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 viaje de Olivier Ezratty hacia la computación cuántica y su extensa investigación.
00:04:16 Lanzamiento de la Iniciativa de Energía Cuántica para el desarrollo de tecnología cuántica consciente del medio ambiente.
00:06:11 Diferencias entre la física cuántica en las tecnologías actuales y la computación cuántica futura.
00:08:51 La no existencia de la nada y las fluctuaciones del vacío en la física cuántica.
00:10:32 Vacío y 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 Aplicaciones potenciales de las tecnologías cuánticas.
00:20:24 Introducción al sensado cuántico y sus aplicaciones.
00:21:19 Comunicaciones cuánticas para seguridad y mejora de potencia.
00:24:01 Sensado cuántico para mediciones de precisión en diversos campos.
00:26:36 Uso positivo de sensores cuánticos de gravedad 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 Introducción de los qubits y sus diferencias con los bits clásicos.
00:35:04 Profundizando en los aspectos matemáticos de los qubits.
00:37:33 Explicación del poder de los qubits y su crecimiento exponencial en el espacio de la información.
00:40:01 Aclaración de conceptos erróneos sobre la computación cuántica.
00:43:45 Computación cuántica y desafíos del Big Data.
00:45:54 Abordar el ruido en la computación cuántica: algoritmos superficiales 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 Discusión sobre la posibilidad de utilizar operaciones ruidosas en el aprendizaje automático.
00:52:59 Revisión de las limitaciones del aprendizaje automático cuántico.
00:57:25 Control de temperatura en qubits superconductores y qubits de silicio.
00:59:49 Comparación de qubits de trampa de iones y qubits topológicos.
01:00:53 Átomos neutrales, enfriamiento láser y tecnología de trampa magneto-óptica.
01:03:31 Centros de envidia y potencial de computación cuántica a temperatura ambiente.
01:05:46 Discusión sobre la complejidad en el campo de la tecnología cuántica.
01:07:58 Abordar la confianza e identificar fuentes confiables en la tecnología cuántica.
01:10:30 Discusión sobre ejemplos de tecnología única de qubits de silicio.
01:12:35 Comparación de la computación cuántica con la cadena de suministro de software empresarial.
01:14:37 Papel de la serendipia en el encuentro y aprendizaje de los científicos.
01:16:36 Consejos para navegar y descifrar artículos científicos.
01:22:47 La bondad intrínseca de la previsión y la dificultad para medirla.
01:24:00 Complejidad de las publicaciones científicas y su comprensión.
01:25:17 Apertura y obfuscación en el ecosistema de la computación cuántica.
01:28:01 El papel de los analistas de mercado y los sesgos potenciales en el campo.
01:33:46 Discusión sobre una buena combinación en los equipos de investigación para la innovación.
01:34:54 Computación cuántica y su cronograma de 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 en constante cambio.
01:40:33 Proyectos personales en el campo.
01:43:15 Discusión sobre 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, incluido el mantenimiento de bases de datos.
01:48:00 Sugerencias para que los CEO y CTO comprendan la Computación Cuántica y sus posibles aplicaciones.
01:50:28 Formatos recomendados para aprender sobre 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 cuántica y la detección. La computación cuántica tiene como objetivo aprovechar los fenómenos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento para realizar tareas más allá de las capacidades de las computadoras clásicas. La comunicación cuántica tiene aplicaciones más allá de la seguridad, como la internet cuántica y la computación cuántica distribuida. La detección cuántica puede medir propiedades físicas con una precisión sin precedentes. A pesar del progreso en el campo, todavía existe una brecha significativa entre el conocimiento teórico y la implementación práctica. El cronograma para la adopción generalizada sigue siendo incierto, con expertos estimando que pasarán de 10 a 15 años antes de que la tecnología cuántica alcance su máximo potencial.

Resumen extendido

En esta entrevista, el presentador Joannes Vermorel, fundador de Lokad, discute la computación cuántica y el software empresarial con Olivier Ezratty, un experto en tecnología cuántica. Ezratty ha trabajado en el campo durante más de dos décadas y ha escrito un informe completo (Understanding Quantum Technologies - más de 1000 páginas) sobre 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 computadora portátil regular. Inicialmente, su objetivo era ofrecer una conferencia simple de una hora sobre el tema, pero su trabajo finalmente 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, el asesoramiento y el lanzamiento de la “Iniciativa de Energía Cuántica” 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. Si bien toda la tecnología actual se basa en la física cuántica, la computación cuántica tiene como objetivo aprovechar diferentes 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 las partículas siempre están en movimiento debido a estas fluctuaciones.

En el ámbito del software empresarial, ha habido un desinterés generalizado en hardware informático, ya que se esperaba que mejorara exponencialmente sin cambios 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 un “umbral”, donde las computadoras cuánticas puedan realizar tareas que las computadoras clásicas no pueden hacer de manera eficiente. El cronograma para lograr este umbral sigue siendo incierto.

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

La computación cuántica tiene como objetivo permitir cálculos que no se pueden hacer de manera clásica, potencialmente más rápido, mejor y con un menor consumo de energía. Por otro lado, la comunicación cuántica tiene aplicaciones más allá de mejorar la seguridad. Puede ayudar a crear una internet cuántica y permitir la computación cuántica distribuida. Además, la comunicación cuántica puede llevar 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 que la actualmente posible. Si bien los sensores cuánticos pueden ser más voluminosos que los sensores de IoT existentes, su mayor precisión puede tener numerosas aplicaciones, como detectar lo que hay debajo del suelo, identificar túneles, encontrar fuentes de agua e incluso aplicaciones militares como detectar submarinos nucleares.

También hay aplicaciones positivas para la detección cuántica, como colocar un sensor cuántico de gravedad en un satélite para estudiar el movimiento de la Tierra y el impacto del cambio climático. El progreso científico a menudo ha sido 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.

Ezratty luego 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 de lograr para las computadoras clásicas en un tiempo razonable. Sin embargo, la supremacía cuántica actualmente lograda por Google y otros no realiza cálculos como estamos acostumbrados en el software empresarial. En cambio, es más bien un generador de números aleatorios sin una entrada o salida de datos reales. 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 computadora portátil personal.

La discusión luego se centra en el bloque de construcción fundamental de la computación clásica: el bit. Un bit es la unidad más pequeña de información, representada como un 0 o un 1. En contraste, un qubit, la unidad fundamental de la computación cuántica, puede describirse como un objeto matemático y 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 en el tamaño de la memoria. Por ejemplo, un sistema con 100 qubits puede manejar un espacio de información de 2^100 números complejos, que es significativamente más grande de lo que los sistemas clásicos pueden manejar.

Los entrevistados también mencionan 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, crean 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: velocidad y espacio. Las computadoras cuánticas pueden explorar un vasto espacio computacional y resolver problemas complejos que se escalan exponencialmente con el número de variables. Sin embargo, la ventaja de velocidad proviene de los algoritmos utilizados y la capacidad de reducir el número de operaciones requeridas para la computación en comparación con la computación clásica.

Otro punto de discusión es la dificultad para alimentar datos en una computadora cuántica. Esto se debe a la naturaleza lenta de las operaciones de las 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 cuántica, para abordar este problema.

El ruido es otro desafío importante en la computación cuántica. Los qubits actuales generan una cantidad considerable de errores y es necesario corregirlos para que los cálculos sean útiles. Hay dos formas de abordar esto: algoritmos superficiales, 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, que utiliza el aprendizaje automático para entrenar el sistema a comprender y corregir errores después de que se haya completado toda la computación. Se espera que este método amplíe la capacidad de los sistemas de computación cuántica ruidosos, aunque aún no se ha alcanzado el umbral para una computación cuántica útil para 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 sus propios desafíos y limitaciones.

Ezratty enfatiza que la ciencia de comprender las aceleraciones cuánticas aún está en proceso, ya que hay una brecha significativa entre el conocimiento teórico y la implementación práctica. Si bien se está progresando, queda mucho trabajo por hacer para crear computadoras cuánticas verdaderamente útiles capaces de proporcionar ventajas del mundo real sobre los sistemas clásicos.

La conversación luego se centra en la interacción entre los qubits y la electrónica clásica. Los qubits, las unidades básicas de la computación cuántica, pueden ser controlados por la electrónica clásica, enviando fotones al qubit para cambiar su estado. La discusión luego se traslada 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 milikelvin. 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 funcionar a temperaturas ligeramente más altas, entre 100 milikelvin y un Kelvin. Otra tecnología discutida es el control de fotones individuales a temperatura ambiente utilizando guías de onda. Si bien el enfriamiento sigue siendo necesario en ambos extremos del sistema, no es necesario en el medio.

Luego, el tema se desplaza a los átomos neutrales, que pueden ser enfriados y posicionados utilizando láseres en una técnica conocida como trampa magneto-óptica. Este proceso resulta en una temperatura en el rango de nano Kelvin, aunque aún se requiere enfriamiento para la bomba que elimina los átomos de la cámara.

Se discute otra tecnología cuántica, los centros NV, que tienen aplicaciones potenciales en computación y sensores. Una empresa australiana, Quantum Reliance, ha desarrollado un sistema de cinco qubits que funciona a temperatura ambiente, aunque su escalabilidad es incierta.

La conversación destaca la complejidad y diversidad de las tecnologías cuánticas, con muchos tipos diferentes de qubits y requisitos de enfriamiento. Ezratty enfatiza la importancia de reunirse con una amplia gama de científicos, ingenieros e informáticos para comprender mejor el campo.

