impacto del cambio climático. El progreso científico a menudo ha estado impulsado por la disponibilidad de nuevas clases de sensores, y la detección cuántica tiene el potencial de abrir nuevas vías para la investigación y la comprensión.

Luego, Ezratty explica el concepto de supremacía cuántica, un término acuñado por John Preskill en 2011. La supremacía cuántica se refiere a una situación en la que una computadora cuántica puede realizar un cálculo que es imposible para las computadoras clásicas en un tiempo razonable. Sin embargo, la supremacía cuántica actual lograda por Google y otros no implica realizar cálculos como los que estamos acostumbrados en el software empresarial. En cambio, es más bien un generador de números aleatorios sin una entrada o salida de datos real. Cuando Google intentó utilizar su sistema cuántico para cálculos útiles, solo pudo utilizar 15 de sus 53 qubits. Estos 15 qubits pueden ser emulados de manera más eficiente en una laptop personal.

La discusión luego se desplaza al componente fundamental de la computación clásica: el bit. Un bit es la unidad más pequeña de información, representada como 0 o 1. En contraste, un qubit, la unidad fundamental de la computación cuántica, puede describirse tanto como un objeto matemático como físico. Físicamente, un qubit es un sistema de dos niveles (TLS) que puede existir en dos niveles de energía simultáneamente, gracias a las propiedades cuánticas de la superposición. Matemáticamente, los qubits se representan mediante dos números complejos (coeficientes) que describen su estado superpuesto.

El poder de la computación cuántica proviene del hecho de que el espacio de información manejado por los qubits crece exponencialmente con cada qubit adicional. Esto contrasta con la computación clásica, donde agregar bits tiene un efecto lineal sobre el tamaño de la memoria. Por ejemplo, un sistema con 100 qubits puede manejar un espacio de información de 2^100 números complejos, lo cual es significativamente mayor de lo que los sistemas clásicos pueden gestionar.

Los entrevistados también abordan la ecuación de Schrödinger, que se utiliza para describir el comportamiento ondulatorio de los objetos cuánticos, como los qubits. Cuando se combinan dos ondas correspondientes a diferentes niveles de energía de un qubit, se crea una tercera onda. Este fenómeno es fundamental para el concepto de superposición en la mecánica cuántica.

Ezratty explica que hay dos ventajas principales de la computación cuántica: la velocidad y el espacio. Las computadoras cuánticas pueden explorar un vasto espacio de cálculo y resolver problemas complejos que escalan exponencialmente con el número de variables. Sin embargo, la ventaja en velocidad proviene de los algoritmos utilizados y de la capacidad de reducir el número de operaciones requeridas para el cálculo en comparación con la computación clásica.

Otro punto de discusión es la dificultad de introducir datos en una computadora cuántica. Esto se debe a la lentitud de las operaciones de puertas cuánticas y a las limitaciones de los sistemas cuánticos actuales. Ezratty menciona que se están utilizando algoritmos híbridos, que combinan la computación clásica y la cuántica, para abordar este problema.

El ruido es otro desafío significativo en la computación cuántica. Los qubits actuales generan una cantidad considerable de errores, y la corrección de errores es necesaria para que los cálculos sean útiles. Existen dos formas de abordar esto: algoritmos poco profundos, que tienen un bajo número de puertas y operaciones y pueden tolerar el ruido, y códigos de corrección de errores que utilizan redundancia para corregir errores en cada operación.

La mitigación de errores cuánticos es otro enfoque que se está explorando, y que utiliza machine learning para entrenar al sistema a entender y corregir los errores una vez que se ha completado todo el cálculo. Se espera que este método extienda la capacidad de los sistemas de computación cuántica ruidosos, aunque aún no se ha alcanzado el umbral para una computación cuántica útil en aplicaciones empresariales.

La entrevista también aborda los tipos de algoritmos que se pueden implementar en sistemas cuánticos a corto plazo. Estos incluyen simulaciones químicas, algoritmos de optimización y aprendizaje automático cuántico. Sin embargo, cada una de estas áreas de aplicación tiene su propio conjunto de desafíos y limitaciones.

Ezratty enfatiza que la ciencia para entender las aceleraciones cuánticas aún está en desarrollo, ya que existe una brecha significativa entre el conocimiento teórico y la implementación práctica. Aunque se están logrando avances, queda mucho trabajo por hacer para crear computadoras cuánticas verdaderamente útiles que sean capaces de proporcionar ventajas reales sobre los sistemas clásicos.

La conversación luego se centra en la interacción entre qubits y electrónica clásica. Los qubits, las unidades básicas de la computación cuántica, pueden ser controlados por electrónica clásica, con fotones enviados al qubit para cambiar su estado. La discusión se traslada después a la necesidad de temperaturas extremadamente bajas para la computación cuántica. La mayoría de las tecnologías de computación cuántica requieren entornos fríos, con qubits superconductores que necesitan alrededor de 15 milikelvins. El proceso de enfriamiento puede ser complejo y requiere un enfoque de múltiples etapas.

Se mencionan los qubits de silicio, o qubits de espín de silicio, como una alternativa que puede operar a temperaturas ligeramente más altas, entre 100 milikelvins y un Kelvin. Otra tecnología discutida es el control de fotones individuales a temperatura ambiente utilizando guías de onda. Aunque el enfriamiento sigue siendo necesario en ambos extremos del sistema, no se requiere en el medio.

El tema luego se desplaza hacia átomos neutros, que pueden ser enfriados y posicionados utilizando láseres en una técnica conocida como trampa Magneto-Óptica. Este proceso da como resultado una temperatura en el rango de nanokelvins, aunque sigue siendo necesario el enfriamiento para la bomba que extrae átomos de la cámara.

Otra tecnología cuántica discutida son los centros NV, que tienen aplicaciones potenciales en computación y detección. Una empresa australiana, Quantum Reliance, ha desarrollado un sistema de cinco qubits que opera a temperatura ambiente, aunque su escalabilidad es incierta.

La conversación resalta la complejidad y diversidad de las tecnologías cuánticas, con muchos tipos diferentes de qubits y requerimientos de enfriamiento. Ezratty enfatiza la importancia de reunirse con una diversidad de científicos, ingenieros y científicos de la computación para obtener un mejor entendimiento del campo.

Ezratty destaca la importancia de leer artículos científicos y buscar perspectivas diversas de expertos en varios subcampos de la tecnología cuántica. A pesar de la complejidad y la constante evolución del campo, es esencial actualizar continuamente el conocimiento para mantenerse al día con los desarrollos.

Ezratty comparte sus experiencias en el aprendizaje de la tecnología cuántica y en conocer a varios científicos y expertos en el campo. Enfatiza la importancia de la serendipia para conectar con personas que puedan proporcionar perspectivas e información valiosa. Mientras navega por el ámbito de la tecnología cuántica, Ezratty busca pistas en artículos científicos y comunicaciones de proveedores para comprender el estado del arte.

En la entrevista, Vermorel traza paralelismos entre el campo de la tecnología cuántica y su propia área de expertise, supply chain optimization. Ambos campos presentan una amplia gama de perspectivas de nicho, proveedores y filosofías en competencia. Vermorel resalta la importancia de tener una mentalidad adversarial al evaluar afirmaciones y buscar costos no revelados o inconvenientes ocultos.

Ezratty señala que comprender las métricas utilizadas en la tecnología cuántica es crucial para evaluar la calidad de los qubits y el rendimiento de las computadoras cuánticas. Sin embargo, encontrar métricas consistentes puede ser un desafío debido a las diferentes técnicas de medición y benchmarks en el campo. También destaca que la reciente disponibilidad de computadoras cuánticas en la computación en la nube ha facilitado a los investigadores realizar benchmarks y comparar diferentes sistemas de manera consistente.

A pesar de la complejidad del campo y las dificultades para comprender las publicaciones científicas, Ezratty cree que el ecosistema de tecnología cuántica es bastante abierto. Reconoce que los proveedores a veces pueden exagerar su rendimiento, pero sostiene que el campo es generalmente accesible para aquellos dispuestos a invertir tiempo y esfuerzo en aprender sobre él.

Vermorel y Ezratty discuten el impacto de las grandes corporaciones en el campo, señalando que a menudo atraen capital de riesgo, pero también pueden estar sujetas a distorsiones corporativas. También abordan el papel de los analistas de mercado, quienes a menudo se vuelven parciales debido a incentivos financieros de los proveedores, lo que puede distorsionar el desarrollo de la industria.

Ezratty explica cómo algunas tecnologías de computación cuántica podrían ofrecer ventajas prácticas en los próximos años, como las computadoras cuánticas analógicas. Sin embargo, el cronograma para una adopción generalizada sigue siendo incierto, y muchos expertos estiman entre 10 y 15 años antes de que la tecnología alcance su pleno potencial.

Uno de los principales desafíos para escalar la tecnología de computación cuántica es pasar de cientos de qubits a millones, lo que plantea desafíos significativos de ingeniería y energía. El campo se caracteriza por una amplia gama de tecnologías en competencia, lo que dificulta predecir cuál resultará ser exitosa en última instancia.

Ezratty señala que actualmente hay una gran cantidad de creatividad e innovación en el campo, particularmente en las técnicas de corrección de errores. A pesar del escepticismo en torno a la viabilidad de lograr millones de qubits entrelazados, él cree que la ingeniosidad de ingenieros y científicos puede eventualmente conducir a avances.

La entrevista abarca la importancia de mantenerse informado sobre los desarrollos en la tecnología cuántica. Dado que el campo cambia constantemente, estar educado de manera continua es crucial para comprender el significado de los nuevos anuncios y avances. Ezratty comparte su interés personal en el campo y sus planes para proyectos futuros, resaltando el desafío intelectual y la emoción que rodean la tecnología cuántica.

Olivier menciona que actualmente está trabajando en la sexta edición de su libro, escribiendo artículos científicos y participando en actividades que fortalecen el ecosistema cuántico francés y europeo. También está involucrado en la enseñanza, la capacitación y en la conducción de dos series de podcasts con Fanny Piat, quien se ha convertido en una líder cuántica en OVHcloud. El objetivo final de Olivier es contribuir al éxito del ecosistema cuántico francés y europeo.

Ambos oradores enfatizan la importancia de escribir como una forma de estructurar y compartir ideas. Joannes cree que el ejercicio de escribir es increíblemente beneficioso, incluso si el material nunca se publica. Esta creencia es respaldada por Olivier, quien comparte algunas de sus técnicas organizativas, como usar un documento de Word con el mismo índice que su libro para llevar un registro de actualizaciones y nueva información.

Olivier también mantiene una variedad de bases de datos, incluida una lista de ganadores del Premio Nobel en física cuántica, empresas cuánticas y fidelidades de qubits. Él cree que mantenerse organizado y reutilizar contenido de manera inteligente es crucial al trabajar de forma independiente.

En cuanto a las sugerencias para CEOs y CTOs de empresas que se enfrentan a campos opacos como la computación cuántica, Olivier recomienda leer su libro para hacerse una idea de lo que la computación cuántica podría aportar a sus negocios. Enfatiza la importancia de no depender únicamente de la prensa, sino de buscar opiniones especializadas y diversificar las fuentes de información.

Asistir a conferencias, ver videos educativos en YouTube y participar en eventos que proporcionen un entendimiento profundo de la tecnología cuántica también son recomendados para aquellos interesados en el campo. En última instancia, Olivier cree que se puede lograr una buena comprensión del estado actual y el potencial de los sistemas cuánticos a través de diversos formatos educativos, como charlas o presentaciones que duren entre una y dos horas.

Transcripción completa

Joannes Vermorel: Bienvenidos a Lokad TV. Soy Joannes Vermorel, el CEO y fundador de Lokad, y hoy tengo como invitado a Olivier Ezratty. Olivier ha sido tecnólogo y futurista por más de dos décadas, hasta donde yo puedo decir, y lo menciono como un alto elogio. Él tiene una metodología muy peculiar, que consiste en elegir un tema muy importante y amplio e intentar darle sentido. El tema del día para este episodio será la computación cuántica y el software empresarial. Resulta que Olivier, en su estilo tan peculiar, produjo hace un par de años un informe absolutamente gigantesco de 1100 páginas más sobre todas esas tecnologías cuánticas.

De hecho, confesaré de inmediato a la audiencia que mi propio conocimiento de la mecánica cuántica abarca aproximadamente las primeras 200 páginas de un libro llamado “Introduction to Quantum Mechanics” de Griffiths, que es básicamente un libro de texto destinado a estudiantes. Así que, no afirmaré ser un experto, pero recorreremos este camino juntos. Y para comenzar, quizás Olivier, ¿podrías contarnos un poco más sobre cómo, según tengo entendido, hace como cinco o seis años te embarcaste en este camino cuántico? ¿Decidiste una mañana, “voy a convertirme en un experto en el campo”, y luego terminaste produciendo probablemente el compendio más grande que jamás haya visto sobre este tema, que es un informe masivo, aunque en realidad es más bien un libro masivo?