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

Ezratty comparte sus experiencias en el aprendizaje sobre tecnología cuántica y en el encuentro con diversos científicos y expertos en el campo. Él enfatiza la importancia de la serendipia para conectarse con personas que pueden proporcionar ideas e información valiosas. Mientras navega por el panorama de la tecnología cuántica, Ezratty busca pistas en artículos científicos y comunicaciones de proveedores para comprender el estado del arte.

En la entrevista, Vermorel establece paralelismos entre el campo de la tecnología cuántica y su propia área de experiencia, optimización de la cadena de suministro. Ambos campos cuentan con una amplia variedad de perspectivas especializadas, proveedores y filosofías en competencia. Vermorel destaca la importancia de tener una mentalidad adversarial al evaluar afirmaciones y buscar costos no revelados o desventajas ocultas.

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 puntos de referencia en el campo. También señala que la disponibilidad reciente de computadoras cuánticas en la nube ha facilitado que los investigadores comparen y comparen 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 la tecnología cuántica es bastante abierto. Reconoce que los proveedores a veces pueden exagerar sus rendimientos, pero sostiene que el campo generalmente es 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 ser propensas a distorsiones corporativas. También mencionan el papel de los analistas de mercado, que a menudo se vuelven sesgados debido a los incentivos financieros de los proveedores, lo que potencialmente distorsiona 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 la adopción generalizada sigue siendo incierto, con muchos expertos estimando de 10 a 15 años antes de que la tecnología alcance su máximo potencial.

Uno de los principales desafíos en la escalabilidad de la tecnología de computación cuántica es pasar de cientos de qubits a millones, lo que plantea importantes desafíos de ingeniería y energía. El campo se caracteriza por una amplia gama de tecnologías competidoras, lo que dificulta predecir cuál será finalmente exitosa.

Ezratty señala que actualmente hay una gran cantidad de creatividad e innovación dentro del campo, especialmente en técnicas de corrección de errores. A pesar del escepticismo que rodea la viabilidad de lograr millones de qubits entrelazados, cree que la ingeniosidad de los ingenieros y científicos eventualmente puede llevar a avances.

La entrevista aborda la importancia de mantenerse informado sobre los avances en la tecnología cuántica. Dado que el campo está en constante cambio, estar educado sobre la marcha es crucial para comprender la importancia de los nuevos anuncios y avances. Ezratty comparte su interés personal en el campo y sus planes para futuros proyectos, destacando el desafío intelectual y la emoción que rodea a 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 la realización 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 ponentes enfatizan la importancia de escribir como una forma de estructurar y compartir pensamientos. Joannes cree que el ejercicio de escribir es increíblemente beneficioso, incluso si el material nunca se publica. Esta creencia es compartida por Olivier, quien comparte algunas de sus técnicas organizativas, como usar un documento de Word con la misma tabla de contenido que su libro para realizar un seguimiento de las actualizaciones y la información nueva.

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. Cree que mantenerse organizado y reutilizar contenido de manera inteligente es crucial cuando se trabaja de forma independiente.

En cuanto a las sugerencias para los CEO y CTO de empresas que enfrentan campos opacos como la computación cuántica, Olivier recomienda leer su libro para tener 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.

También se recomienda asistir a conferencias, ver videos educativos en YouTube y participar en eventos que brinden una comprensión profunda de la tecnología cuántica 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 de una a dos horas.

Transcripción completa

Joannes Vermorel: Bienvenidos a Lokad TV. Soy Joannes Vermorel, CEO y fundador de Lokad, y hoy tengo como invitado a Olivier Ezratty. Olivier ha sido tecnólogo y futurista durante más de dos décadas, según puedo decir, y lo digo como una forma muy alta de elogio. 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 muy peculiar, produjo hace un par de años un informe absolutamente gigantesco de más de 1100 páginas sobre todas estas tecnologías cuánticas.

Debo confesar de inmediato a la audiencia que mi propio conocimiento de la mecánica cuántica se limita a las primeras 200 páginas de un libro llamado “Introducción a la mecánica cuántica” de Griffiths, que es básicamente un libro de texto destinado a estudiantes. Así que no afirmaré que soy un experto, pero trabajaremos en este viaje. Y para comenzar, tal vez Olivier, ¿podrías contarnos un poco más sobre cómo, según entiendo, hace unos cinco o seis años, te embarcaste en este viaje de la cuántica? ¿Decidiste una mañana “voy a convertirme en un experto en el campo” y terminaste produciendo probablemente el compendio más grande que he visto sobre este tema, que es un informe masivo, pero en realidad es más como un libro masivo?

Olivier Ezratty: Bueno, no planeé lo que haría en el campo de la cuántica. Comenzó hace unos ocho años, en 2015, cuando descubrí el hecho de que Google, NASA y D-Wave estaban comunicando sobre esta especie de extraña computadora que D-Wave estaba produciendo. Estaban comunicando sobre algunas cosas que se ejecutaban 100 millones de veces más rápido que una computadora portátil normal, así que me desconcertó. Lo que encontré sorprendente en ese momento, y creo que todavía 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 esta computadora no entendían nada al respecto, así que me dije a mí mismo: “Tal vez algún día lo entenderé”.

Así que decidí en 2016 estar en una posición en 2018 para hacer solo una hora de 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 300-350 páginas. Luego, pasé al inglés para la primera edición, la cuarta edición y luego la quinta edición, publicada en septiembre de 2022, que de hecho tiene más de mil páginas.

En el ínterin, he hecho un montón de cosas en ese mundo. Trabajo con investigadores, soy profesor en diferentes escuelas, trabajo con el gobierno en diversas actividades, soy formador en empresas, soy asesor en muchas situaciones y soy experto para Bpifrance, entre otras cosas. Incluso estoy trabajando con el gobierno a nivel ministerial para diseñar futuras iteraciones del plan francés.

Lo más importante que también lancé el año pasado es la llamada “Iniciativa de Energía Cuántica”. Es una iniciativa de investigación lanzada con un par de amigos en investigación, particularmente Alexis Feb, quien es un querido amigo con sede en Singapur ahora. 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 el principio, en la fase de diseño. Por lo tanto, queremos asegurarnos de que una computadora cuántica, una escalable, no consuma más energía de la que sale de una planta nuclear. Y hay trabajo para hacer eso. Estaba leyendo tus informes, que, por cierto, leí las primeras 300 páginas y luego pasé rápidamente el resto. Salté a la última sección sobre la detección cuántica, que es muy interesante. Así que me disculpo con la audiencia, estoy haciendo algo que mucha gente hace en los programas de entrevistas, que es hablar de libros que no han leído. Así que lo leí parcialmente. Una de las cosas que fue muy interesante fue, lo sabía intelectualmente, pero 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 regular, ya está arraigada en la primera revolución cuántica que se remonta a la década de 1950. Los discos duros que tenemos con resistencia magneto gigante también son un efecto cuántico. Eso es para el disco de giro, por lo que los más recientes, los que tienen terabytes y más de almacenamiento. Todas las tecnologías existentes se basan en la física cuántica.

Olivier Ezratty: Sí, quiero decir todo. Incluso la astrofísica, como el telescopio James Webb, está utilizando la física cuántica. La fibra óptica para las telecomunicaciones 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 estamos utilizando en las tecnologías existentes no son los mismos que queremos utilizar en la computación cuántica. Ahí es donde hay una pequeña diferencia. En la física cuántica que se utiliza hoy en día, principalmente utilizamos el hecho de que entendemos bien la forma en que la luz interactúa con la materia. Entonces, un fotón desplazando un electrón y creando corriente, eso te da un panel solar, por ejemplo.

Olivier Ezratty: En la tecnología de los transistores, hay una comprensión muy sólida de los niveles de energía en materiales semiconductores como el silicio. En las tecnologías cuánticas de la segunda revolución, particularmente la computación cuántica, utilizamos tres mecanismos muy específicos que no hemos utilizado hasta ahora. Uno es la superposición de estados cuánticos, que es un fenómeno real con una interpretación matemática y física bastante difícil de entender, por cierto. El segundo es el entrelazamiento, el hecho de que algunas partículas pueden tener un pasado común y un futuro común. Forman como una sola partícula, y eso es la fuente de mucha potencia en la computación, la comunicación e incluso 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 propia comprensión es que incluso cuando empiezas a tratar de entender qué es exactamente un átomo, comienza a volverse un poco borroso. ¿Sabes qué es uno? Puede estar en una posición, pero se mueve un poco. Es imposible tener una partícula que no se mueva porque siempre se está moviendo un poco. De lo contrario, el principio de Heisenberg no funcionaría. Miré la física cuántica y descubrí que es un campo muy amplio. Lo más sorprendente que descubrí es que el vacío no existe.

Olivier Ezratty: Sí, es cierto. Significa que no hay tal cosa como la nada en el espacio en cualquier parte del mundo. Por ejemplo, si haces un experimento con una caja cerrada, usas una bomba de vacío de ultra alta y eliminas todos los átomos. Luego lo enfriamos a una temperatura muy baja, digamos un par de nano-Kelvin, para asegurarnos de que no haya nada adentro, sin microondas, sin ondas electromagnéticas, nada. Si mides dentro de eso, verás que se crean y destruyen algunas partículas. Se llama fluctuaciones del vacío. Y esta nada no existe, lo cual es asombroso.

Joannes Vermorel: Es fascinante. Uno de mis intereses particulares es la historia de la ciencia, y lo 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 existía la idea de que la naturaleza no tolera el vacío. Así que la gente logró deshacerse de esta idea de la vieja escuela y decir: “De acuerdo, ahora tenemos un vacío real”. Y el éter, que era el término antiguo, fue considerado como una ciencia básicamente antigua y obsoleta.

Lo interesante es que pasamos de “la naturaleza no tolera el vacío, así que necesitamos este éter” a otra generación de científicos que decían “no, tenemos un vacío que explica un montón de cosas”. Y lo hizo. Y ahora volvemos a decir: “Bueno, resulta que cuando mides las cosas con mayor precisión, te das cuenta de que el vacío era en realidad una mejor comprensión de lo que la gente pensaba que era el éter antes”.

Olivier Ezratty: Exactamente, porque las fluctuaciones del vacío están en un límite cuántico muy bajo. Es un fenómeno muy bajo. También puedes usar un experimento con el efecto Casimir, donde dos placas de oro están muy cerca una de la otra. Si colocas esas dos placas en un vacío a una temperatura muy baja, se atraerán entre sí, y esto se debe a esa fluctuación del vacío. Pero no es una especie de energía espontánea, porque si se pegan, entonces tienes que separarlas y agregar algo de energía para separarlas. Así que el segundo principio de la termodinámica siempre se conserva; todavía funciona. Pero aún así, tienes este tipo de movimiento permanente, y explica por qué no puedes tener una partícula como un átomo o un electrón que no se mueva. Siempre se está moviendo 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 generalmente tienen poco interés en la simpatía mecánica. Lo que quiero decir con simpatía mecánica, y nuevamente no hablo de las personas en general, sino específicamente del campo del software empresarial, es que debido al hecho de que el hardware informático ha estado progresando durante décadas de manera frenética, ha habido un desinterés general en el hardware informático. Fue realmente, diría yo, causa y efecto. Si tienes hardware informático y esperas que mejore mil veces en una década, y tú, como proveedor, no necesitas cambiar nada en lo que estás haciendo, entonces ¿por qué deberías preocuparte? Simplemente te sientas, disfrutas del viaje, dejas que otras personas hagan su magia y tu software, por muy ineficiente que sea, resolverá el problema por ti. Esa fue, creo, la actitud predominante para muchas personas que hacen software empresarial e ingenieros.

Olivier Ezratty: Aún lo es, por buenas y malas razones. Las buenas razones son que la idea de un ordenador cuántico nació hace unos 40 años y el progreso realizado fue importante pero no a la misma velocidad que la informática clásica. Si tomamos el primer ordenador, creado en 1946, el ENIAC, y le sumamos 40 años, llegamos a 1986. En 1986, ya teníamos microcomputadoras y el Mac, así que hubo un gran progreso. Pasamos de los mainframes a las mini computadoras, luego a las estaciones de trabajo y las PC, todo en un plazo de 40 años. En el mismo período de tiempo para la computación cuántica, todavía tenemos prototipos. Es más lento y más lento, pero si hablas con un físico, te dirá que ha habido un tremendo progreso en los últimos 10 años, simplemente no a una escala que lo haga transformador para la industria.

La gran pregunta es cuándo alcanzaremos la llamada ventaja o umbral cuántico, que es una situación en la que los ordenadores cuánticos podrán hacer cosas que no se pueden hacer de manera eficiente en un ordenador clásico. 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 por la computación cuántica es que no sabes a qué ritmo progresará o transformará las industrias. Si y cuando funcione, puede ser enormemente transformador y cambiar muchas industrias donde se gestionan problemas de optimización complicados. Esos problemas podrían resolverse de manera más eficiente con ordenadores cuánticos. Entonces, al menos tienes que aprender y entender dónde estamos, incluso si eres escéptico o cauteloso sobre el ritmo de avance en esa industria.

Tienes que ser capaz de descifrar los anuncios de IBM, Google y otros. Si no tienes las habilidades intelectuales para hacerlo, puedes perderte algo o ser engañado pensando que funciona mejor o peor de lo que realmente lo hace. Necesitas estar educado sobre cualquier nueva tendencia, al igual que necesitas estar educado sobre el metaverso o las criptomonedas, aunque no necesites involucrarte en ellas.

Joannes Vermorel: Me considero uno de esos emprendedores con una profunda simpatía mecánica. No puedo hablar por cada empleado de Lokad, pero personalmente, tengo un gran interés en todas las capas físicas que alimentan las cosas que hacemos. Esta comprensión, creo, es importante y tiene muchas implicaciones en la forma en que abordamos los problemas. Cuando veo algo donde mi intuición me dice que el hardware va a progresar de manera fantástica en esta área, digo que podemos permitirnos tener un enfoque completamente diferente a este. Sin embargo, en otras áreas, podríamos estar atascados. Por ejemplo, la velocidad de la luz probablemente no mejorará en el futuro cercano, tal vez nunca. Esto tiene consecuencias muy reales en lo que puedes hacer en términos de computación distribuida.

Cuando procesamos tanta información, hay cosas que probablemente nunca serán muy viables, como distribuir nuestros recursos informáticos por todo el mundo. Por muchas razones, es mucho más fácil concentrar todas esas cosas en un solo lugar. Hay muchas razones para pensar que hay algunos límites difíciles donde nunca será ventajoso hacerlo de otra manera.

Ahora, lo interesante, y estaba leyendo tu informe, es que mi primer malentendido era 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 resumen de cuáles son las grandes ambiciones para mejorar esas fronteras? ¿Cuáles son las fronteras donde las personas están utilizando esta comprensión de la mecánica cuántica para decir que potencialmente vamos a hacer cosas que tal vez antes no eran imposibles, o tal vez sí lo eran, o hacerlo mucho mejor?

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

La comunicación cuántica, por otro lado, es bidireccional. Se puede percibir como una forma de mejorar la seguridad de la comunicación porque una de las tecnologías dentro de la comunicación cuántica es la llamada Distribución Cuántica de Claves (QKD, por sus siglas en inglés). Es una forma de distribuir claves de cifrado que son más seguras que las claves digitales clásicas que usamos con protocolos RSA y cosas así 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 una llamada Internet Cuántica o red cuántica que conecte computadoras cuánticas entre sí, y permitirá, en algún momento, la computación cuántica distribuida.

También puede permitir 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 son sensores que permiten mejorar la precisión de medir cualquier parámetro físico que desees medir con él. Puede ser gravedad, presión, temperatura, tiempo, frecuencia, magnetismo: todo se puede medir potencialmente con mayor precisión gracias a la detección cuántica. Entonces, tienes toneladas de aplicaciones allí.

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

Olivier Ezratty: Sí, tenemos la computación, que realmente se trata de un nuevo paradigma algorítmico. Queremos tener el sustrato físico para diferentes tipos de problemas. Pero también tenemos la comunicación cuántica, que permite medidas de seguridad completamente nuevas. 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. Hay 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 en el futuro porque hay muchas tecnologías que aún no existen, como los repetidores cuánticos. Cuando eso funcione, podremos hacer cosas muy poderosas, como comunicarnos entre dos computadoras cuánticas. Puede habilitar todo junto.

En primer lugar, puedes mejorar la potencia si tienes dos computadoras cuánticas conectadas con un enlace cuántico. Multiplicará la potencia de esos dos sistemas más que simplemente sumarlos, es más exponencial, lo cual es completamente diferente a lo que obtienes con las computadoras clásicas. En segundo lugar, si tienes dos computadoras cuánticas conectadas a un enlace cuántico, mejoras la seguridad de esa conexión. Si alguien intercepta las fibras ópticas que conectan esos sistemas, no pueden obtener nada. Es el mejor sistema de ofuscación que puede habilitar una comunicación segura entre dos partes.

Podrías tener un cliente cuántico más ligero conectado a un gran sistema cuántico en el otro extremo de la línea, y eso permitiría una comunicación muy segura. Por cierto, hay un protocolo llamado “La Computación Cuántica Ciega” que hace eso. Fue inventado por un par de investigadores, incluyendo a uno que vive en Francia. Su nombre es Anne, y ella fue la co-inventora de ese protocolo hace más de 15 años.

Y la detección cuántica también es algo que ni siquiera me di cuenta de que existía.

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 en una escala increíblemente pequeña?

Olivier Ezratty: Lo que sé sobre los sensores cuánticos es que son más voluminosos que los sensores de IoT existentes que tenemos ahora, pero agregan varios órdenes de magnitud de precisión. Entonces, en algunos casos, es muy útil. Si quieres medir la gravedad con una posición mucho mejor, puede ayudarte a detectar lo que hay debajo del suelo. Por lo tanto, puede ser útil en muchas situaciones. Una situación típica es cómo mides, cómo detectas túneles cuando remodelas tu ciudad. ¿Cómo detectas agua? También se podría usar 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 altamente precisa y una detección de gravedad, haces esas dos cosas juntas; tal vez puedas detectar un submarino nuclear bajo el mar. Eso puede cambiar muchas estrategias de disuasión nuclear para muchos países. Hay muchas implicaciones allí. El magnetismo también se podría usar a escala nanométrica. Hay sensores llamados centros NV, que utilizan un defecto en una estructura de diamante, un defecto muy pequeño, simplemente falta un átomo de carbono, otro reemplazado por un átomo de nitrógeno, y un par de electrones libres que entran y salen en el hueco. Eso se puede usar con láseres para detectar cambios muy pequeños en el magnetismo, y se puede usar, por ejemplo, para resonancia magnética. Se puede usar para detectar variaciones del campo electromagnético en el cerebro. Se podría usar para hacer exámenes biológicos a nivel atómico. Por lo tanto, hay grandes avances tanto a escala nanométrica a nivel de átomos como a escala macro con la detección de gravedad.