Olivier Ezratty: Bueno, no planeé lo que haría en el ámbito cuántico. Todo comenzó hace unos ocho años, en 2015, cuando descubrí el hecho de que Google, NASA y D-Wave estaban comunicando sobre este tipo de computadora extraña que D-Wave estaba produciendo. Estaban comunicando que algunas cosas se ejecutaban 100 millones de veces más rápido que en una laptop normal, lo que me dejó algo perplejo. Lo que encontré sorprendente en ese entonces, y creo que aún es cierto hoy, es que todos los artículos científicos que describían esa computadora y lo que Google estaba haciendo con ella eran increíblemente complejos. Estaba seguro de que todas esas personas que escribían sobre esa computadora no entendían nada al respecto, así que me dije a mí mismo, “Tal vez algún día lo entienda.”

Así que, decidí en 2016 estar en condiciones en 2018 de dar tan solo una hora en una conferencia muy simple. Me asocié con un amigo llamado Fran Ibuto, y contaré nuestra historia más adelante. Decidimos hacer esa conferencia en 2018, y luego escribí 18 publicaciones en mi blog. Se convirtió en la base de mi libro, que tenía entre 300 y 350 páginas. Luego, cambié al inglés para la primera edición, la cuarta edición y posteriormente la quinta, publicada en septiembre de 2022, que de hecho tiene más de mil páginas.

Entre tanto, he hecho toneladas de cosas en ese ámbito. Estoy trabajando con investigadores, soy profesor en diferentes escuelas, colaboro con el gobierno en diversas actividades, soy formador en corporaciones, asesor en muchas situaciones y soy un experto para Bpifrance, entre otras cosas. Incluso estoy trabajando con el gobierno a nivel ministerial para diseñar futuras iteraciones del plan francés.

La cosa más importante que lancé el año pasado es la llamada “Quantum Energy Initiative”. Es una iniciativa de investigación lanzada con un par de amigos en el ámbito de la investigación, en particular Alexis Feb, un querido amigo que ahora reside en Singapur. Lanzamos esta iniciativa para asegurarnos de que las personas que crean computadoras cuánticas y otras tecnologías cuánticas se preocupen por el impacto ambiental de esas tecnologías desde las primeras fases del diseño. Así, queremos garantizar que una computadora cuántica, una que sea escalable, no consuma más energía de la que produce una planta nuclear. Y hay trabajo por hacer en ese sentido. Estaba leyendo tus informes, que, por cierto, leí aproximadamente las primeras 300 páginas, y luego hojeé el resto. Salté a la última sección sobre detección cuántica, que es muy interesante. Así que me disculpo con la audiencia, estoy haciendo algo que muchas personas hacen en los programas de entrevistas, que es hablar sobre libros que no han leído. Así que, lo he leído parcialmente. Una de las cosas que resultó muy interesante fue que, aunque lo sabía intelectualmente, nunca había conectado los puntos, que los transistores son en realidad un efecto cuántico. Este es el efecto de campo, y eso es lo que argumentas en la primera sección de tu informe.

Joannes Vermorel: Aunque la computación cuántica se ha convertido recientemente en una palabra de moda, resulta que cuando pensamos en la computación tradicional, ya está arraigada en la primera revolución cuántica que data de la década de 1950. Los discos duros que tenemos con gran resistencia magneto son también un efecto cuántico. Eso es para el spin-drive, o sea, los más recientes, los que tienen terabytes o más de almacenamiento. Todas las tecnologías existentes se basan en la física cuántica.

Olivier Ezratty: Sí, quiero decir, todo es así. Incluso la astrofísica, como el telescopio James Webb, utiliza la física cuántica. La fibra óptica para la telecomunicación es física cuántica. Todo es física cuántica a escala de electrones, átomos o fotones. Sin embargo, los fenómenos no son los mismos. Los fenómenos de la física cuántica que usamos en las tecnologías existentes no son los mismos que deseamos utilizar en la computación cuántica. Ahí es donde hay una pequeña diferencia. En la física cuántica que se utiliza hoy, principalmente aprovechamos el hecho de que entendemos bien cómo interactúa la luz con la materia. Así, un fotón que desplaza un electrón y genera corriente, por ejemplo, te da un panel solar.

Olivier Ezratty: En la tecnología de transistores, existe una comprensión muy sólida de los niveles de energía en materiales semiconductores como el silicio. En las tecnologías cuánticas de la segunda revolución, particularmente en la computación cuántica, usamos tres mecanismos muy específicos que no habíamos utilizado hasta ahora. Uno es la superposición de estados cuánticos, que es un fenómeno real con una interpretación matemática y física que, por cierto, es bastante difícil de descifrar. El segundo es el entrelazamiento, el hecho de que algunas partículas pueden tener un pasado y un futuro comunes. Se comportan como una única partícula, y esa es la fuente de gran poder en la computación, la comunicación e incluso en la detección.

Olivier Ezratty: Luego tenemos el hecho de que ahora, experimentalmente, podemos controlar nanopartículas individuales. No podíamos hacer eso en un transistor con miles de millones de electrones moviéndose dentro y fuera, o en un láser con miles de millones de fotones. Ahora somos capaces de generar, controlar y medir un solo electrón, un solo fotón y un solo átomo. Incluso podemos controlar un átomo en el vacío con un láser. Eso es nuevo, y eso es lo que hacemos ahora en las tecnologías cuánticas.

Joannes Vermorel: Sí, aunque mi propio entendimiento es que incluso cuando comienzas a tratar de entender qué es exactamente un átomo, se vuelve un poco borroso. Sabes, ¿qué es uno? Puede estar en una posición, pero se mueve un poco. Es imposible tener una partícula inmóvil porque siempre se está moviendo un poco. De lo contrario, el principio de Heisenberg no funcionaría. Revisé la física cuántica y descubrí que es un campo muy amplio. Lo más asombroso que descubrí es que el vacío no existe.

Olivier Ezratty: Sí, así es. Significa que no existe la nada en el espacio en ninguna parte del mundo. Por ejemplo, si haces un experimento con una caja cerrada, utilizas una bomba llamada de vacío ultra-alto y eliminas todos los átomos. Luego la enfrías a una temperatura muy baja, digamos un par de nano-Kelvin, para asegurarte de que no hay nada adentro – ni microondas, ni ondas electromagnéticas, nada. Si mides en su interior, verás que hay algunas partículas que se crean y se destruyen. Se le llama fluctuaciones del vacío. Y esta nada no existe, lo cual es asombroso.

Joannes Vermorel: Eso es fascinante. Uno de mis intereses particulares es la historia de la ciencia, y lo muy curioso es que esto rehabilita en gran medida el concepto de éter. A principios del siglo XX, la gente se deshizo de esa idea para dar paso al vacío, porque se creía que a la naturaleza no le gusta el vacío. Así que se logró deshacerse de esa idea anticuada y decir: “Bien, ahora tenemos un vacío real.” Y el éter, que era el término antiguo, fue relegado como ciencia básicamente vieja y obsoleta.

Lo interesante es que pasamos de “a la naturaleza no le gusta el vacío, por eso necesitamos este éter” a otra generación de científicos que dice “no, tenemos un vacío que explica un montón de cosas.” Y lo explicó. Y ahora volvemos a, “Bueno, resulta que cuando mides las cosas con aún mayor precisión, te das cuenta de que el vacío era en realidad una comprensión mejor de lo que la gente pensaba que era el éter.”

Olivier Ezratty: Exactamente, porque las fluctuaciones del vacío se producen en un límite cuántico muy bajo. Es un fenómeno muy tenue. También puedes utilizar un experimento con el efecto Casimir, donde dos placas de oro están muy próximas. Si colocas esas dos placas en un vacío a una temperatura muy baja, se atraen mutuamente, y esto se debe a esa fluctuación del vacío. Pero no es una especie de energía espontánea, porque si se adhieren, entonces hay que separarlas aplicando energía. Así que el segundo principio de la termodinámica siempre se preserva; sigue funcionando. Sin embargo, tienes este tipo de movimiento permanente, y eso explica por qué no puedes tener una partícula, como un átomo o un electrón, que no se mueva. Siempre está moviéndose un poco.

Joannes Vermorel: Entonces, si volvemos a esta idea de la computación cuántica y el software empresarial, una de las cosas que me llama la atención como emprendedor de software empresarial es que mis colegas en general muestran un desinterés por la simpatía mecánica. Lo que quiero decir con simpatía mecánica, y nuevamente no hablo de la gente en general sino específicamente del campo del software empresarial, es que debido a que el hardware de computación ha progresado de forma tan frenética durante décadas, ha existido un desinterés general en el hardware de computación. Realmente fue, diría yo, causa y efecto. Si tienes hardware de computación y esperas que mejore mil veces en una década, y tú, como proveedor, no necesitas cambiar nada de lo que haces, ¿por qué te importaría? Simplemente te sientas, disfrutas del viaje, dejas que otros hagan su magia, y tu software, no importa lo ineficiente que sea, resolverá el problema por ti. Esa fue, creo, la actitud predominante de muchas personas que se dedican al software empresarial e ingenieros.

Olivier Ezratty: Sigue siendo así, por buenas y malas razones. Las buenas razones son que la idea de una computadora cuántica nació hace unos 40 años, y el progreso realizado fue importante, pero no a la misma velocidad que la computación clásica. Si tomas la primera computadora, creada en 1946, la ENIAC, y le sumas 40 años, resulta en 1986. En 1986, tenías la microcomputación y la Mac, por lo que hubo un montón de progreso. Pasamos de las mainframes a las minicomputadoras, luego a estaciones de trabajo y PCs, todo en 40 años. En el mismo lapso para lo cuántico, todavía tenemos prototipos. Es más lento y pausado, pero si hablas con un físico, te dirá que ha habido un progreso tremendo en los últimos 10 años, solo que no a una escala que lo haga transformador para la industria.

La gran cuestión es cuándo alcanzaremos lo que se llama la ventaja o umbral cuántico, que es la situación en la que las computadoras cuánticas podrán hacer cosas que no puedes hacer eficientemente en una computadora clásica. Realmente no lo sabemos. Algunos paradigmas pueden aportar valor en menos de cinco años, mientras que otros pueden necesitar más tiempo, tal vez de 10 a 20 años. Hay mucha incertidumbre. Una de las razones por las que tiene sentido interesarse en la computación cuántica es que no sabes a qué ritmo progresará o transformará las industrias. Si y cuando funcione, podría ser enormemente transformadora y cambiar muchas industrias en las que gestionas problemas de optimización complicados. Esos problemas podrían resolverse de manera más eficiente con computadoras cuánticas. Así que, al menos, tienes que aprender y entender en qué punto estamos, incluso si eres escéptico o cauteloso respecto al ritmo de avance en esa industria.

Tienes que ser capaz de descifrar los anuncios de IBM, Google y otros. Si no tienes la capacidad intelectual para hacerlo, podrías perderte algo o ser engañado haciéndote pensar que funciona mejor o peor de lo que realmente hace. Es necesario estar informado sobre cualquier tendencia nueva, tal como necesitas estarlo sobre el metaverso o las criptomonedas, aunque puede que no necesites involucrarte en ellas.

Joannes Vermorel: Me considero uno de esos empresarios con una profunda simpatía mecánica. No puedo hablar por cada empleado en Lokad, pero personalmente tengo un gran interés en todas las capas físicas que impulsan lo que hacemos. Esta comprensión, creo, es importante y tiene toneladas de implicaciones en la forma en que abordamos los problemas. Cuando veo algo en lo que mi intuición me dice que el hardware va a lograr un progreso fantástico en esta área, digo que podemos permitirnos tener un enfoque completamente diferente al de éste. Sin embargo, en otras áreas, podríamos estar estancados. Por ejemplo, es muy probable que la velocidad de la luz no mejore en el futuro cercano, quizá nunca. Esto tiene consecuencias muy reales sobre lo que se puede hacer en términos de computación distribuida.

Cuando procesamos tantos datos, hay cosas que probablemente nunca serán muy viables, como dispersar nuestros recursos computacionales por todo el globo. Por muchas razones, es mucho más fácil concentrar todas esas cosas en un solo lugar. Hay muchas razones para pensar que existen límites estrictos en los que nunca resultará ventajoso hacerlo de otra manera.

Ahora, lo que es interesante, y estaba leyendo tu informe, es que mi primer malentendido fue que estaba pensando en términos de computación cuántica, aunque el término adecuado sería tecnologías cuánticas. Hay varias cosas que me parecieron muy interesantes, como la comunicación cuántica, las telecomunicaciones y la detección cuántica. ¿Puedes darnos un pequeño panorama de cuáles son las grandes ambiciones para mejorar esas fronteras? ¿Cuáles son las áreas en las que las personas utilizan este entendimiento de la mecánica cuántica para decir que potencialmente vamos a hacer cosas que quizá antes eran imposibles, o que sí lo eran, o para hacerlas mucho mejor?