Y como tal vez un poco de una tangente, cuando hablas, sonreía internamente cuando dices: “Oh, tenemos esta tecnología y podría detectar submarinos”, lo cual nunca había pensado en ese caso. Pero sí, si tienes un detector de masa o algo que actúe un poco como una cámara infrarroja pero que solo te dé la densidad de masa de las cosas a su alrededor, sí, tiene mucho sentido. Por cierto, hay más usos positivos. Si colocas un sensor de gravedad cuántica en un satélite que se mueve alrededor de la Tierra, puedes hacer muchos estudios geodésicos. Puedes entender cómo se está moviendo la Tierra. Puedes detectar el impacto del cambio climático en la superficie terrestre y en el agua. Puede tener muchos casos de uso muy positivos para entender lo que está sucediendo en la Tierra.

Joannes Vermorel: Exactamente. Quiero decir, la mayor parte del progreso científico ha sido impulsado en gran medida por la disponibilidad de nuevas clases de sensores. Y eso me lleva a una pequeña tangente. Olivier Ezratty ha sido conocido en Francia durante décadas, y antes de hacer informes sobre tecnología cuántica, Olivier tenía un informe gigantesco sobre startups e IA. El informe sobre startups tuvo una importancia muy profunda para mí porque fue un documento muy influyente para mí en realidad para hacer Lokad. Y creo que una de las cosas que hace que tus documentos sean tan marginales, extraños y retorcidos es que tienes esta visión súper holística que borra por completo las líneas habituales. Por ejemplo, cuando dije que lo que sé sobre mecánica cuántica es lo que leí en un libro, “Introducción a la mecánica cuántica”, este libro de Griffiths está muy bien escrito. Comienza desde la primera página con la ecuación de Schrödinger y deriva un montón de cosas a partir de eso. Es un enfoque increíblemente hermoso, pero también increíblemente estrecho de miras. Sin ofender a esos profesores que lo hacen, están haciendo un trabajo maravilloso. Lo que es muy interesante de tus informes es que aportas tantas perspectivas diferentes, como si estuvieras tratando de recopilar tantos ángulos como puedas, como historia, economía, incentivos, regulación, sostenibilidad, matemáticas, y así sucesivamente. Tienes esta estructura completamente diversa, y para conectarse con el software empresarial, creo que eso es muy interesante.

En el mundo del software empresarial, y la mayoría de la audiencia de este canal está en cadenas de suministro, las cadenas de suministro siempre se operan a través de capas de software empresarial. No interactúas físicamente con la cadena de suministro, tienes toneladas de capas de indirecciones para hacer las cosas. Uno de los problemas es que tienes todo tipo de capas de discurso de todos los proveedores que tienen algo que decir. Estuve interesado en la computación cuántica durante mucho tiempo, y veo que se hacen muchas afirmaciones, a veces grandiosas, como que Google ha logrado la supremacía cuántica. Solo por el término en sí, parece impresionante. Supremacía, vale.

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

Joannes Vermorel: ¿Oh, sí?

Olivier Ezratty: Hablé con el tipo que inventó la palabra hace unas dos semanas. Se llama John Preskill, es profesor y un académico muy famoso en Caltech en California. Él acuñó esa palabra, creo, en 2011. Google usó esa terminología, pero describía una situación en la que una computadora cuántica es capaz de hacer algún cálculo que no se puede hacer clásicamente en un tiempo razonable, pero si es útil o no. Resulta que la Supremacía Cuántica de Google y otros de China no están haciendo un cálculo como solíamos hacerlo en el software empresarial. No hay datos como entrada, no hay datos como salida, es solo una especie de generador de números aleatorios, y tienes que verificar que el muestreo del generador sea 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 hacer un cálculo útil, no pudieron usar los 53 qubits que usaron para el experimento de supremacía, que por cierto, produjo un buen resultado solo el 0,14% del tiempo. Esa es la probabilidad de obtener un buen resultado. Solo pudieron usar hasta 15 qubits de los 53, y 15 qubits se pueden emular de manera más eficiente, es decir, más rápido en tu propia computadora portátil. Así que eso es interesante. En algún momento, dijeron que están haciendo cosas que podrían llevar miles de años ejecutarse en una computadora clásica o incluso en la más grande, y por otro lado, cuando hacen cosas útiles, es un desastre.

Joannes Vermorel: Tal vez para el contexto de la audiencia: un bit es algo que es la versión clásica, solo un cero y uno, y es básicamente el bloque de construcción fundamental de información de 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 supongamos que hay una comprensión general de un bit en la audiencia, solo por el bien de la constitución de este episodio.

Joannes Vermorel: Estoy seguro de que nuestra audiencia tiene una muy buena comprensión de lo que es un bit, pero la mayoría de los programadores no tienen idea de cómo funciona un procesador. Supongamos 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 línea todo y lo contrario sobre esos qubits. Tal vez si pudieras darnos una idea de la idea principal sobre lo que hace que un qubit sea un qubit y cómo difiere completamente de la parte clásica.

Joannes Vermorel: Curiosamente, un qubit se puede describir 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 un llamado 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 base 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 espín de un electrón, que está cuantizado, por lo que solo puede estar hacia arriba o hacia abajo en una dirección dada, dándote dos valores. Si tomas un fotón, puede tener diferentes polarizaciones.

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

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

Ahora, si observamos la parte matemática, la superposición se puede expresar como un peso para el cero y el uno, que corresponden al estado base o al estado excitado. Estos coeficientes, generalmente llamados Alfa y Beta, resultan ser números complejos y deben ser normalizados. Podrías describir la superposición de esos dos estados en un qubit como dos números. Con frecuencia, 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 es cero; cuando está en el Polo Sur, es uno. Todas las posiciones intermedias en otros lugares, 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 giras alrededor del ecuador, significa que tienes una fase diferente de la señal. De hecho, descubrí que era interesante hacer una comparación entre un qubit y 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 valores que describen tu qubit.

Entonces, ¿qué es esta superposición? La superposición proviene del hecho de que todos esos objetos cuánticos con los que estás tratando en la física cuántica pueden comportarse como una partícula o como una onda, dependiendo de cómo los observes o los manejes. La mejor manera 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 base y un estado excitado, puedes sumar las dos ondas y obtendrás una tercera onda. Eso se basa en la ecuación de Schrödinger, por cierto. Una solución a la ecuación de Schrödinger para el estado base es una solución, una solución para el estado excitado es otra solución, y resulta que, como se está utilizando álgebra lineal en la ecuación de Schrödinger, una combinación lineal de esas dos soluciones hace otra solución.

Entonces, esa es una visión matemática de la ecuación de Schrödinger. Una combinación lineal de dos ondas hace otra onda, como dos notas de piano, un do y un C, dan otra nota. Pero eso no te dice de dónde viene la potencia. La potencia proviene del hecho de que si tienes varios qubits uno al lado del otro y puedes conectarlos, el espacio de datos que estás manejando crece exponencialmente con el número de qubits. Entonces, significa que si agregas 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 elevado a la potencia 100 números complejos. Es mucha información, pero es analógica. Manejas un espacio analógico de datos, pero es un espacio enorme que crece mucho más rápido que con bits clásicos.

Joannes Vermorel: Creo que una cosa que realmente difiere del paradigma clásico es que cuando la gente dice un bit, piensa en algo donde agregar bits es un proceso muy aditivo. Cuando agregas bits de memoria, es lineal. Tienes el doble de memoria, está bien, 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 que, obviamente, a simple vista, tenemos sistemas informáticos donde la gente ni siquiera habla en bits porque los números serían tan gigantescos. Primero, hablan en bytes, que son paquetes de ocho, y luego la gente ni siquiera habla en bytes, generalmente hablan en 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 interés real, no te impresiona decir: “Tengo algo que serían 53 bits”. La gente diría: “Bueno, ya sabes, no es realmente nada. Quiero decir, es de la época del ENIAC, sí, pero hoy en día tienes más memoria”.

Olivier Ezratty: Sí, exactamente. Eso ya eran miles de bits. Entonces, se siente poco impresionante, pero eso no es lo importante. Lo importante, si entiendo correctamente, es que cuando la gente dice que tiene 20, 50, 60 o 100 qubits, significa que tiene un sistema donde todos están completamente entrelazados. Son parte de un 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 muchas concepciones erróneas allí.

Olivier Ezratty: Por ejemplo, puedes ser engañado al pensar que la velocidad de la computación cuántica proviene del espacio de cómputo. Eso no es cierto. Hay una ventaja espacial y una ventaja de velocidad, y están conectadas entre sí, pero son diferentes. De hecho, si tienes n qubits, tienes un espacio de cómputo de 2^n números complejos. Entonces, si eres preciso, son 2^(n+1) números reales o números de punto flotante si estás hablando en un sentido de cómputo. 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 interesan resolver con la computación cuántica son los problemas 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 cómputo en la computadora cuántica. Entonces, significa que tienes que tener un número menor de operaciones que escalen, digamos, linealmente o logarítmicamente, o incluso polinomialmente, y no exponencialmente en la computadora cuántica, donde escala exponencialmente en la computadora clásica. Y luego tienes constantes que pueden dificultar las comparaciones, pero aún así.

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

Y hay otro aspecto que también no es un error de concepto pero algo que no es muy conocido. Cuando mides el resultado de tu algoritmo al final, obtienes n bits, no n qubits. Entonces obtienes un 0 o un 1 para cada uno de los 100 qubits que tienes. Obtienes una pequeña cantidad de información al final. Manejas una gran cantidad de información, 2^100 números complejos durante tu cómputo, y al final solo obtienes 100 bits, bits clásicos.

Entonces te preguntas, ¿por qué todo este problema? Significa que el poder de la computación cuántica proviene de la capacidad de explorar un gran espacio de información pero, al final, obtener un resultado más pequeño. Digamos 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 eso. Al final, te da un número pequeño, un número que está compuesto por bits.

Entonces eso explica la cosa, y también, en muchos algoritmos, lo que haces es calcular tu algoritmo varias veces, y haces el promedio de los resultados para obtener un número flotante para cada uno de los qubits que tienes. Otro error de concepto es que la computación cuántica es buena para Big Data grande.

Joannes Vermorel: Sí, por eso lo estaba mencionando porque obviamente no funciona. La forma en que entiendo eso también era algo en lo que estaba pensando, me parece que, prácticamente por diseño, a menos que podamos de alguna manera diseñar sistemas de qubits que puedan tener como tera qubits o algo así, lo cual sería una locura. Quiero decir, tener miles de millones de qubits, sí, pero hasta que lleguemos allí, vemos que tenemos una especie de cuello de botella incluso para canalizar datos en el sistema.

Poner datos en una computadora cuántica es un gran problema. Todavía es un campo de investigación porque una puerta cuántica que pone algunos datos en un qubit lleva tiempo. Es muy lento, por cierto. Estaba leyendo algo como 10 kilohercios o algo así, ya sabes, el tipo de, sí, con orden de magnitud, IBM en este momento está entre 2 kilohercios y 10 kilohercios, lo que significa el número de ciclos de operaciones por segundo. No es muy rápido.

Olivier Ezratty: Sí, incluso el ion atrapado, que es un sistema alcalino proveniente de IonQ o Honeywell en los Estados Unidos, es aún más lento. Entonces, no es muy rápido poner información allí. La mayor parte del tiempo, utilizamos algoritmos híbridos en los que la ruta de datos complicada la realizan algoritmos clásicos, y luego alimentas el algoritmo cuántico con los datos puros, los datos comprimidos que no requieren muchas compuertas de control. Luego, la computación explora ese enorme espacio de información y produce un resultado pequeño.

Pero hay algo más 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 una matriz por un vector y obtener un vector que es solo multiplicación de matriz y vector controlando cuándo obtienes las matemáticas. El problema es que los qubits que tenemos hoy y tendremos en el futuro son ruidosos. Generan un error significativo alrededor de cada cálculo. Entonces, tienes que obtener los datos de manera promedio.

En los sistemas cuánticos existentes, cada operación genera un error del 1%. Entonces, significa que simplemente debes calcular una operación al final, cero buen resultado. Es algo simplista, pero te da una idea. Muchos algoritmos que se supone que traen una aceleración exponencial necesitan alrededor de 10 a la potencia 9 o 10 a la potencia 14 operaciones. Entonces, no funcionará si hay demasiado ruido. Terminamos en una situación en la que tenemos que encontrar una solución alternativa a este ruido.

Se están explorando dos formas. Una es encontrar formas de crear algoritmos que puedan soportar ese ruido, se llaman algoritmos superficiales. Estos son algoritmos que tienen un bajo número de compuertas y operaciones para que no alcancen el nivel en el que todo se desmorona. La otra forma es utilizar las llamadas operaciones controladas. Las operaciones controladas son una forma de crear qubits sociológicos, es decir, qubits que, vistos desde el exterior, tienen buena calidad. Eso es lo que necesitamos para un determinado algoritmo, pero para obtener ese resultado, esos bits lógicos están compuestos por muchos qubits físicos redundantes, y la redundancia es enorme.

Los planes actuales dicen que para tener un qubit de muy buena calidad, necesitamos 10,000 qubits. Para obtener una ventaja cuántica desde un punto de vista matemático puro, deberías tener al menos 50 qubits, más bien 100. Por cierto, está entre 50 y 100. Entonces, 100 qubits lógicos por 10,000 qubits hacen 1 millón de qubits. Entonces necesitas 1 millón de qubits físicos de muy buena calidad para crear una computadora cuántica realmente útil que brinde alguna ventaja cuántica. En este momento, el último récord es de IBM. Anunciaron en noviembre pasado, y lo lanzarán en un par de semanas en línea, un sistema que tiene 433 qubits. Pero esos qubits tienen una fidelidad muy baja, probablemente menos del 99% de fidelidad. Entonces, significa más del 1% de error en cada operación, por lo que no es adecuado para hacer nada, diría yo, en este momento o algo muy útil. Es un paso en una larga hoja de ruta de IBM que tiene mucho sentido, pero es un paso intermedio. Entonces hay una gran diferencia entre 433 qubits y 1 millón de qubits de muy alta calidad que podrían implementar la corrección de errores para obtener este tipo de ventaja cuántica real. Hay mucho trabajo por hacer allí.

Existe otra solución que 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 a través de la redundancia. La mitigación es un poco diferente; es una forma de utilizar, por cierto, la inteligencia artificial, por lo que utiliza mucho aprendizaje automático. Entrenas tu sistema para comprender el fenómeno del error en tu sistema y haces algún tipo de corrección posterior a la selección. Entonces calculas tus resultados muchas veces y, después de algún entrenamiento, puedes corregir los resultados, pero después de que se haya completado toda la computación. Se supone que amplía la capacidad de los sistemas de cómputo cuántico ruidosos. El mismo tipo que inventó el apodo de “supremacía cuántica” inventó otro apodo llamado “NISQ”, que significa computadora cuántica de escala intermedia ruidosa. Ideó ese nombre hace exactamente cinco años en 2018, así que nuevamente John Preskill. Y los sistemas ruidosos con mitigación de errores cuánticos se supone que permiten la computación cuántica útil para las empresas. Pero aún no hemos alcanzado ese umbral; puede ser en un par de años, pero hay algunas incertidumbres allí.

Joannes Vermorel: Despertó mi curiosidad. Y nuevamente, esto es altamente especulativo. Para mí, está pasando por algoritmos superficiales, que probablemente sea la perspectiva a corto plazo para hacer que funcione. La visión a largo plazo de la corrección de errores, también puede haber otros enfoques que digan: “Tengo un sustrato, un sustrato físico que realiza operaciones que son ruidosas. Tal vez simplemente jugar con el ruido, con cosas donde tener errores no sea tanto un problema”. Y tal vez en el aprendizaje automático, veo que hay muchas etapas donde, por ejemplo, hay documentos que muestran que uno de los cuellos de botella, diría yo, de una de las variantes modernas de la IA, que es deep learning, es que terminas con multiplicación de matrices que consume muchos recursos. Ha habido algunos documentos muy interesantes que muestran que, bueno, la multiplicación de matrices es lo que queremos desde una perspectiva matemática, pero ¿realmente necesitamos eso operativamente? Quiero decir, la precisión en esa precisión o incluso, simplemente sucede que son ese tipo de cosas las que funcionan en el deep learning, pero tal vez la razón por la que funcionan está completamente relacionada solo tangencialmente con el hecho de que estamos haciendo una versión lineal pura en algunos casos, reducimos el consumo de energía reduciendo la precisión, exactamente de 16 bits a 8 bits, incluso a 1 bit en algunos casos, para sistemas limitados. ¿Ves lugares donde las personas simplemente están jugando con operadores que son muy poderosos a su manera, incluso si son ruidosos, para hacer cosas que son tal vez especulativas? Entonces, esas cosas probablemente ni siquiera se estén haciendo, pero ¿ves áreas donde las personas realmente resolverían problemas con computación cuántica que ni siquiera se consideraban particularmente interesantes? Muy a menudo, el hecho de que tengas los medios para hacerlo es lo que lo hace interesante.

Olivier Ezratty: Diría que la respuesta es principalmente no, y lo explicaré. Principalmente hay tres tipos de algoritmos que podrías implementar en sistemas a corto plazo. El primer tipo es la simulación química, donde se simula la ecuación de Schrödinger, se observan los orbitales de los electrones en una molécula y se intenta comprender la estructura de una molécula. Necesitas encontrar su estado fundamental, el nivel de energía más bajo, y todas las moléculas. Eso realmente requiere mucha precisión. Entonces, no funciona bien y requiere mucha precisión, especialmente 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 están limitados. Si quieres simular una molécula más complicada en un sistema cuántico, necesitas tener una muy buena precisión.

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

El último es el aprendizaje automático cuántico (QML). Esos son los tipos de sistemas donde tal vez puedas tolerar alguna forma de ruido. Pero hasta donde yo sé, hay algunas limitaciones en lo que puedes hacer con el aprendizaje automático cuántico. 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, el aprendizaje automático cuántico es una de las áreas donde, en los sistemas a corto plazo, no hay muchas pruebas de una aceleración real en el tiempo de cálculo. Todavía es un área de investigación abierta.