Olivier Ezratty: La forma más sencilla de describir la computación cuántica es que se supone que nos permite realizar cálculos que no se pueden hacer de forma clásica, tal vez más rápido o mejor en algún momento, y también con un menor consumo de energía. Esa es una de las ventajas de la computación cuántica.

La comunicación cuántica, por otro lado, es bidireccional. Puede ser percibida como una forma de mejorar la seguridad de la comunicación, ya que una de las tecnologías dentro de la comunicación cuántica es la llamada QKD, o Distribución Cuántica de Claves. Es una manera de distribuir claves de encriptación que son más seguras que las claves digitales clásicas que usamos con protocolos RSA y similares en Internet abierto. Pero más allá de eso, la comunicación cuántica es mucho más sofisticada que solo la seguridad. Ayudará, en el futuro, a crear lo que se conoce como Internet Cuántico o red cuántica que conecta computadoras cuánticas entre sí, y habilitará, en algún momento, la computación cuántica distribuida.

También puede habilitar la creación de sensores cuánticos más precisos, porque si tienes diferentes sensores cuánticos que están conectados continuamente a través de una red cuántica, puedes mejorarlos. Estos sensores permiten aumentar la precisión al medir cualquier parámetro físico que desees. Puede ser gravedad, presión, temperatura, tiempo, frecuencia, magnetismo – todo puede medirse potencialmente con mayor precisión gracias a la detección cuántica. Así que, hay toneladas de aplicaciones en ello.

Joannes Vermorel: Eso es interesante porque, de nuevo, tenemos estos conjuntos de tecnologías que persiguen objetivos completamente diferentes. Quiero decir, ambiciones muy distintas.

Olivier Ezratty: Sí, tenemos la computación, que se trata realmente de un nuevo paradigma algorítmico. Queremos contar con el sustrato físico adecuado para distintos tipos de problemas. Pero también tenemos las comunicaciones cuánticas, que permiten clases totalmente nuevas de medidas de seguridad. Eso es interesante porque va más allá de la seguridad.

Joannes Vermorel: Oh sí, y va mucho más allá.

Olivier Ezratty: La seguridad es solo un aspecto. Existen otras soluciones, más clásicas, para mejorar la seguridad, como la criptografía post-cuántica. Pero la comunicación cuántica, más allá de la seguridad cuántica, es mucho más interesante. Es algo lejano y más a futuro, porque hay muchas tecnologías que todavía no existen, como los repetidores cuánticos. Cuando eso funcione, podremos hacer cosas muy poderosas, como comunicar dos computadoras cuánticas entre sí. Esto puede habilitar todo junto.

Primero, puedes mejorar la potencia si tienes dos computadoras cuánticas conectadas mediante un enlace cuántico. Esto multiplicará la potencia de esos dos sistemas más que simplemente sumarla – es algo más exponencial, lo cual es completamente distinto de lo que obtienes con las computadoras clásicas. Segundo, si tienes dos computadoras cuánticas conectadas a un enlace cuántico, mejoras la seguridad de esa conexión. Si alguien intercepta la fibra óptica que conecta esos sistemas, no podrá obtener nada. Es el mejor sistema de ofuscación que puede habilitar una comunicación segura entre dos partes.

Podrías tener un cliente cuántico más liviano conectado a un gran sistema cuántico en el otro extremo de la línea, y esto habilitaría una comunicación muy segura. Por cierto, existe un protocolo llamado “The Blind Quantum Computing” que hace eso. Fue inventado por un par de investigadores, incluyendo a uno que vive en Francia. Su nombre es Anne, y fue la co-inventora de ese protocolo hace más de 15 años.

Y la detección cuántica también es algo que ni siquiera me imaginaba que existiera.

Joannes Vermorel: Cuando dices mediciones más precisas, ¿podrías darnos una idea de las cosas habituales que queremos medir, como el magnetismo o la gravedad? ¿Ves potencial en esta área a una escala increíblemente pequeña?

Olivier Ezratty: Lo que sé sobre los sensores cuánticos es que son más voluminosos que los sensores IoT existentes actualmente, pero aportan varios órdenes de magnitud en precisión. Así que, en algunos casos, son muy útiles. Si deseas medir la gravedad con una posición mucho más precisa, puede ayudarte a detectar lo que hay bajo tierra. Por ello, puede ser útil en muchas situaciones. Una situación típica es: ¿cómo mides, cómo detectas túneles cuando remodelas tu ciudad? ¿Cómo detectas agua? También podría usarse para detectar petróleo, aunque no estoy seguro de que debamos buscar más petróleo. Incluso hay aplicaciones militares potenciales, porque si puedes acoplar una detección magnética y de gravedad de alta precisión, haciendo ambas cosas al mismo tiempo, tal vez podrías detectar un submarino nuclear bajo el mar. Esto puede cambiar muchas estrategias de disuasión nuclear para varios países. Hay muchas implicaciones. El magnetismo también podría utilizarse a escala nanométrica. Existen los llamados sensores de centros NV, que utilizan un defecto en una estructura de diamante, un defecto muy pequeño, simplemente la falta de un átomo de carbono, otro reemplazado por un átomo de nitrógeno, y un par de electrones libres que se mueven dentro y fuera del hueco. Eso se puede utilizar con láseres para detectar cambios muy pequeños en el magnetismo, y puede usarse, por ejemplo, en resonancias magnéticas. Puede usarse para detectar variaciones del campo electromagnético en el cerebro. Podría utilizarse para realizar exámenes biológicos a nivel atómico. Así que hay enormes avances tanto a nanoescala a nivel atómico como a macroescala con la detección de gravedad.

Y quizá, como un pequeño aparte, cuando conversabas, sonreí internamente al oír “Oh, tenemos esta tecnología, y podría detectar submarinos”, de lo que nunca pensé. Pero sí, si tienes un detector de masa o algo que actúe de forma similar a una cámara infrarroja, pero que simplemente te brinde la densidad de masa de lo que lo rodea, tiene perfecto sentido. Por cierto, hay usos más positivos. Si colocas un sensor de gravedad cuántica en un satélite que se mueve alrededor de la Tierra, puedes realizar muchos estudios geodésicos. Puedes entender cómo se mueve la Tierra. Puedes detectar el impacto del cambio climático en la superficie y en el agua de la Tierra. Esto puede tener muchos casos de uso muy positivos para comprender lo que está sucediendo en nuestro planeta.

Joannes Vermorel: Exactamente. Quiero decir, gran parte del progreso científico se ha impulsado en gran medida por la disponibilidad de nuevas clases de sensores. Y eso me lleva a una pequeña digresión. Olivier Ezratty es conocido en Francia desde hace décadas y, antes de hacer informes sobre tecnología cuántica, Olivier realizó un informe gigantesco sobre startups y IA. El de startups tuvo una importancia muy profunda para mí, ya que fue un documento sumamente influyente para comenzar Lokad. Y creo que una de las cosas que hace que tus documentos sean tan marginales, extraños, retorcidos e inusuales es que tienes un enfoque súper holístico que borra completamente las líneas habituales. Por ejemplo, cuando dije que lo que he sabido sobre mecánica cuántica es lo que leí en un libro, “Introduction to Quantum Mechanics,” este libro de Griffiths está bellamente escrito. Comienza desde la primera página con la ecuación de Schrödinger y a partir de ella deriva montones de cosas. Es un enfoque increíblemente bello, pero también increíblemente limitado. Sin ánimo de ofender a esos profesores que lo hacen, están haciendo un trabajo hermoso. Lo que es muy interesante de tus informes es que aportas tantas perspectivas diferentes, como si intentaras recopilar la mayor cantidad de ángulos posibles, como la historia, la economía, los incentivos, la regulación, la sostenibilidad, las matemáticas, y así sucesivamente. Tienes una estructura completamente diversa y, para conectar con el software empresarial, creo que eso es muy interesante.

En el mundo del software empresarial, y la mayor parte de la audiencia de este canal se encuentra en supply chains, las supply chains siempre se operan a través de capas de software empresarial. No interactúas físicamente con la supply chain, tienes montones de capas de indirectas para lograr que las cosas funcionen. Uno de los problemas es que existen todo tipo de niveles de discurso de parte de todos los proveedores, cada uno con lo suyo que decir. Me interesé en la computación cuántica desde hace mucho tiempo, y veo que se hacen muchas afirmaciones, a veces grandiosas, como que Google ha logrado la supremacía cuántica. Solo por el término, suena impresionante. Supremacy, vale.

Olivier Ezratty: Por cierto, ellos no inventaron la palabra.

Joannes Vermorel: ¿Ah, sí?

Olivier Ezratty: Hablé con el tipo que inventó la palabra hace aproximadamente dos semanas. Se llama John Preskill, es profesor y un académico muy famoso en Caltech, en California. Él acuñó esa palabra, creo, allá por 2011. Google utilizó esa redacción, pero describía una situación en la que una computadora cuántica es capaz de realizar algún cálculo que no se puede hacer clásicamente en un tiempo razonable, sin importar si es útil o no. Resulta que la supremacía cuántica de Google y la de otros de China no está realizando un cálculo como solíamos hacer en el software empresarial. No hay datos como entrada, no hay datos como salida, es solo una especie de generador de números aleatorios, y hay que comprobar que el muestreo del generador es aproximadamente el mismo en la emulación clásica que en el sistema cuántico. Pero no hay un cálculo real.

Curiosamente, cuando Google tuvo que usar su propio sistema para realizar un cálculo útil, no pudieron utilizar los 53 qubits que usaron para el experimento de supremacía, que, por cierto, produjo un buen resultado en solo el 0.14% del tiempo. Esa es la probabilidad que tienes de obtener un buen resultado. Solo pudieron usar hasta 15 qubits de 53, y 15 qubits pueden ser emulados de manera más eficiente, es decir, más rápido en tu propio portátil. Así que eso es interesante. En algún momento, dijeron que estaban haciendo cosas que podrían tardar miles de años en ejecutarse en una computadora clásica o incluso la más grande, y, por otro lado, cuando hacen cosas útiles, resulta pésimo.

Joannes Vermorel: Quizás, para dar contexto a la audiencia: un bit es algo en la versión clásica, simplemente un cero y un uno, y básicamente es el bloque fundamental de la información a muy bajo nivel que se puede crear en la Tierra.

Olivier Ezratty: Exactamente.

Joannes Vermorel: Esta es una visión muy discreta y elegante, arraigada en las matemáticas básicas. Creo que la audiencia tiene una muy buena comprensión de lo que es un bit, pero tal vez no. La mayoría de los programadores no tienen idea de cómo funciona un procesador.

Olivier Ezratty: Sí, pero asumamos que hay una comprensión general de lo que es un bit en la audiencia, solo por el bien de la constitución de este episodio.

Joannes Vermorel: Estoy seguro de que nuestra audiencia entiende muy bien lo que es un bit, pero la mayoría de los programadores no tienen idea de cómo funciona un procesador. Asumamos que hay una comprensión general de un bit, solo por el bien de este episodio.

Olivier Ezratty: Exactamente, así que tenemos la lógica básica y demás. Cuando entramos en el ámbito de los qubits, hay tanta confusión porque he leído en internet de todo y lo contrario acerca de esos qubits. Tal vez si pudieras darnos una idea de la perspectiva principal sobre qué hace que un qubit sea un qubit y cómo se diferencia completamente de la parte clásica.

Joannes Vermorel: Curiosamente, un qubit puede describirse como un objeto matemático o un objeto físico, pero están entrelazados. Eso es lo mismo desde el punto de vista físico.

Olivier Ezratty: Comencemos con el aspecto físico. Un qubit es lo que se llama un TLS, un sistema de dos niveles. Es un objeto cuántico que tiene dos niveles, como un átomo que tiene dos niveles de energía: un estado fundamental sin excitación y un estado excitado. En el mundo real, hay muchos estados excitados diferentes en un átomo. Puedes controlar estos dos niveles de energía mediante láseres u otros medios. Por ejemplo, puedes controlar el spin de un electrón, que es cuantizado, por lo que solo puede ser hacia arriba o hacia abajo en una dirección determinada, dándote dos valores. Si tomas un fotón, puede tener diferentes polarizaciones.

También existen objetos compuestos como los lazos superconductores. Un qubit superconductivo no es un objeto único; son miles de millones de electrones circulando en un lazo. En ese lazo, que se mantiene a muy baja temperatura, hay una barrera llamada unión de Josephson. Esta barrera posibilita la creación de un efecto túnel, que resulta en un fenómeno extraño donde puedes tener una superposición de dos niveles energéticos o de fases y amplitudes distintas de la corriente que circula en el lazo, creando un sistema de dos niveles.