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

Por ejemplo, si tomas un qubit superconductor, que es dominante hoy en día, la longitud de la compuerta para una operación de un solo qubit es de aproximadamente 20 nanosegundos, lo cual es bastante corto. Pero la longitud de la compuerta para una compuerta de dos qubits suele ser de varios 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 un tipo de pulso de microondas que tiene una duración, y se genera mediante electrónica clásica, ya sea a temperatura ambiente o a veces a una temperatura muy fría. Ese sistema tiene un retardo, lleva cierto tiempo generar los datos y luego ese sistema tiene que ser controlado por un sistema clásico porque una computadora cuántica, en la mayoría de los casos, siempre es una computadora clásica que controla electrónica clásica, generando algún tipo de fotón. El fotón puede estar en un régimen de microondas, digamos cinco gigahertz, o en el régimen óptico, en el espectro visible o en el espectro infrarrojo, no en el ultravioleta generalmente. Y esos fotones se envían al qubit, cambian su estado, y luego enviamos otros tipos de fotones o cualquier frecuencia al qubit. Ves lo que emite el qubit, miras la señal, conviertes la señal de analógica a digital, miras la señal y luego tienes una idea de si es un cero o un uno. Entonces, tienes este tipo de bucle entre la computación clásica, la electrónica clásica y el qubit en una dirección, y en la otra dirección.

Joannes Vermorel: Eso me lleva a una pregunta que es, nuevamente, solo para probar un poco mi comprensión. También significa, en realidad, no me di cuenta de que las computadoras cuánticas estaban tan controladas a nivel de compuerta por la electrónica. Pero según mi comprensión, si quieres tener alguna de esas hermosas propiedades emergentes de la mecánica cuántica, necesitas estar a una temperatura muy baja, prácticamente.

Olivier Ezratty: Depende. La mayoría de las veces, es cierto, pero hay muchas diferencias entre los tipos de qubits. Los qubits que son más exigentes en cuanto a temperatura son los qubits superconductores, necesitas alrededor de 15 milikelvins. Y, por lo tanto, eso significa que cada vez que tienes un sistema electrónico clásico que lo controla, va a agregar energía y tal vez calentarlo un poco. Es por eso que tienes que controlar el nivel de energía que se gasta en cada una de las capas porque no llegas de inmediato a los 15 milikelvins. Por lo general, es un cilindro grande, así que comienzas en 50 kelvins, luego bajas a 4 kelvins, luego 1 kelvin, luego 100 milikelvins, luego 50 milikelvins. Entonces, hay muchas etapas para llegar a esa temperatura, y te aseguras de que cada vez que tienes una señal electrónica que desciende en ese bucle, reduces el número de fotones. Tienes atenuación de la señal para deshacerte de los fotones adicionales al nivel correcto para asegurarte de que lo que se calienta a nivel de 15 milikelvins se reduzca al mínimo. Y tienes amplificadores en la otra dirección, tienes un amplificador en esta etapa que se utiliza para amplificar el sistema para la lectura del qubit. Pero eso son los qubits superconductores. Luego tienes los llamados qubits de silicio o qubits de espín de silicio. Estos utilizan sistemas semiconductores, utilizan el espín 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. Todavía es muy frío. Está muy por debajo de que el nitrógeno sea líquido, que es 77K. Incluso está por debajo de que el hidrógeno sea líquido. Es helio, sí. El helio está por encima de un Kelvin, y hay dos isótopos de helio, helio-3 y helio-4, que tienen diferentes temperaturas para llegar allí. Básicamente, no es tu congelador casero.

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 los fotones, por ejemplo.

Olivier Ezratty: Si quieres controlar los fotones en un procesador, puede estar a temperatura ambiente, pero aún necesitas criogenia porque la mayoría de las veces necesitas enfriar la fuente de los fotones, que en la mayoría de los casos se basa en algún efecto semiconductor que debe enfriarse. Permíteme darte un ejemplo de Francia. Tenemos una startup llamada Candela. Tienen su propia fuente de fotones que se basa en un sistema semiconductor llamado tres-cinco, que se basa en arseniuro de galio y aluminio, con muchas capas y espejos de Bragg y puntos cuánticos. Esta pequeña cosa debe enfriarse a unos 4 Kelvin para generar un flujo de fotones individuales que luego se utilizan en la computación. Luego, 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 donde tienes fotones que se controlan individualmente.

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

Olivier Ezratty: Sí, y al final, necesitas contar la cantidad de fotones que tienes en cada guía de onda. El detector de fotones en sí mismo debe enfriarse porque la tecnología más prometedora para detectar fotones individualmente se basa en un efecto de superconductividad, 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 los átomos neutrales; es una bestia muy diferente.

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

Olivier Ezratty: Lo que hacen es que necesitan controlar los átomos, colocarlos en un lugar determinado en un vacío. Para hacer eso, utilizan láseres en tres direcciones y utilizan una tecnología llamada trampa magneto-óptica que fue inventada por Jean Dalibard, quien fue 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 tipo diferente de dispositivo especial que controla la posición del átomo individualmente. Cuando los átomos están enfriados y posicionados muy bien, su temperatura está en el rango de nano-Kelvin. Sorprendentemente, no has utilizado un refrigerador; solo has utilizado una bomba para eliminar los átomos del sistema y láseres. Así que es un enfriamiento basado en láser.

Joannes Vermorel: Pero aún así se siente contrario a la intuición porque aparentemente estás agregando energía al lanzar fotones, pero en realidad, el efecto neto es el enfriamiento.

Olivier Ezratty: Sí, utilizando el efecto Doppler. El efecto Doppler es una forma, si tienes un átomo que se acerca a ti y le envías algo de energía con un fotón, el fotón es como una pelota, empujará al átomo en la otra dirección. Se desacelerará. Y aquellos átomos que se movían en la dirección opuesta, no recibirán la energía debido al efecto Doppler. Será una energía más baja, por lo que no los afectará. Entonces, en promedio, todos los átomos que se acercan a ti se desaceleran; los demás, no tanto. Si haces eso en seis generaciones, se desacelerará progresivamente el movimiento de todos los átomos. Y no utilizas un efecto mecánico; solo es luz la que desacelera los átomos. Pero aún así, está enfriando el sistema porque ¿qué es la temperatura? La temperatura es una medida del movimiento de los átomos en un medio dado, así que aún es enfriamiento.

Y lo interesante es lo que descubrieron, por ejemplo, en Pasqal, la empresa francesa, o en Q-CTRL, con el competidor con sede en Harvard en los Estados Unidos. Descubrieron que cuando agregan más de un par de cientos de átomos en esa cámara de vacío, para asegurarse de que crean un vacío de muy alta calidad, tienen que poner algo de enfriamiento en la bomba. Así que ahora, el enfriamiento no está en los qubits mismos; está en la bomba que elimina los átomos de la cámara. Esa ingeniería, me encanta eso. Este tipo de cosas, eso es ingeniería real.

Y así, el último que podría mencionar es la tecnología llamada centros NV. Lo mencionamos para sensores, pero también se puede utilizar para computación. Y hay una empresa con sede en Australia llamada Quantum Brilliance, y en realidad, es una empresa germano-australiana. Y esa empresa ya ha creado un sistema de cinco qubits que funciona a temperatura ambiente. No estoy seguro de que pueda escalar muy bien, no estoy seguro al respecto, pero aún así, esa tecnología podría funcionar potencialmente a temperatura ambiente.

Joannes Vermorel: Lo que realmente me gusta de esta discusión es que muestra que siempre que tienes proveedores, tienes incentivos para presumir, y para mí, como alguien que tiene cierto grado de curiosidad por eso, lo que veo que no está invertido en el campo es una corriente interminable de afirmaciones increíbles. Y lo interesante es que tienes tantas afirmaciones, y curiosamente, no es que la gente mienta. Esa es la cosa interesante; puede significar muchas cosas diferentes, o puede haber muchas advertencias que vienen en tantas condiciones diferentes o lo que sea.

Olivier Ezratty: Exactamente. Y está bien. Quiero decir, también, no puedes contar todo cada vez que, como proveedor tú mismo, sabes, no puedes contar todo cada vez. Tienes que tomar decisiones; tienes que simplificar las cosas.

Joannes Vermorel: Exactamente, quiero decir, no puedo decir, sabes, todo lo que hay que saber sobre cada cosa que hacemos. Y aquí está, por cierto, la copia del código fuente y una copia de todas las experiencias que hicimos. Quiero decir, en teoría, podrías concebir eso potencialmente. En la práctica, es peor porque sería mucho más ruido.

Entonces, ¿cómo, y mi percepción es que este campo de la tecnología cuántica es bastante opaco, sabes, al menos para los externos? Tu informe está arrojando toneladas de luz, y lo interesante es que lo que más me interesa, específicamente, aunque eso es un poco tangencial, es cómo operas cuando estás lidiando con cosas que son indudablemente muy complicadas. Creo que podemos estar de acuerdo en que no es simple. Hay muchas afirmaciones, mucho ruido, y porque el software empresarial es más o menos el mismo tipo de cosas, sabes, alguien afirma que están haciendo algo fantástico. Sí, de alguna manera, pero viene con ajustes, y hay dependencias y costos. Estás operando en un campo que es, de alguna manera, muy complejo. Podemos argumentar que en la cadena de suministro, la complejidad es solo accidental, sabes, son solo personas haciendo cosas de formas probablemente mucho más complicadas de lo necesario. Así que eso realmente reduce la complejidad en la computación cuántica. Estás lidiando con el universo, que es simplemente, sabes, es lo que es. Entonces, es menos accidental, pero realmente no aborda el hecho de que las cosas se vuelven muy difíciles de todos modos.

Olivier Ezratty: ¿Cómo le das sentido al progreso en este campo?

Joannes Vermorel: Quiero decir, has dicho que hablas con la gente, pero una de las cosas que desconcierta a la mayoría de mis prospectos es que todos son un poco vendedores en ese tipo de juegos. Entonces, ¿cómo identificas a quién se puede confiar? Porque, por ejemplo, hay tantas personas que si me adentrara en este ámbito de la cuántica, hay tanto que asimilar. ¿Cómo separas el fraude de lo no fraudulento? Sí, me dijiste que hay una solución, que es hablar con un ganador del Premio Nobel en física, pero no son omniscientes. Entonces, esa es una forma de resolver el problema, pero ¿cómo identificas a las personas que pueden actuar como un intermediario para que puedas comprender, porque hay tantos posibles fraudes, afirmaciones descaradas y también tienes tanto tiempo para lidiar con eso?

Olivier Ezratty: ¿Cómo te manejas?

Joannes Vermorel: Básicamente, trato de conocer a tantos científicos como sea posible, principalmente en investigación fundamental. Trato de mejorar la diversidad de las personas con las que me encuentro, por lo que es importante tener reuniones tanto con físicos como con ingenieros, así como con personas que se dedican más a los algoritmos y la informática. Aunque debería conocer a más personas en ese espacio, creo que actualmente conozco a más físicos que a personas de informática. En tu vida anterior, te encontraste más con personas de computación de alto rendimiento o supercomputación, que es una zona diferente en la informática clásica.

Intento leer tantos artículos científicos como sea posible y entender el lenguaje. Esa es lo primero que hago cuando leo un nuevo artículo. Pero es un juego en curso. Es un desafío diario. Una de las razones por las que es complicado, diría yo, y es una ventaja para la industria en este momento, es la diversidad. Cuando digo diversidad, ahora mismo tienes al menos 20 o 30 tipos diferentes de qubits. Mientras que en los transistores y los conjuntos de chips clásicos, solo tienes 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 del uno por ciento. Es más o menos la misma tecnología. Es la misma técnica; siempre es dopaje de NP de silicio y compuertas. Eso siempre es lo mismo en la computación cuántica. Tienes una serie de tecnologías diferentes. Eso es asombroso. Y a veces, en una determinada tecnología, solo hay, digamos, 50 personas en el mundo que saben al respecto. Permíteme darte un ejemplo. Hace dos semanas, estuve en Las Vegas, no en el CES, dejé de ir hace tres años. Estuve en Las Vegas para la reunión de la APS, la Sociedad Americana de Física. Ese es el grupo más grande de físicos en el mundo, 13,000 físicos en el mismo lugar.

Olivier Ezratty: Y me reuní con una empresa, vinieron a verme. El nombre de la empresa es Iroquo, nadie los conoce muy bien. Están ubicados en los Estados Unidos, en la región de Chicago, y están haciendo un qubit de silicio, no un qubit de espín. Entonces controlan el espín de un electrón, pero ese electrón está sobre un sustrato de helio, un helio líquido frío, sobre el cual hay espines de electrones. Es extraño, quiero decir, es muy extraño. ¿Y por qué usan eso? Porque el helio aísla los espines de los circuitos circundantes. Es una de las muchas, muchas tecnologías extrañas que existen. Y para cada una de las tecnologías, solo tienes unos pocos científicos que pueden decirte de qué se trata y cuáles son los pros y los contras.

Tienes que vivir con eso, así que tienes que vivir con la incertidumbre. Tienes que vivir con información parcial. Tienes que tener una intuición y también tener un amplio conocimiento de ingeniería en todas las dimensiones. Por ejemplo, una de las cosas que descubrí recientemente, en parte al trabajar como cofundador de la Iniciativa de Energía Cuántica con Alexa y otros investigadores, descubrí que era muy importante mirar la electrónica. Solo la calidad de la electrónica que controla los láseres o controla las microondas que se envían al qubit es tan importante como los propios qubits.

Y así, la electrónica no es común. Quiero decir, cuando eres un científico de la computación, no sabes nada sobre la ecuación. Así que tuve que volver a las transformadas de Fourier y comprender la teoría de señales, comprender qué es el jitter, las variaciones que tienes en la fase, la amplitud o la frecuencia de una señal generada por la electrónica clásica. Comprender la potencia necesaria para generar una microonda, comprender la atenuación, el filtrado, todo eso, y la ingeniería electrónica está influyendo en la ingeniería del sistema de computación cuántica.

Joannes Vermorel: Y para mí, creo que la lección muy interesante es que, verás, argumentaría que si tomo mi propio campo, el software empresarial, el interés de la cadena de suministro, también hay una desconcertante variedad de perspectivas de nicho, proveedores de nicho, y demás. Solo por ejemplo, para analizar el problema de, digamos, la cadena de suministro, probablemente haya 20 filosofías competidoras sobre cómo abordar un problema. Está la corriente principal, el flow casting, DDMRP, SNOP. Quiero decir, son literalmente puntos de vista diferentes, y hay docenas. Y luego hay muchos proveedores.

Lo que realmente me interesa es que, en lo que describes, existe la posibilidad de formarse una opinión relativamente educada, una opinión relativamente precisa sobre si esas cosas funcionan, sin tener que realizar un experimento de control directo. Entonces, verás, no configuraste un laboratorio con el equipo para decir: “¿Este artículo se replica?” Sabes, porque hay este tipo de pensamiento ingenuo de que la única forma de saber si lo que dice este proveedor es cierto es hacer el experimento y probarlo. Sí, puedes probar tu software en línea. Pero con el software empresarial, a veces el problema es que incluso si quieres hacer una prueba, tienes que implementarlo en muchos lugares a la vez. Quiero decir, es súper impráctico. Por eso la mayoría de los proveedores ni siquiera ofrecen una prueba gratuita porque ni siquiera tiene sentido. Necesitarías implementar la cosa en 20 ubicaciones diferentes solo para comenzar.

Olivier Ezratty: Lo interesante, y creo que es algo en lo que realmente creo, es ir a una persona que hace una afirmación, dejar que la defienda, y luego ir a otra, idealmente alguien que tenga una perspectiva muy diversa y en conflicto, y a través de esto, aprender algo más. En mi caso, me encuentro regularmente con muchos científicos, y hay mucha serendipia involucrada. A veces conozco a algunas personas que dicen: “Oh, deberías conocer a ese chico o a esa señora”, y luego los conozco y me enseñan algo. Por ejemplo, estuve en Grenoble en noviembre del año pasado y conocí probablemente a 15 científicos en un día. Me sorprendió porque conocí a algunas personas que estaban trabajando en los llamados qubits topológicos, un área en la que Microsoft es famoso por ser el único proveedor que apuesta por ese tipo de qubit. Encontré a estas cuatro personas en Grenoble y les dije: “De acuerdo, pero ¿con quién trabajan?” Y dijeron: “Oh, trabajamos con ese chico en los Estados Unidos”. Conocía el nombre de ese chico porque sabía que era un chico que logró que se retractaran de un artículo en Nature personas de Microsoft. Está basado en la Universidad de Pittsburgh. Así que aprendí mucho al conocer a esos chicos.

Joannes Vermorel: Volviendo a tu informe, estoy robando algo que encontré en tu informe, verás, en tu informe, por ejemplo, en la primera sección, das pistas sobre cómo leer artículos científicos. Y eso es muy interesante porque esos artículos vienen con 20 autores, y luego no sabes si todas esas personas son relevantes. Y luego dices, bueno, el nombre de la primera persona es un estudiante de doctorado que realmente hizo el trabajo, todas las demás personas son básicamente personas que apoyaron el trabajo a su manera pero tangencialmente, y luego el último tipo es en realidad el supervisor o el director del laboratorio, que puede o no entender realmente lo que está sucediendo en el artículo.

Olivier Ezratty: Lo interesante es que has descubierto algo muy interesante, que es cómo obtener pistas y cómo navegar. Y no es magia; tienes cosas donde, cuando tienes este tipo de pistas, puedes navegar por el campo, y son muy simples. No sé si lo describí en esa parte de mi libro, pero encontrar un vacío, digamos que tienes un laboratorio que dice: “Ah, descubrí un nuevo tipo de qubit que es mejor”. Vale, ¿mejor en qué? Entonces intentas encontrar los números que publican, y la mayoría de las veces, no publicarán todos los demás números. Digamos que dicen que está estabilizado durante un llamado T1 de un número de microsegundos, pero sorprendentemente, no dan ningún número para las qubitilidades. Tal vez no sean tan buenos allí. Y a veces, ni siquiera tienes el número de qubits del experimento, lo que significa que no tienen muchos qubits. A veces puedes encontrar una especie de pista con la información faltante.

Es típico en la computación cuántica, la mayoría de las veces en parte con la comunicación de los proveedores. Conozco una empresa, no voy a mencionarla, con sede en América del Norte. Muestran la calidad de sus qubits pero no dan el número. Y es interesante porque si no dan un número, significa dos cosas: significa que el número es muy bajo y también significa que las fidelidades que tienen con sus qubits son engañosas. Porque usualmente, cuando tienes un gran número de qubits, es más difícil tener una buena fidelidad de los qubits, y con un número pequeño, si das una buena fidelidad pero no dices que son solo tres o cuatro o cinco qubits, estás engañando a la gente. Ese es un ejemplo muy interesante.