Siendo un sistema cuántico, un qubit puede estar en superposición en dos estados diferentes. Puedes tener simultáneamente el estado fundamental y el estado excitado de un átomo, una superposición del spin hacia arriba o hacia abajo de un electrón, o una superposición de diferentes polarizaciones de un fotón.

Ahora, si observas la parte matemática, la superposición se puede expresar como un peso para el cero y el uno, que corresponden al estado fundamental o al estado excitado. Estos coeficientes, usualmente llamados Alfa y Beta, son números complejos y deben normalizarse. Se podría describir la superposición de esos dos estados en un qubit como dos números. Frecuentemente, se describen en la llamada esfera de Bloch, una esfera donde un vector describe el estado de tu qubit. Cuando el vector está en el Polo Norte, significa que estás en cero; cuando está en el Polo Sur, es uno. Todas las posiciones intermedias, como en el ecuador, corresponden a un estado superpuesto de alguna parte de cero y alguna parte de uno. Si estás en el hemisferio sur, significa que tienes más unos que ceros; si estás en el hemisferio norte, significa que tienes más ceros que unos. Si das la vuelta alrededor del ecuador, significa que tienes una fase diferente de la señal. De hecho, descubrí que fue interesante hacer una comparación entre un qubit y simplemente una señal electrónica. Cuando manejas una señal de red, como una señal sinusoidal, tienes una fase y una amplitud, y un qubit es más o menos así. Es una fase y una amplitud, y mides esos dos valores con los dos números que describen tu qubit.

Entonces, ¿qué es esta superposición? La superposición proviene del hecho de que todos esos objetos cuánticos con los que lidias en la física cuántica pueden comportarse como partícula o como onda, dependiendo de cómo los observes o manejes. La mejor forma de entender qué es un qubit es observar el comportamiento ondulatorio de esos objetos cuánticos. Es fácil entender que si tienes dos ondas correspondientes a un estado fundamental y a un estado excitado, puedes sumarlas, y se forma una tercera onda. Eso se basa en la ecuación de Schrödinger, por cierto. Una solución de la ecuación de Schrödinger para el estado fundamental es una solución, una solución para el estado excitado es otra solución, y sucede que, dado que se usa álgebra lineal en la ecuación de Schrödinger, una combinación lineal de esas dos soluciones forma otra solución.

Entonces, esa es una visión matemática de la ecuación de Schrödinger. Una combinación lineal de dos ondas forma otra onda, como dos notas de piano, un do y un C, que dan otra nota. Pero eso no te dice de dónde viene el poder. El poder proviene del hecho de que si tienes varios qubits uno al lado del otro y puedes conectarlos, el espacio de datos que manejas crece exponencialmente con el número de qubits. Es decir, que si añades un qubit, un tercer qubit, un cuarto qubit, cada vez multiplicas por dos el espacio de datos. Digamos que tienes 100 qubits. Si tienes 100 qubits, ese objeto cuántico compuesto está manejando un espacio de información cuyo tamaño es 2 a la potencia de 100 números complejos. Es una gran cantidad de datos, pero es analógico. Manejas un espacio de datos analógico, pero es un espacio enorme que crece mucho más rápido que con los bits clásicos.

Joannes Vermorel: Creo que una cosa que realmente difiere del paradigma clásico es que, cuando la gente piensa en un bit, lo ven como algo en lo que añadir bits es un proceso muy aditivo. Cuando añades bits de memoria, es lineal. Tienes el doble de memoria, genial, así que puedes tener, ya sabes, el doble de pestañas de Slack abiertas en tu computadora, lo que sea. Pero es fundamentalmente completamente lineal. Y aquí, lo que estás diciendo es, porque, obviamente, a primera vista tenemos sistemas informáticos donde la gente ni siquiera habla en bits, porque los números serían tan gigantescos. Primero hablan en bytes, que son grupos de ocho, y luego la gente ni siquiera habla en bytes, usualmente se refieren a megabytes, gigabytes o terabytes. Los números a los que estamos acostumbrados son absolutamente gigantescos. Pero debido a que se necesitan números gigantescos en el sentido clásico para hacer cosas de verdadero interés, no te impresiona decir, “tengo algo que serían 53 bits.” La gente diría, “bueno, ya sabes, realmente no hay nada. Quiero decir, era en la época del ENIAC, sí, pero hoy en día tienes más memoria.”

Olivier Ezratty: Sí, exactamente. Eso ya eran miles de bits. Así que resulta poco impresionante, pero se pierde el punto. El punto, si entiendo correctamente, es que cuando la gente dice que tiene 20, 50, 60 o 100 qubits, quiere decir que tiene un sistema en el que todos están completamente entrelazados. Forman parte de un solo sistema y pueden hacer cosas juntos. Dos sistemas que son, digamos, 50 qubits más 50 qubits no son absolutamente lo mismo que 100 qubits.

Joannes Vermorel: Exactamente. Pero hay muchos conceptos erróneos al respecto.

Olivier Ezratty: Por ejemplo, se puede malinterpretar pensando que la velocidad de la computación cuántica proviene del espacio de computación. Eso no es cierto. Hay una ventaja de espacio y una ventaja de velocidad, y están conectadas, pero son diferentes. De hecho, si tienes n qubits, tienes un espacio de computación de 2^n números complejos. Así, si eres preciso, equivale a 2^(n+1) números reales o números de punto flotante, si hablamos en sentido computacional. Pero eso no explica por qué puedes calcular más rápido.

Calcular más rápido significa que tienes una cantidad de operaciones llamadas puertas cuánticas que no crecen tan rápido como en la computación clásica. Entonces, en la computación clásica, los tipos de problemas que nos interesa resolver con la computación cuántica son aquellos que escalan exponencialmente. Hay muchos problemas combinatorios que escalan exponencialmente con el número de variables, y queremos que esos problemas no escalen exponencialmente en tiempo de cálculo en la computadora cuántica. Es decir, tienes que tener un menor número de operaciones que escalen, digamos, linealmente o logarítmicamente, o incluso de forma polinomial, y no exponencialmente en la computadora cuántica, donde sí lo hacen en la clásica. Y luego hay constantes que pueden dificultar las comparaciones, pero aun así.

La longitud del algoritmo es lo que determina la velocidad de la computadora cuántica. El algoritmo utiliza muchos entrelazamientos, es decir, las conexiones entre los qubits. Tienes que encontrar una manera de ensamblar un algoritmo que sea eficiente, y ahí radica la ciencia de la computación cuántica, que es complementaria al tamaño.

Y hay otro aspecto que, aunque no es un concepto erróneo, no es del todo conocido. Cuando mides el resultado de tu algoritmo al final, obtienes n bits, no n qubits. Es decir, obtienes un 0 o un 1 para cada uno de los 100 qubits que tienes. Así, al final, obtienes una pequeña cantidad de información. Manejas una gran cantidad de información, 2^100 números complejos durante tus cálculos, y al final solo obtienes 100 bits, bits clásicos.

Entonces, te preguntarás, ¿por qué todo este lío? Significa que la potencia de la computación cuántica proviene de la capacidad de explorar un gran espacio de información pero, al final, de obtener un resultado más pequeño. Digamos, por ejemplo, que quieres factorizar un número grande. La factorización utiliza un algoritmo complicado que explora el espacio utilizando el algoritmo de Shor, que es una de las soluciones para ello. Al final, te da un número pequeño, un número que está compuesto de bits.

Así se explica la cosa, y además, en muchos algoritmos, lo que haces es ejecutar tu algoritmo varias veces y promediar los resultados para obtener un número de punto flotante para cada uno de los qubits que tienes. Otro concepto erróneo es que la computación cuántica es buena para el gran Big Data.

Joannes Vermorel: Sí, por eso lo mencionaba, porque obviamente no funciona. La forma en que lo interpreto es también que, prácticamente por diseño, a menos que podamos de alguna manera diseñar sistemas de qubits que sean capaces de tener, digamos, teraqubits o algo así, lo cual sería una especie de locura. Quiero decir, tener como miles de millones y miles de millones de qubits, sí, pero hasta que lleguemos a ese punto, vemos que tenemos una especie de cuello de botella incluso para canalizar datos en el sistema.

Introducir datos en una computadora cuántica es un gran problema. Todavía es un campo de investigación porque una compuerta cuántica que introduce algunos datos en un qubit toma algo de tiempo. Por cierto, es muy lenta. Estaba leyendo algo como 10 kilohertz o algo así, ya sabes, algo así, con un orden de magnitud; IBM ahora mismo está entre 2 kilohertz y 10 kilohertz, lo que significa el número de ciclos de operaciones por segundo. No es muy rápida.

Olivier Ezratty: Sí, incluso era ion atrapado, que es un sistema alcalino proveniente de IonQ o Honeywell en EE.UU., es aún más lento. Por lo tanto, no es muy rápido poner información allí. La mayor parte del tiempo, usamos los llamados algoritmos híbridos donde la ruta complicada de datos es realizada por algoritmos clásicos, y luego alimentas el algoritmo cuántico con los datos comprimidos puros a nivel de bit, que no requieren muchas compuertas de control. Luego, el cómputo explora ese enorme espacio de información y arroja un resultado pequeño.

Pero hay otra cosa que está molestando en este momento. Cuando diseñamos un algoritmo cuántico, la mayor parte del tiempo pensamos en un objeto matemático perfecto, este qubit matemático que realiza álgebra lineal. Es como multiplicar un vector por una matriz y obtener un vector, que es simplemente la multiplicación de matriz y vector al controlar el cálculo. El problema es que los qubits que tenemos hoy y los que tendremos en el futuro son ruidosos. Generan un error significativo en cada operación. Así que, debes obtener los datos allí en promedio.

En los sistemas cuánticos existentes, cada operación genera un error del 1%. Por lo tanto, significa que si computas una sola operación al final, el resultado bueno es cero. Es algo simplista, pero te da una idea. Muchos algoritmos que se supone deben aportar una aceleración exponencial necesitan alrededor de 10 a la 9 o 10 a la 14 operaciones. Por lo tanto, no funcionará si tienes demasiado ruido. Terminamos en una situación en la que tenemos que encontrar una solución alternativa para este ruido.

Se están explorando dos caminos. Uno es encontrar maneras de crear algoritmos que puedan soportar ese ruido, llamados algoritmos poco profundos (shallow algorithms). Estos son algoritmos que tienen un bajo número de compuertas y operaciones para que no se llegue al punto en que todo se descompone. El otro camino es usar las llamadas operaciones controladas. Las operaciones controladas son una forma de crear qubits lógicos, es decir, qubits que, vistos desde el exterior, tienen buena calidad. Ese es el que necesitamos para un algoritmo dado, pero para obtener ese resultado, esos bits lógicos están compuestos de muchos qubits físicos redundantes, y la redundancia es enorme.

Los planes actuales indican que para tener un qubit de muy buena calidad, necesitamos 10,000 qubits. Para obtener una ventaja cuántica desde un punto de vista puramente matemático, se debería tener al menos 50 qubits, más bien 100. Por cierto, está entre 50 y 100. Así que, 100 qubits lógicos por 10,000 qubits dan como resultado 1 millón de qubits. Por lo tanto, necesitas 1 millón de qubits físicos de muy buena calidad para crear una computadora cuántica realmente útil que aporte alguna ventaja cuántica. En este momento, el último récord es de IBM. Anunciaron en noviembre pasado, y en un par de semanas lanzarán en línea un sistema que tiene 433 qubits. Pero esos qubits tienen fidelidades muy bajas, probablemente menos del 99% de fidelidad. Esto significa más de 1% de error en cada operación, así que no es adecuado para hacer nada, diría, en este momento o algo muy útil. Es un paso en una extensa hoja de ruta de IBM que tiene mucho sentido, pero es un paso intermedio. Así que, hay una gran diferencia entre 433 qubits y 1 millón de qubits de altísima calidad que podrían implementar corrección de errores para obtener este tipo de verdadera ventaja cuántica. Hay mucho trabajo por hacer allí.

Existe otra solución; viene de IBM, por cierto, y de Google y otros. Utilizan un nuevo método creado hace un par de años, llamado mitigación de errores cuánticos. La mitigación es diferente a la corrección. La corrección es cuando corriges errores en cada operación mediante redundancia. La mitigación es un poco diferente; es una manera de utilizar, por cierto, IA, de modo que usa mucho machine learning. Entrenas tu sistema para entender los fenómenos de error en tu sistema y realizas algún tipo de corrección post-selección. Así, computas tus resultados muchas veces y, después de cierto entrenamiento, eres capaz de corregir los resultados, pero una vez que se ha completado todo el cómputo. Se supone que extiende la capacidad de los llamados sistemas de computación cuántica ruidosos. El mismo tipo que inventó el apodo “quantum supremacy” inventó otro apodo llamado “NISQ,” que significa computadora cuántica de escala intermedia ruidosa. Ideó ese nombre exactamente hace cinco años, en 2018, así que, nuevamente, John Preskill. Y se supone que los sistemas ruidosos con mitigación de errores cuánticos permitirán una computación cuántica útil para las empresas. Pero aún no hemos alcanzado ese umbral; puede que sea en un par de años, pero hay algunas incertidumbres al respecto.

Joannes Vermorel: Despertó mi curiosidad. Y de nuevo, esto es altamente especulativo. Para mí, se trata de utilizar algoritmos poco profundos, que probablemente es la perspectiva a corto plazo para simplemente hacer que funcione. La visión a largo plazo de la corrección de errores, quizá también existan otros enfoques que digan: “Tengo un sustrato, un sustrato físico que realiza operaciones ruidosas. Quizás simplemente acompaña el ruido, en situaciones donde tener errores no representa un gran problema.” Y quizá en machine learning veo que hay muchos pasos en los que, por ejemplo, existen artículos que muestran que uno de los cuellos de botella de, diría, uno de los sabores modernos de la IA, que es deep learning, es que terminas con una multiplicación de matrices que consume muchos recursos. Ha habido algunos artículos muy interesantes que muestran que, bueno, la multiplicación de matrices es lo que queremos desde un punto de vista matemático, pero ¿realmente lo necesitamos operativamente? Quiero decir, la precisión en esa precisión o incluso, simplemente sucede que son ese tipo de cosas las que funcionan en deep learning, pero quizá la razón por la que funcionan está completamente solo tangencialmente relacionada con el hecho de que estamos haciendo una versión puramente lineal en algunos casos; reducimos el consumo de energía al disminuir la precisión, exactamente de 16 bit a 8 bit, incluso a 1 bit en algunos casos, para sistemas limitados. ¿Ves lugares donde la gente simplemente juega con operadores que son muy poderosos a su manera, incluso si son ruidosos, para hacer cosas que quizá sean especulativas? Así que, probablemente esas cosas ni siquiera se estén haciendo, pero ¿ves áreas donde la gente realmente resolvería problemas con computación cuántica que ni siquiera se consideraban particularmente interesantes? Es muy frecuente que el hecho de tener los medios para hacerlo es lo que lo hace interesante.

Olivier Ezratty: Diría que la respuesta es en su mayoría no, y lo detallaré. Existen principalmente tres tipos de algoritmos que podrías implementar en sistemas a corto plazo. El primer tipo es la simulación química, donde simulas la ecuación de Schrödinger, observas los orbitales de los electrones en una molécula e intentas entender la estructura de la molécula. Necesitas encontrar su estado fundamental, el nivel de energía más bajo, y todas las moléculas. Eso en realidad requiere mucha precisión. Así que, no funciona bien, y requiere mucha precisión, particularmente si quieres hacerlo mejor que la computación clásica. Ya existen sistemas basados en redes tensoriales y diferentes técnicas para la simulación química en sistemas clásicos, que funcionan bien, pero son limitados. Si quieres simular una molécula más complicada en un sistema cuántico, necesitas tener una precisión muy alta.

El segundo tipo de algoritmo son los algoritmos de optimización, más o menos optimización binaria, como el problema SAT, max cut y muchos algoritmos de búsqueda diferentes o el famoso problema del viajante. Esos sistemas tampoco toleran errores.

El último es quantum machine learning (QML). Esos son los tipos de sistemas en los que se puede ser tolerante a cierta forma de ruido. Pero hasta donde sé, existen algunas limitaciones en lo que se puede hacer con quantum machine learning. Una es que todos estos algoritmos tienen una parte clásica muy grande y una parte cuántica muy pequeña. La segunda es que alimentar los datos en el sistema es muy costoso. Hasta ahora, quantum machine learning es una de las áreas en las que, en los sistemas a corto plazo, no hay muchas pruebas de una verdadera aceleración en el tiempo de cómputo. Sigue siendo un área de investigación abierta.

Eso es cierto para todo en la computación cuántica, pero entender dónde están las verdaderas aceleraciones para cada una de las categorías que describí, e incluso para las categorías que se desarrollan para los qubits lógicos que se crean, todavía está en proceso. Tienes mucha teoría, pero la teoría debe enfrentarse a la realidad del hardware, a la realidad de todos los gastos generales de la corrección de errores cuánticos y a todos los demás gastos generales. Incluso la duración de las compuertas es una consideración, porque, dependiendo del tipo de qubit que uses, la compuerta no tiene la misma duración.

Por ejemplo, si tomas un qubit superconductor, que es el dominante hoy, la duración de la compuerta para una operación de un solo qubit es de unos 20 nanosegundos, lo cual es algo corto. Pero la duración de la compuerta para una compuerta de dos qubits suele ser de un par de cientos de nanosegundos. Y luego tienes la electrónica que controla la compuerta, porque la compuerta no es cuántica. La compuerta proviene de la emisión de una señal que proviene de un dispositivo electrónico clásico. La señal se genera como una especie de pulso de microondas que tiene una duración, y es generada por electrónica clásica, ya sea a temperatura ambiente o a veces a una temperatura muy baja. Ese sistema tiene retardo, toma algo de tiempo generar los datos y luego ese sistema debe ser controlado por un sistema clásico, porque una computadora cuántica, en la mayoría de los casos, es siempre una computadora clásica que controla la electrónica clásica, generando algún tipo de fotón. El fotón puede estar en un régimen de microondas, digamos a cinco gigahertz, o en el régimen óptico, en el espectro visible o infrarrojo, usualmente no UV. Y esos fotones se envían al qubit, cambian su estado, y luego enviamos otros tipos de fotones o de cualquier frecuencia al qubit. Ves lo que es emitido por el qubit, observas la señal, conviertes la señal de analógica a digital, la examinas y luego obtienes una idea de si es cero o uno. Así, tienes este tipo de bucle entre la computación clásica, la electrónica clásica y el qubit, en un sentido y en el otro.

Joannes Vermorel: Esto me lleva a una pregunta que es, de nuevo, solo para probar un poco mi entendimiento. También significa que, en realidad, no me había dado cuenta de que las computadoras cuánticas estaban tan controladas a nivel de compuerta por la electrónica. Pero, según tengo entendido, si quieres tener cualquiera de esas hermosas propiedades emergentes de la mecánica cuántica, necesitas estar a temperaturas súper bajas, prácticamente.

Olivier Ezratty: Depende. La mayor parte del tiempo es cierto, pero hay muchas diferencias entre los tipos de qubits. Los qubits que son más exigentes en cuanto a la temperatura son los qubits superconductores; se necesitan alrededor de 15 milikelvins. Y eso significa que cada vez que tienes un sistema electrónico clásico que los controla, va a agregar energía y quizás calentarlos un poco. Por eso tienes que controlar el nivel de energía que se gasta en cada una de las capas, ya que no se llega de inmediato a 15 milikelvins. Usualmente es un gran cilindro, así que comienzas a 50 kelvin, luego bajas a 4 kelvin, a 1 kelvin, a 100 milikelvins y luego a 50 milikelvins. Así, hay muchas etapas para alcanzar esa temperatura, y te aseguras de que cada vez que una señal electrónica desciende en ese bucle, se reduzca el número de fotones. Se aplica una atenuación de la señal para eliminar los fotones extra al nivel adecuado y asegurarte de que lo que se calienta a 15 milikelvins se reduzca al mínimo. Y en el otro sentido, se utilizan amplificadores; hay un amplificador en esta etapa que se usa para amplificar el sistema para la lectura del qubit. Pero esos son los qubits superconductores. Luego tienes los llamados qubits de silicio o qubits de spin en silicio. Estos utilizan sistemas semiconductores, usan el spin del electrón y pueden funcionar a una temperatura más alta. Pero cuando digo más alta, en lugar de 15 milikelvins, es un rango entre 100 milikelvins y 1 kelvin. Sigue siendo muy frío. Está muy por debajo de la temperatura en la que el nitrógeno es líquido, que es 77K. Incluso por debajo de que el hidrógeno sea líquido. Incluso por debajo de que el hidrógeno sea líquido. Es helio, sí. El helio está por encima de 1 kelvin, y hay dos isótopos de helio, helio-3 y helio-4, que tienen temperaturas diferentes para llegar allí. Básicamente, no es el congelador de tu casa.

Joannes Vermorel: Sí, el congelador cuesta más de un millón de euros, así que es bastante caro. Pero hay otras tecnologías que son diferentes. Tomemos a los fotones, por ejemplo.

Olivier Ezratty: Si quieres controlar fotones en un procesador, puede ser a temperatura ambiente, pero aún necesitas algo de criogenia porque, la mayor parte del tiempo, debes enfriar la fuente del fotón, que en la mayoría de los casos se basa en algún efecto semiconductor que debe enfriarse. Así que, déjame darte un ejemplo de Francia. Tenemos una startup llamada Candela. Ellos tienen su propia fuente de fotones que se basa en un sistema semiconductor de tres-cinco, basado en arseniuro de galio y aluminio, con muchas capas, espejos de Bragg y puntos cuánticos en su interior. Este pequeño dispositivo tiene que ser enfriado a unos 4 Kelvin para generar una corriente de fotones individuales que luego se usan en el cómputo. Después, los fotones individuales entran en un circuito con guías de onda que están a temperatura ambiente, y al final, necesitas detectar los fotones uno por uno. Así que, a temperatura ambiente, puedes tener un sistema en el que los fotones se controlan individualmente.

Joannes Vermorel: Oh, eso es interesante. No sabía que las guías de onda podían interactuar entre sí.

Olivier Ezratty: Sí, y al final, necesitas contar el número de fotones que tienes en cada guía de onda. El detector de fotones en sí tiene que ser enfriado porque la tecnología más prometedora para detectar fotones de forma individual se basa en un efecto superconductor, y esos sistemas también se enfrían a unos 4 Kelvin. Así que, necesitas enfriamiento en ambos extremos del sistema, pero no en el medio. Ahora, tomemos átomos neutros; es una bestia muy diferente.

Joannes Vermorel: En la ficha técnica de esos proveedores, dicen que no se necesita enfriamiento, pero no es cierto.

Olivier Ezratty: Lo que hacen es que necesitan controlar los átomos, ubicarlos en un lugar determinado en un vacío. Para ello, utilizan láseres en tres direcciones y emplean una tecnología denominada Magneto-Optical Trap que fue inventada por Jean Dalibard, uno de los estudiantes de doctorado de Alain Aspect. Esta técnica se utiliza para controlar la posición del átomo, pero no para enfriar el sistema. Utilizan otro sistema con otro láser y un dispositivo especial diferente que controla la posición del átomo individualmente. Cuando los átomos están enfriados y posicionados muy bien, su temperatura se sitúa en el rango de nano-Kelvin. Sorprendentemente, no han utilizado un refrigerador; simplemente han empleado una bomba para extraer átomos del sistema y láseres. Así que se trata de un enfriamiento basado en láser.

Joannes Vermorel: Pero aún resulta contraintuitivo, ya que aparentemente se está añadiendo energía al lanzar fotones, pero en realidad el efecto neto es enfriar.

Olivier Ezratty: Sí, utilizando el efecto Doppler. El efecto Doppler es un método: si tienes un átomo acercándose y le envías energía mediante un fotón, el fotón actúa como una pelota y empuja al átomo en la dirección contraria. Esto hace que se desacelere. Y aquellos átomos que se movían en sentido opuesto, no reciben la misma energía debido al efecto Doppler; la energía que les llega es menor, por lo que no se ven afectados. Así, en promedio, todos los átomos que se aproximan se desaceleran; los demás, no tanto. Si haces esto en seis ciclos, se reducirá progresivamente el movimiento de todos los átomos. Además, no se usa ningún efecto mecánico; es únicamente la luz la que frena los átomos. Pero, aun así, el sistema se enfría, ya que ¿qué es la temperatura? Es una medida del movimiento de los átomos en un medio dado, por lo que sigue enfriándose.

And what’s interesting is what they discovered, for example, in Pasqal, the French company, or in Q-CTRL, with the competitor based in Harvard in the U.S. They discovered that when they add more than a couple hundred atoms in that vacuum chamber, to make sure that they do create a very high-quality vacuum, they have to put some cooling in the pump. So now, the cooling is not on the qubits themselves; it’s on the pump that removes the atoms from the chamber. That engineering, I love that. This kind of thing, that’s real engineering. And so, the last one I could mention is the technology called NV centers. We mentioned that for sensors, but it can be used also for computing. And there is a company based in Australia named Quantum Brilliance, and actually, it’s a German-Australian company. And that company has already created a five-qubit system that works at room temperature. I’m not sure it could scale very well, I’m not sure about it, but still, that technology could potentially work at room temperature.

Joannes Vermorel: Lo que realmente me encanta de esta discusión es que demuestra que, siempre que hay proveedores, existen incentivos para presumir, y para mí, como alguien que siente cierta curiosidad al respecto, lo que observo en el campo es un flujo interminable de afirmaciones increíbles. Olivier Ezratty: Exacto. Y está bien. Quiero decir, además, que, siendo tú mismo un proveedor, no puedes contarlo todo cada vez; hay que tomar decisiones, hay que simplificar las cosas. Joannes Vermorel: Exactamente, quiero decir, no puedo decir que se sepa todo sobre cada cosa que hacemos. Y aquí tienes, por cierto, una copia del código fuente y una copia de todas las experiencias que realizamos. En teoría, podrías concebirlo; en la práctica, sería peor, porque generaría muchísimo más ruido. Así que, ¿cómo, y mi percepción es que este campo de tecnología cuántica es bastante opaco, al menos para los forasteros? Tu informe arroja muchísima luz, y lo interesante es que lo que más me atrae, específicamente (aunque es un poco tangencial), es cómo se opera cuando se trabaja con asuntos que, sin duda, son muy complicados. Creo que podemos estar de acuerdo en que no es sencillo. Hay muchísimas afirmaciones, mucho ruido, y como el software empresarial es prácticamente algo similar, alguien dice que está haciendo algo fantástico. Sí, en cierto modo, pero viene acompañado de ajustes, dependencias y costos. Estás operando en un campo que es, en cierto modo, muy complejo. Podemos argumentar que en supply chain la complejidad es simplemente accidental, es decir, la gente hace las cosas de formas probablemente mucho más complicadas de lo necesario. Eso, en realidad, reduce la complejidad en la computación cuántica. En ese campo se trata con el universo, que es lo que es. Es menos accidental, pero eso no resuelve el hecho de que las cosas se vuelven muy difíciles. Olivier Ezratty: ¿Cómo se le da sentido al progreso en este campo? Joannes Vermorel: Quiero decir, has comentado que hablas con la gente, pero una de las cosas que desconcierta a la mayoría de mis prospectos es que, en ese tipo de juegos, prácticamente todos son proveedores. Entonces, ¿cómo identificas a quién se le puede confiar? Porque, por ejemplo, hay tanta gente que, si me adentrara en este ámbito cuántico, habría demasiado que asimilar. ¿Cómo se distingue el fraude del que no lo es? Sí, me dijiste que la solución es hablar con un ganador del Premio Nobel de Física, pero ellos no lo saben todo. Esa es una manera de resolver el problema, pero ¿cómo identificas a las personas que pueden actuar como puente para obtener entendimiento, ya que hay tantos posibles fraudes, afirmaciones descaradas y, además, tan poco tiempo para investigar todo eso? Olivier Ezratty: ¿Cómo navegas? Joannes Vermorel: Básicamente, trato de reunirme con la mayor cantidad de científicos posible, mayormente de investigación fundamental. Procuro ampliar la diversidad de las personas con las que me encuentro; por ello, es importante tener reuniones tanto con físicos como con ingenieros, además de personas que se dedican más a algoritmos y ciencias de la computación. Aunque debería conocer a más gente en ese ámbito, creo que actualmente me encuentro con más físicos que con informáticos. En tu vida pasada te reunías con más expertos en computación de alto rendimiento o supercomputación, lo cual es una zona distinta en la computación clásica. Intento leer la mayor cantidad de artículos científicos posible y comprender el lenguaje técnico. Eso es lo primero que se debe hacer al leer un nuevo artículo. Pero es un juego continuo, un desafío diario. Una de las razones por las que es complicado, y que considero una ventaja para la industria en este momento, es la diversidad. Cuando hablo de diversidad, me refiero a que actualmente existen al menos entre 20 y 30 tipos diferentes de qubits. En contraste, en el caso de transistores y chipsets clásicos, sólo cuentas con un tipo de transistor CMOS. Hay algunas variaciones, pero la diferencia entre el transistor en tu iPhone, tu Mac, tu PC o tu servidor es de aproximadamente un uno por ciento. Es casi la misma tecnología, la misma técnica: dopado NP de silicio y compuertas. Eso es siempre lo mismo en la computación clásica. En la computación cuántica, tienes una serie de tecnologías diferentes. Es asombroso. Y a veces, en una tecnología concreta, tan solo hay, digamos, 50 personas en el mundo que la conocen. Por ejemplo, hace dos semanas estuve en Las Vegas, no por el CES (al que dejé de asistir hace tres años), sino por la reunión de APS, la American Physics Society. Ese es el mayor grupo de físicos del mundo: 13,000 en un mismo lugar. Olivier Ezratty: Y me reuní con una compañía que se acercó a mí. El nombre de la compañía es Iroquo, nadie la conoce muy bien. Tienen sede en EE. UU., en la región de Chicago, y están desarrollando un qubit de silicio, no un qubit de spin. Es decir, controlan el spin de un electrón, pero ese electrón se encuentra depositado sobre un sustrato de helio, helio líquido frío, sobre el que se forman spins de electrones. Es extraño, quiero decir, realmente muy extraño. ¿Y por qué emplean eso? Porque el helio aisla los spins de los circuitos circundantes. Es una de las muchas tecnologías peculiares que existen. Y en cada una de estas tecnologías, solo hay unos pocos científicos que pueden explicar de qué se trata y cuáles son sus pros y sus contras. Hay que aprender a vivir con ello, a convivir con la incertidumbre. Hay que manejar información parcial, confiar en el instinto, y también es necesario contar con un amplio conocimiento en ingeniería en todas sus dimensiones. Por ejemplo, una de las cosas que descubrí recientemente, trabajando como cofundador de la Quantum Energy Initiative junto a Alexa y otros investigadores, fue que era muy importante fijarse en la electrónica. La calidad de la electrónica que controla los láseres o las microondas que se envían al qubit es tan importante como los propios qubits. Y así, la electrónica no es algo común. Quiero decir, cuando eres científico de la computación, no dominas nada de ecuaciones. Tuve que volver a las transformadas de Fourier y a comprender la teoría de señales, entender qué es el jitter, es decir, las variaciones en la fase, la amplitud o la frecuencia de una señal generada por la electrónica clásica. Comprender la potencia necesaria para generar una microonda, la atenuación, el filtrado, y todo eso; en definitiva, la ingeniería electrónica está influyendo en el diseño del sistema de computación cuántica. Joannes Vermorel: Y para mí, creo que la lección muy interesante es que, ya ves, argumentaría que si tomo mi propio campo, el software empresarial, y el interés en supply chain, también existe una asombrosa variedad de perspectivas de nicho, proveedores de nicho y demás. Solo, por ejemplo, al abordar el problema de, digamos, supply chain, probablemente haya 20 filosofías competidoras sobre cómo afrontarlo. Está, por ejemplo, la corriente principal, flow casting, DDMRP, SNOP. Es decir, son puntos de vista literalmente diferentes, y hay docenas. Y además hay muchos proveedores. Lo que realmente me interesa es que, en lo que describes, existe la posibilidad de forjar una opinión relativamente educada, una opinión relativamente precisa sobre si esas cosas funcionan, sin que seas tú quien realice directamente un experimento de control. Es decir, no montaste un laboratorio con el material necesario para decir: “¿Replica este artículo?” Porque hay un tipo de pensamiento ingenuo que sostiene que la única forma de saber si lo que dice un proveedor es cierto es realizando el experimento y verificándolo. Sí, puedes probar tu software online. Pero en el software empresarial, a veces, el problema es que, incluso si quieres hacer una prueba, tienes que desplegarlo en muchos lugares a la vez. Es sumamente poco práctico. Por eso la mayoría de los proveedores ni siquiera ofrece una prueba gratuita, ya que no tiene sentido. Se necesitaría desplegar la solución en 20 ubicaciones diferentes apenas para comenzar. Olivier Ezratty: Lo interesante, y creo firmemente en este enfoque, es acudir a una persona que formula una afirmación, dejar que la defienda y luego acudir a otra, idealmente alguien con una perspectiva muy diversa y libre de conflictos, y a través de ello aprender algo nuevo. En mi caso, me reúno regularmente con muchos científicos y existe mucha serendipia. A veces, algunas personas me dicen: “Oh, deberías conocer a ese tipo o a esa señora”, y tras conocerlos, aprendo algo nuevo. Por ejemplo, estuve en Grenoble en noviembre del año pasado y conocí probablemente a 15 científicos en un solo día. Me sorprendió, porque me encontré con gente que trabajaba en los llamados qubits topológicos, un área en la que Microsoft es famosa por ser el único proveedor que apuesta por ese tipo de qubit. Encontré a cuatro personas en Grenoble y les pregunté: “Vale, ¿con quién trabajan?” y me contestaron: “Oh, trabajamos con ese tipo en EE. UU.” Conocía el nombre de ese individuo porque sabía que había conseguido la retractación de un artículo en Nature de parte de gente de Microsoft. Él tiene su sede en la Universidad de Pittsburgh. Así, aprendí mucho conociendo a esas personas. Joannes Vermorel: Volviendo a tu informe, estoy tomando prestado algo que encontré en él: en la primera sección explicas cómo leer artículos científicos. Esto es muy interesante, pues dichos artículos cuentan con 20 autores y no sabes si todas esas personas son relevantes. Luego dices: “Bueno, el nombre del primer autor corresponde a un estudiante de doctorado que realizó el trabajo; todas las demás personas apoyaron el trabajo de manera tangencial; y el último es, en realidad, el supervisor o director del laboratorio, quien puede o no entender realmente lo que sucede en el artículo.” Olivier Ezratty: Lo interesante es que has descubierto una forma muy reveladora de obtener pistas y navegar por el campo. Y no es magia; existen indicios simples que, si los tienes, te permiten orientarte en el ámbito. No sé si lo describí en esa parte de mi libro, pero al identificar una laguna, por ejemplo, si un laboratorio afirma: “Ah, descubrí un nuevo tipo de qubit que es mejor”, te preguntas: “¿Mejor en qué sentido?” Entonces buscas los números que publican, y la mayoría de las veces no revelan todos los datos. Por ejemplo, pueden decir que está estabilizado para un supuesto T1 de cierto número de microsegundos, pero sorprendentemente, no proporcionan ningún número respecto a las fidelidades de los qubits. Quizás en ese aspecto no sean tan buenos. Y a veces ni siquiera indican el número de qubits del experimento, lo que implica que no cuentan con muchos. A veces se puede deducir algo a partir de la información faltante. Joannes Vermorel: Es típico en la computación cuántica, en gran medida debido a la comunicación de los proveedores. Conozco una compañía, que prefiero no nombrar, con sede en América del Norte. Ellos muestran la calidad de sus qubits, pero no indican el número. Y es interesante porque, si no dan un número, significa dos cosas: que dicho número es muy bajo y que, además, las fidelidades que reportan para sus qubits son engañosas. Porque, normalmente, cuando se tiene un gran número de qubits, es más difícil lograr una buena fidelidad, y cuando son pocos, si muestran una fidelidad alta sin mencionar que sólo se trata de tres, cuatro o cinco qubits, están llevando a la gente a error.

Joannes Vermorel: Para mí, creo que la lección muy interesante es que, ya ves, argumentaría que si tomo mi propio campo, el software empresarial, y el interés en supply chain, también existe una asombrosa variedad de perspectivas de nicho, proveedores de nicho y demás. Solo, por ejemplo, al analizar el problema de, digamos, supply chain, probablemente haya 20 filosofías competidoras sobre cómo abordarlo. Está, por ejemplo, la corriente principal, flow casting, DDMRP, SNOP. Es decir, son puntos de vista literalmente diferentes, y hay docenas. Y además, existen muchos proveedores.

Lo que realmente me interesa es que, en lo que describes, existe la posibilidad de formar una opinión relativamente educada y precisa sobre si esas cosas funcionan, sin que tú debas proceder con un experimento de control directo. Es decir, no montaste un laboratorio con lo necesario para decir, “¿Replica este artículo?” Porque hay un pensamiento ingenuo que sostiene que la única forma de saber si lo que afirma un proveedor es cierto es realizando el experimento y comprobándolo. Sí, puedes probar tu software online. Pero con el software empresarial, a veces el problema es que, incluso si deseas hacer una prueba, tienes que desplegarlo en muchos sitios a la vez. Es sumamente poco práctico. Por ello, la mayoría de los proveedores ni siquiera ofrece una prueba gratuita, ya que no tiene sentido: se necesitaría desplegar la solución en 20 ubicaciones distintas apenas para comenzar.

Olivier Ezratty: Lo interesante, y creo firmemente en este enfoque, es acudir a una persona que haga una afirmación, dejar que la defienda y luego acudir a otra, idealmente alguien que tenga una perspectiva muy diversa y sin conflictos, para aprender algo nuevo. En mi caso, me reúno regularmente con numerosos científicos y existe mucha serendipia. A veces, algunas personas me dicen: “Oh, deberías conocer a ese tipo o a esa señora”, y al conocerlos, aprendo algo distinto. Por ejemplo, estuve en Grenoble en noviembre del año pasado y probablemente conocí a 15 científicos en un solo día. Me sorprendió, porque algunos de ellos estaban trabajando en los llamados qubits topológicos, un área en la que Microsoft es famosa por ser el único proveedor que apuesta por ese tipo de qubit. Encontré a cuatro personas en Grenoble y les pregunté, “Vale, ¿con quién trabajan?” y me respondieron, “Oh, trabajamos con ese tipo en EE. UU.” Conocía su nombre porque sabía que había logrado la retractación de un artículo en Nature de parte de gente de Microsoft. Tiene su sede en la Universidad de Pittsburgh. Así, aprendí muchísimo conociéndolos.

Joannes Vermorel: Volviendo a tu informe, estoy tomando prestado algo que hallé en él: en la primera sección ofreces pistas sobre cómo leer artículos científicos. Y eso es muy interesante, ya que esos artículos cuentan con 20 autores y luego no sabes si todas esas personas son relevantes. Luego comentas que el primer autor es un estudiante de doctorado que realizó el trabajo, que los demás apoyaron el trabajo de manera tangencial, y que el último es, en realidad, el supervisor o director del laboratorio, quien puede o no comprender lo que sucede en el artículo.

Olivier Ezratty: Lo interesante es que has descubierto una forma muy reveladora de obtener pistas y navegar. Y no es magia; cuentas con indicios sencillos que permiten orientarte en el campo. No sé si lo describí en esa parte de mi libro, pero al identificar un vacío, por ejemplo, si un laboratorio afirma: “Ah, descubrí un nuevo tipo de qubit que es mejor”, te preguntas: “¿Mejor en qué sentido?” Entonces buscas los números que publican, y la mayoría de las veces no revelan el resto de los datos. Pueden decir que está estabilizado con un supuesto T1 de cierto número de microsegundos, pero sorprendentemente, no indican ningún valor respecto a las fidelidades de los qubits. Quizás esos valores no sean tan buenos. Y a veces, ni siquiera se menciona el número de qubits del experimento, lo que implica que no tienen muchos. A veces se puede intuir algo a partir de la información faltante.

Joannes Vermorel: Es típico en la computación cuántica, en gran parte debido a la comunicación de los proveedores. Conozco una compañía, que prefiero no nombrar, con sede en América del Norte. Ellos muestran la calidad de sus qubits, pero no indican el número. Y es interesante porque, si no proporcionan un número, significa dos cosas: que dicho número es muy bajo y que las fidelidades que reportan para sus qubits son engañosas. Normalmente, cuando se tiene un gran número de qubits, es más difícil mantener una buena fidelidad; en cambio, con un número reducido, si se muestra una fidelidad alta sin aclarar que sólo son tres, cuatro o cinco qubits, se engaña a la gente.

Joannes Vermorel: Sí, porque verás, pienso que en el fondo estamos tratando con humanos que son inteligentes y tienen las mismas tendencias que otros humanos en diferentes ámbitos. Si miro el software de supply chain, que es un interés específico mío, veo que, aunque las pistas no sean las mismas, existen de igual manera. Son diferentes; por ejemplo, si un proveedor no tiene capturas de pantalla, es casi seguro que su interfaz de usuario se ve terrible. Porque si la interfaz se viera genial, tendría montones de capturas de pantalla. Si los algoritmos que tienen no son más que una versión glorificada de la media móvil, no hablan de ello. Simplemente dicen: “Tenemos una IA súper avanzada”, lo cual es solo la media móvil para hacer el forecast. Pero entonces simplemente lo dirían. Por el contrario, si cuentan con algo, tendrían secciones interminables en su sitio web al respecto. Asimismo, si su software es súper lento, no hablarán de la velocidad en absoluto. Enfatizarán que comprenden completamente la mentalidad de este sector, pero luego no mencionan en absoluto que su software es lento. Así que, realmente me gusta esta idea de buscar esos aspectos más meta. Básicamente, significa que necesitas tener una mentalidad algo adversarial. Si alguien me dice algo que es notable de alguna manera, tu primer filtro es decidir si eso es lo suficientemente notable como para ir tras esa persona. Pero eso significa que entonces tu instrumento dirá: “¿Cuál es el precio más probable a pagar por esta afirmación? ¿Cuál es el costo no expresado?”

Olivier Ezratty: Bueno, hay algo más que lo complica en la computación cuántica. Tienes que aprender sobre los tipos de métricas que existen, la forma en que se miden y también la variedad de técnicas de benchmark. En la computación cuántica hay muchas de estas cosas. Se están impulsando esfuerzos importantes por organismos de estandarización como ISO y otros, y nosotros, como Francia, estamos participando en dichos esfuerzos. Pero también necesitas mucha educación para entender cómo se miden esas cosas. Por ejemplo, descubrí que la medición de la calidad de los qubits no es realmente la misma para los qubits de estado sólido, como los basados en semiconductores o los qubits superconductores, y para los que gestionan iones atrapados. Utilizan métricas diferentes, y tienes que entender por qué es diferente. Así que, debes entender los números. Solo captar una pista sobre los números que usan es muy importante. Recientemente intenté hacer un gráfico, un gráfico en escala log-log de la calidad de los qubits. Fue un dolor, porque era difícil obtener el número correcto de manera consistente. Así, por ejemplo, si mides la calidad de los qubits, tienes que asegurarte de que la calidad se mida con el llamado randomized benchmarking, que es una forma más o menos estandarizada de calcular la calidad de los qubits. Debes tener mucho cuidado; los números pueden engañarte.

Joannes Vermorel: Absolutamente. Quiero decir, en supply chain, está en todas partes. En cuestiones muy mundanas, por ejemplo, una de las preguntas que la gente hace es: ¿qué tan preciso es tu sistema de forecast? El problema es que depende increíblemente de la precisión de los datos que utilizas como insumos. Así que, obviamente, no hay números que tengan sentido en ese contexto porque la respuesta es: bueno, depende de tus datos. La única forma en que la comunidad ha encontrado para tener una idea de quién es más preciso es organizando algo similar a una competencia en Kaggle, y luego la gente compite. Pero, fundamentalmente, tenemos problemas para definir algo que funcione como una medida intrínseca de las capacidades de forecast.

Olivier Ezratty: Lo que ha cambiado recientemente, sin embargo, es que ya tenemos más computadoras cuánticas e información existente disponible en la computación en la nube. A veces el acceso es costoso, pero lo que sea. Tienes esos sistemas con IBM, Amazon, Microsoft, e incluso Google tiene un sistema IonQ. Entonces, creo que a nivel mundial hay alrededor de 60 computadoras disponibles en la computación en la nube. Esto significa que la gente puede hacer benchmarking de ellas, y comienzan a aparecer artículos científicos muy interesantes que muestran comparaciones entre esos diferentes sistemas a través de benchmarkings realizados de manera consistente. Empiezas a tener algunas conjeturas fundamentadas de dónde se encuentran realmente. Eso es interesante y positivo. Es un ecosistema abierto.

Joannes Vermorel: Pero es abierto y también complicado. Necesitas tener una sólida formación científica para juzgar el contenido científico. Hay muchas publicaciones científicas; incluso los proveedores están publicando artículos, pero simplemente leer un artículo es un fastidio. A veces resulta tan complicado. Recuerdo hace cuatro años, cuando descubrí las 70 páginas del artículo de supremacía cuántica de Google, me reí. La razón por la que me reí fue: ¿quién puede hacerse una idea de lo que contiene ese artículo, dada la cantidad de cosas que en él aparecen? Tienes física cuántica, algoritmos, comparaciones con la computación, electrónica, criogenia y tantas otras cosas en 70 páginas con gráficos muy difíciles de entender.

Olivier Ezratty: Recuerdo que hace cuatro años, probablemente no entendía entre el 5 y el 10 por ciento del artículo. Ahora creo que entiendo más del 50 por ciento. No todo el artículo, pero lleva un tiempo. Cada vez que lo vuelvo a leer, aprendo algo nuevo porque leo algo en otro sitio, recibo formación o veo algunos videos. Sigue siendo abierto, pero puedes estar abierto y cerrado a la vez, porque la complejidad es ofuscación. La falta de comparaciones también puede ser una forma de ofuscación. Así que, por ejemplo, si quieres conciliar datos provenientes de proveedores muy diferentes, necesitas que alguien haga un artículo consolidando esos datos o hacerlo tú mismo, como hice con este gráfico que he estado elaborando recientemente. Todavía hay espacio para la integración de datos, diría, es decir, la capacidad de recopilar datos de fuentes muy diversas y de determinar dónde nos encontramos realmente. Actualmente estoy escribiendo dos artículos sobre eso.

Joannes Vermorel: Desde mi perspectiva, es un trabajo absolutamente necesario e increíblemente útil, pero también conlleva incentivos terribles a largo plazo. Tú haces este trabajo, te conozco, pero creo que lo que te hace tan único es que no te dejas influenciar fácilmente por ningún proveedor. Se requiere una mentalidad muy específica. Has sido proveedor en el pasado. Estuviste en Microsoft y formaste parte del juego. Creo que eso te dotó de una especie de anticuerpos intelectuales. Microsoft es lo que es, no es una opinión en blanco y negro. Está compuesta por muchas personas, es gris como cualquier conjunto de más de 200,000 humanos. Tienes personas muy buenas, personas muy malas, y demás. Creo que te da una especie de anticuerpos intelectuales ante los problemas corporativos que suelen surgir en grandes agrupaciones de humanos.

Olivier Ezratty: Sí, porque tienen que recaudar fondos.

Joannes Vermorel: Exactamente. Ser atractivo para un VC en ese ámbito requiere más esfuerzo por parte de una gran corporación. El punto que quiero destacar aquí es que, si asumes ese rol de tratar de ser un experto, hay compañías —y no voy a dar el nombre de las compañías que comienzan con una G en el ámbito del software empresarial— que son analistas de mercado súper prominentes. La forma en que lo veo es que el incentivo a largo plazo, si eres un analista de mercado, algo parecido a lo que estás haciendo, es convertirte en la gestión externa de prensa para los proveedores. Eso es literalmente lo que está ocurriendo en el ámbito del software empresarial, especialmente en supply chain.

Olivier Ezratty: Correcto, y lo que veo es que las personas que desempeñan ese rol rápidamente ganan mucho más dinero. Como analistas, siempre afirman que obtienen la mayor parte de sus ingresos de los clientes para quienes hacen la explicación, pero la realidad es que los proveedores pagan más para tener un experto parcial que simplemente diga lo que el proveedor preferiría que este analista de terceros dijera al mercado en general. Así que se termina con esta distorsión.

Joannes Vermorel: En tu caso, tu informe es realmente tan bueno como se puede lograr en cuanto a tener una evaluación no sesgada de algo que es súper complicado y cambiante. Pero lo que veo, y que también me interesa, es que en campos donde la computación cuántica no tiene muchos proveedores establecidos, las personas que deberían estar desempeñando tu rol se han corrompido y terminan propagando cualquier mensaje que venga de los proveedores.

Estás haciendo este tipo de trabajo con mucha ayuda, pero prácticamente por tu cuenta. Lo que me llama la atención es que las corporaciones modernas tienden a subestimar lo que una sola persona puede lograr en apenas un par de años. Si miramos la computación cuántica, desconcierta a las compañías, y normalmente abordan el problema contratando consultores y gastando mucho dinero en reunir a un equipo de 20 personas durante tres meses. Pero tú eres la prueba de que el tipo de entendimiento que se puede obtener al apostar todo por una persona inteligente y motivada a lo largo de años puede ser igual de efectivo.

Olivier Ezratty: Sí, y debo añadir un par de puntos de contacto más. Uno es, por supuesto, los propios clientes, ya que IBM y otros están tratando de impulsar su nueva tecnología con grandes clientes. Hay muchos grandes clientes en el mundo que la han evaluado, y algunos incluso han firmado artículos publicados por clientes en Francia, como Total, EDF y MBDA. Si te encuentras con esos científicos de dichas empresas, también obtendrás muchas perspectivas, porque han probado diferentes tecnologías y algoritmos reales en problemas de negocio reales.

Joannes Vermorel: Me encantaría ver que, en supply chain, los clientes produzcan artículos. Lo que tenemos ahora son estudios de caso que son completos anuncios publicitarios. La cuestión de los estudios de caso es que son simplemente una pieza de información formateada para la publicidad.

Olivier Ezratty: Estoy involucrado en un proyecto en el que la buena mezcla es contar con personas de la investigación, personas del ámbito de proveedores y un cliente. Si puedes tener un equipo de investigación con esas tres partes en movimiento, se crea una buena combinación. Funciona bien si es local, por ejemplo, si los equipos de investigación, las startups y los clientes están todos en el mismo país o ubicación. Eso resulta muy útil para construir una nueva forma de abordar la investigación y aplicar la investigación en un nuevo dominio.

Joannes Vermorel: Entonces, quizá avanzando con las líneas de tiempo que estamos considerando, la computación cuántica se ha gestado durante décadas. Hay razones muy fundamentales por las cuales podemos tener esperanza, en el sentido de que es literalmente la forma en que el universo mismo funciona. La belleza de la mecánica cuántica es que enriqueció el universo de alguna manera en comparación con lo que había antes. De repente, aparecieron cosas que podían hacer lo que, desde la perspectiva antigua, era simplemente imposible. Restringe, pero también habilita muchas cosas. Ya estamos aprovechando varias de esas piezas, como los transistores y la magneto-resistencia gigante para discos de spin, entre otros. Entonces, ¿qué tipo de línea de tiempo ves para la emergente industrialización de esta segunda ola de tecnologías de computación? ¿Podemos siquiera contar con algo?

Olivier Ezratty: Bueno, puedo decirte lo que la gente dice al respecto. La mejor respuesta es: “No lo sé.” La mayoría de las veces, se obtiene una curva gaussiana centrada en 15 años. Ahí es donde la gente piensa que tendremos la gran computadora cuántica que puede hacer cosas que no se pueden hacer en computadoras clásicas. Es algo ingenuo, porque es una visión promedio de de dónde podría provenir.

Creo que hay algunas situaciones con ciertos paradigmas de computación, como las llamadas computadoras cuánticas analógicas, que son diferentes de las computadoras cuánticas basadas en compuertas. Estas computadoras analógicas podrían aportar alguna ventaja cuántica en los próximos años, sin necesidad de esperar de 10 a 15 años.

La ventaja cuántica NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), con los sistemas ruidosos que tenemos hoy, es incierta. No tengo idea de si la alcanzaremos. Depende de la calidad de los qubits que empresas como IBM produzcan en el futuro. IBM es la mayor empresa del mundo invirtiendo en ese ámbito, y tiene tecnología de punta en qubits superconductores. Pueden estar en condiciones de hacer un gran cambio en los próximos 18 meses, lo cual es un plazo muy corto. Pueden llevarnos, como comunidad, a un área donde podamos empezar a hacer cosas útiles con las computadoras cuánticas.

Pero luego, tiene que escalar, y el desafío es pasar de un par de cientos de qubits a millones de qubits. Es un desafío enorme, tanto en el ámbito de la física, la ingeniería como en el aspecto energético. Todo es todo un reto allí. Otra cosa que dificulta hacer una predicción es la existencia de tantos tipos diferentes de tecnologías. Digamos, por ejemplo, que Microsoft logra desarrollar qubits topológicos con fermiones de Majorana en un par de años. Muchas personas son escépticas, pero si lo logran, podrían cambiar el panorama muy rápidamente.

Así que, puede que tengas una tendencia de curva gaussiana lenta, pero también puede haber sorpresas. Puedes encontrar nuevos diseños de algoritmos o nuevos diseños de corrección de errores. Nunca he visto tanta creatividad en los últimos dos años en corrección de errores. Hay un tipo en Francia llamado Anthony, y es asombroso lo que hace. Inventan códigos de corrección de errores que pueden hacer frente a qubits de menor calidad, por ejemplo. Saben que si ajustas la conectividad entre los qubits, puedes mejorar la eficiencia del código de corrección de errores. Mejorar la conectividad es difícil, pero no imposible ni tan complicado.

Hay tantos ajustes en la tecnología, tantos trucos y tantas variaciones, que siempre hay alguna esperanza. Sin embargo, conozco a algunas personas, tanto en Francia como en el extranjero, que son muy escépticas. Existe un escepticismo fundamentado científicamente acerca de por qué será difícil alcanzar el nivel en el que tengamos millones de qubits entrelazados entre sí. Pero aun así, puedes creer en la imaginación e ingenio de ingenieros y científicos. Se están explorando tantas opciones diferentes que veremos.

La respuesta real es: no lo sabemos. Pero tenemos que educarnos sobre la marcha acerca de cómo están cambiando las cosas. Tenemos que estar formados para poder interpretar nuevos anuncios y determinar si son importantes o no. Esa es la belleza de este campo; por eso sigo aquí. Siempre está cambiando, siempre en movimiento, y quizá resulte intelectualmente desafiante.

Joannes Vermorel: Volviendo, y quizá para concluir un poco, pero regresando al inicio de esta entrevista, mencionabas aquellas cosas que capturaron tu interés de una manera muy práctica. ¿Qué vas a hacer a continuación? ¿Cuál es tu hoja de ruta personal en este campo? ¿Cuáles son las cosas que capturan tu tiempo y atención en este momento?

Olivier Ezratty: Oh, tengo muchas cosas en mi plato. Una es que soy cofundador de la Quantum Energy Initiative, que aún no es una organización formal, sino una comunidad de investigadores en todo el mundo. Organizamos nuestro primer taller en Singapur en noviembre, con científicos líderes a nivel mundial de todas partes. Tenemos que lanzar nuestro sitio web, lanzar una comunidad, lanzar un canal de YouTube, asegurándonos de que se atienda realmente la energética de esos instantes, porque estamos en un mundo de recursos limitados. No podemos evitarlo, y debemos explicar a los científicos y vendedores que es imposible poner en el mercado una nueva tecnología que añada un consumo mayor de recursos sin tenerlo en cuenta. Bitcoin lo hizo, sí, pero pensamos que tiene mucho sentido cuando se introduce una nueva tecnología que es misteriosa, que es complicada con casos de uso desconocidos, para impulsar a la industria y a todo el ecosistema a comportarse como un ecosistema de innovación responsable.

La segunda cosa es que tengo que empezar a escribir la sexta edición de mi libro, lo cual va a consumir mucho ancho de banda. Estoy empezando a escribir artículos científicos, así que escribí mi primer artículo para revisión por pares en una revista de física sobre qubits superconductores. Veré si es aceptado; aún no está terminado. Siempre debo estar comprometido en empoderar el ecosistema local a nivel francés y europeo, así que ahora estoy empezando a tener muchos contactos en Europa. Y continúo ayudando a startups aquí en Francia, pero de manera informal. Dirijo dos series de podcasts además de eso junto con Fanny Bouton, y ella comenzó como yo hace cinco años en el espacio cuántico. Ahora es la líder cuántica de OVH Cloud, un operador líder europeo de computación en la nube, y lanzó la oferta cloud de ese operador para lo cuántico, así que es una historia muy bonita.

Probablemente olvidé muchas cosas, pero tengo muchos clientes, estoy realizando capacitaciones y enseño en Épitech. Todo lo que hago alimenta la otra parte de lo que hago, como ser formador, ya que enseñar computación cuántica te obliga a estructurar tus pensamientos. Escribir el libro es lo mismo; estructuras tus pensamientos, compartes tus ideas. Escribir artículos, entrevistar personas en podcasts donde conoces gente, te anima a encontrarte con un grupo diverso de personas. Trabajando con clientes, trato de tener la forma de trabajar más diversa; esa es mi forma de vida. Me gustaría ser un pequeño contribuyente al éxito del ecosistema francés y europeo. Ese es el objetivo final. Me gustaría contribuir al éxito de mis amigos en la investigación, particularmente para la Quantum Energy Initiative. Me gustaría tener una llamada nube cuántica soberana en Francia a través de OVH Cloud en la que también estoy ayudando. Así que hay varias cosas que tienen más o menos que ver con ayudar al ecosistema y conmigo aprendiendo y compartiendo de forma abierta.

Joannes Vermorel: Creo que tu enfoque, que consiste en escribirlo tú mismo, es increíblemente virtuoso, no solo en la propagación del conocimiento sino, aun si no lo publicas en absoluto. El solo hecho de armar esto es un ejercicio increíble. Creo que también es una de las lecciones para mis clientes empresariales. Muchas grandes empresas que se embarcan en proyectos de décadas deberían adoptar una visión a largo plazo de simplemente hacer eso, incluso para sí mismas. Los gerentes deberían intentar recopilar el trabajo de toda su vida para entender su campo, de modo que la empresa mejore. Eso es lo interesante – la gente diría, “Oh, pero quizá esas personas nos dejarán en dos años.” Pero cuando hablo, digamos, con un director de supply chain, esas siguen siendo posiciones donde las personas han estado en la misma empresa durante 30 años. Así que, esto es un poco una excusa en lugar de simplemente reconocer el valor de hacer el ejercicio de escritura solo para ti.

Olivier Ezratty: Siempre he hecho eso desde joven, y pienso que esa también es la forma de vida, una superpotencia. Tienes que estar un poco organizado. Tengo algunos trucos simples de organización para reutilizar la información en varios lugares y tomar notas. Por ejemplo, la forma en que actualizo mi libro es algo especial, pero no tan especial. Lo que hago es tener un pequeño documento de Word con el mismo índice que mi libro, y ahí pongo todas las actualizaciones que recibo a diario – nuevos artículos archivados, noticias o anuncios. Se coloca en el lugar correcto, como un gemelo de mi libro. Es más pequeño, claro, conteniendo solo actualizaciones. Y luego, cuando actualizo mi libro, ya tengo todo ordenado por tema.

Entonces, digamos que quiero actualizar la parte de algoritmos; ya existe un capítulo de algoritmos con todos los enlaces. Y dado que tengo algunos clientes para quienes hago techno screening y algunas noticias que no se han publicado, también dispongo de muchas explicaciones por escrito sobre las noticias que puedo usar para actualizar mi libro. Cuando haces todo por tu cuenta, debes estar organizado y reutilizar el contenido de manera inteligente. También realizo muchos gráficos que actualizo continuamente. Tengo mi propia base de datos de empresas en tecnología cuántica, una hoja de Excel con muchas tablas, y así sucesivamente. Incluso tengo una base de datos de todos los ganadores del Premio Nobel en física cuántica, una base de datos sobre empresas, una base de datos sobre fidelidades de qubits – todo lo que puede convertirse en una base de datos está en mi Excel spreadsheet.

Joannes Vermorel: Y luego, si no sabes, le preguntas a ChatGPT, y quizá te responda y te proporcione algunos datos. Para mí, no soy tan organizado, pero estoy intentando cultivar una comprensión escrita de mi propio campo. Como palabras de despedida, ¿cuál sería tu sugerencia para los CEOs o CTOs de empresas que enfrentan campos muy opacos? No pueden invertir a lo grande en computación cuántica como tú lo haces. ¿Cuál sería tu sugerencia para esas personas con respecto a la computación cuántica?

Olivier Ezratty: Mi sugerencia sería que consultes mi libro, por supuesto, sin leerlo por completo, sino mirando lo que contiene. Si eres un banco o perteneces a la industria química o del transporte, siempre hay un capítulo para ti en mi libro porque hay una extensa sección que enumera todos los casos de uso identificados, aunque aún no funcionen. Te da una idea de lo que la computación cuántica podría aportar a tu negocio. Hay capítulos para 20 industrias diferentes en mi libro, incluso defensa e inteligencia, así que encontrarás algo relevante allí. Luego, también puedes escuchar el podcast que dirijo con Fanny. Hacemos alrededor de uno a dos podcasts al mes. Pero no te limites a leer la prensa. Cuando digo la prensa, refiero a sea la que sea. No estoy criticando a la prensa; dados los formatos que se tienen en la mayoría de las revistas, incluso en las científicas, es imposible tener una buena idea de dónde estamos, realmente.

Tienes que conocer a la gente, tienes que ver a personas especializadas, sean quienes sean. Además, verás que, como cliente, debes diversificar tus fuentes de información. Lo que digo no es lo mismo que otros, y existen diferentes opiniones. Siguen siendo opiniones basadas en la ciencia, no son simplemente opiniones conspiracionistas, pero tienes que obtener diferentes puntos de vista. Diría que necesitas tener visiones optimistas, pesimistas o intermedias de dónde estamos, realmente. Como, yo no sé exactamente dónde estamos.

Y la forma más corta es asistir a una conferencia donde yo u otros expliquemos temas en una o dos horas. En la última, hice muchas conferencias, y muchas de ellas están en YouTube, ya sea en francés o en inglés. Pero los mejores formatos, diría, son cuando me piden explicar computación cuántica en menos de una hora. No es tan bueno, tal vez sea demasiado corto. Si buscas en YouTube, encontrarás algunos formatos en los que tengo la oportunidad, ya sea solo o acompañado. Hice algo con Elena, por ejemplo, en diciembre, hace dos años, en Burdeos. Es un evento muy agradable. Hice otro con Mod veneer y Fanny Botton en North en junio de 2022. Esos son el tipo de eventos de entre una y dos horas que son, diría, buenos para la educación.

Recientemente, hice otro para Limited Universal con Mark DJ, de dos horas. Fue una presentación de una hora y 20 minutos; es bastante larga, y luego 40 minutos de preguntas y respuestas. Diría que ese es el formato adecuado para tener una buena comprensión de dónde estamos y de lo que podríamos hacer con esos sistemas.

Joannes Vermorel: Realmente fue un placer tenerte. Este es un campo muy interesante para mí. Al público, bueno, manténganse atentos. Hasta la próxima.