Joannes Vermorel: Sí, porque ves, creo que en el fondo, estamos tratando con humanos que son inteligentes y tienen las mismas tendencias que otros humanos en otros esfuerzos. Si voy al software de la cadena de suministro, que es un interés específico mío, veo que aunque las pistas no son las mismas, existen igualmente. Son diferentes, por ejemplo, si un proveedor no tiene capturas de pantalla, hay una certeza casi absoluta de que su interfaz de usuario se ve terrible. Porque si la interfaz de usuario se viera genial, tendrían toneladas de capturas de pantalla. Si los algoritmos que tienen son simplemente una versión glorificada del promedio móvil, no hablan de eso. Solo dicen: “Tenemos IA súper avanzada”, que es simplemente un promedio móvil para hacer el pronóstico. Pero luego simplemente dirían eso. Por el contrario, si las personas tienen algo, tendrían secciones interminables en su sitio web al respecto. Por el contrario, si su software es súper lento, no hablarán en absoluto sobre la velocidad. Enfatizarán que comprenden completamente la mentalidad de este sector, pero luego no hablan en absoluto sobre que su software es lento. Así que realmente me gusta esta idea de buscar esos aspectos más meta. Básicamente, significa que necesitas tener este tipo de mentalidad adversarial. Si alguien me dice algo que es notable de alguna manera, tu primer filtro es decidir si esta cosa es lo suficientemente notable como para perseguir a esta persona. Pero eso significa que luego tu instrumento diría: “¿Cuál es el precio más probable a pagar por esta afirmación? ¿Cuál es el costo no dicho?”

Olivier Ezratty: Bueno, hay algo más que complica 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 referencia. En la computación cuántica, hay muchas cosas de ese tipo. Hay esfuerzos importantes impulsados por organismos de estandarización como ISO y otros, y nosotros, como Francia, estamos participando en estos 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 superconductores, y los chicos que manejan los iones atrapados. Utilizan métricas diferentes y tienes que entender por qué es diferente. Así que tienes que entender los números. Simplemente tener una idea de los números que se utilizan es muy importante. Recientemente intenté hacer un gráfico, un gráfico de escala logarítmica de la calidad de los qubits. Fue un dolor de cabeza porque era difícil obtener el número correcto de manera consistente. Así que, por ejemplo, si mides la calidad de los qubits, tienes que asegurarte de que la calidad se mida con lo que se llama benchmarking aleatorizado, que es una forma más o menos estandarizada de calcular la calidad de los qubits. Tienes que tener mucho cuidado; los números pueden llevarte a engaño.

Joannes Vermorel: Absolutamente. Quiero decir, en la cadena de suministro, está en todas partes. Quiero decir, en cosas que son muy mundanas, por ejemplo, una de las preguntas que la gente se hace es, ¿qué tan precisa es tu sistema de pronóstico? El problema es que depende increíblemente de la precisión de los datos que tienes como entradas. Así que obviamente, no hay números que tengan sentido así 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 tener algo así como una competencia de Kaggle, y luego la gente compite. Pero fundamentalmente, tenemos problemas en cómo definimos algo que sería como una medida intrínseca de las capacidades de pronóstico.

Olivier Ezratty: Lo que ha cambiado recientemente, sin embargo, es que tenemos más computadoras cuánticas e información disponible en la nube. A veces el acceso es costoso, pero bueno. Tienes esos sistemas con IBM, Amazon, Microsoft e incluso Google tiene un sistema IonQ. Así que, creo que en todo el mundo, tienes alrededor de 60 computadoras disponibles en la nube. Eso significa que las personas pueden compararlas y comienzas a tener artículos científicos muy interesantes que muestran comparaciones entre esos diferentes sistemas a través de pruebas de referencia que se han realizado de manera consistente. Comienzas a tener algunas suposiciones educadas sobre dónde se encuentran realmente. Eso es interesante y es positivo. Es un ecosistema abierto.

Joannes Vermorel: Pero también es abierto y complicado. Necesitas tener muchos conocimientos científicos para juzgar el contenido científico. Hay muchas publicaciones científicas, incluso los proveedores están publicando artículos, pero leer un artículo es un dolor de cabeza. A veces es tan complicado. Recuerdo que 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 tener una idea de lo que hay en ese artículo dada la cantidad de cosas que hay en el artículo? Tienes física cuántica, algoritmos, comparaciones con la informática, electrónica, criogenia y tantas cosas diferentes en 70 páginas y gráficos muy difíciles de entender.

Olivier Ezratty: Recuerdo que hace cuatro años, probablemente no podía entender alrededor del 5 al 10 por ciento del artículo. Ahora creo que supero el 50 por ciento. No todo el artículo, pero lleva tiempo. Cada vez que vuelvo a leer el artículo, encuentro algo nuevo porque leo algo más en otro lugar o recibo algún entrenamiento o veo algunos videos. Aún está abierto, pero puedes estar abierto y cerrado al mismo tiempo porque la complejidad es una forma de ocultamiento. La falta de comparaciones también puede ser una forma de ocultamiento. Entonces, por ejemplo, si quieres conciliar datos provenientes de proveedores muy diferentes, necesitas tener a alguien que haya hecho un artículo consolidando esos datos o hacerlo tú mismo, como hice para este gráfico que he estado haciendo recientemente. Todavía hay espacio para la integración de datos, diría yo, la capacidad de recopilar datos de fuentes muy diferentes y descubrir dónde estamos realmente en esto. Actualmente estoy escribiendo dos artículos sobre eso.

Joannes Vermorel: Desde mi perspectiva, es un trabajo absolutamente necesario e increíblemente útil hacer este trabajo. Pero también viene con incentivos terribles a largo plazo. Haciendo este trabajo, te conozco, pero creo que lo que te hace tan único es que no te dejas influenciar fácilmente por ningún proveedor. Requiere una mentalidad muy específica. Has sido proveedor en el pasado. Has estado en Microsoft y has sido parte del juego. Creo que te dio una especie de anticuerpos intelectuales. Microsoft es lo que es, no es una opinión en blanco y negro. Está compuesto por muchas personas, es gris como cualquier colección de más de 200,000 humanos. Tienes personas muy buenas, personas muy malas y demás. Creo que te da una especie de anticuerpos intelectuales sobre los problemas corporativos que tienden a surgir de grandes colecciones de humanos.

Olivier Ezratty: Sí, porque tienen que recaudar fondos.

Joannes Vermorel: Exactamente. Ser atractivo para un VC en ese espacio requiere más esfuerzo para una gran corporación. El punto que quiero hacer aquí es que si juegas este papel de tratar de ser un experto, hay empresas, y no voy a dar el nombre de las empresas 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, un poco como lo que estás haciendo, es convertirte en un gestor de prensa subcontratado para los proveedores. Eso es literalmente lo que está sucediendo en el ámbito del software empresarial, especialmente en la cadena de suministro.

Olivier Ezratty: Correcto, y lo que veo es que las personas que desempeñan ese papel ganan rápidamente mucho más dinero. Como analista, siempre afirmarán que obtienen la mayor parte de sus ingresos de los clientes a los que les explican, pero la realidad es que los proveedores pagan más para tener un experto sesgado que solo dirá lo que el proveedor preferiría que este analista externo le dijera al mercado en general. Así que terminas con esta distorsión.

Joannes Vermorel: En tu caso, tu informe es realmente lo mejor que se puede obtener en términos de tener una evaluación imparcial de algo que es super complicado y cambiante. Pero lo que veo que también me interesa es que en campos donde la computación cuántica no tiene muchos proveedores establecidos, las personas que deberían desempeñar tu papel se han corrompido y terminan sirviendo cualquier mensaje que provenga de los proveedores.

Estás haciendo este tipo de trabajo con mucha ayuda, pero prácticamente por tu cuenta. Lo que me sorprende es que las corporaciones modernas tienden a subestimar lo que una sola persona puede hacer en solo un par de años. Si miramos la computación cuántica, desconcierta a las empresas y generalmente abordan el problema contratando consultores y gastando mucho dinero en tener un equipo de 20 personas durante tres meses. Pero tú eres la prueba de que el tipo de comprensión que se puede obtener al enfocarse completamente en una persona inteligente y motivada, durante años, puede ser igual de efectivo.

Olivier Ezratty: Sí, y debería agregar un par de puntos de contacto más. Uno son los propios clientes, ya que IBM y otros están tratando de impulsar su nueva tecnología con grandes clientes. Hay muchos clientes importantes en el mundo que lo han evaluado, e incluso algunos han firmado documentos publicados por clientes en Francia, como Total, EDF y MBDA. Si te encuentras con esos científicos de esas empresas, también obtienes muchas ideas porque han probado diferentes tecnologías y algoritmos reales en problemas comerciales reales.

Joannes Vermorel: Me encantaría ver eso en la cadena de suministro, clientes que producen documentos. Lo que tenemos ahora son estudios de caso que son simplemente anuncios publicitarios. El punto con los estudios de caso es que es solo una pieza de información formateada para publicidad.

Olivier Ezratty: Estoy involucrado en un proyecto donde la buena combinación es tener personas de investigación, personas del espacio de proveedores y un cliente. Si puedes tener un equipo de investigación con esas tres partes móviles, 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 es muy útil para construir una nueva forma de abordar la investigación y aplicar la investigación en un nuevo dominio.

Joannes Vermorel: Entonces, tal vez avanzando más con los plazos que estamos considerando, la computación cuántica ha estado en proceso durante décadas. Hay razones muy fundamentales por las cuales podemos tener esperanzas, en el sentido de que es literalmente la forma en que el universo mismo está funcionando. La belleza de la mecánica cuántica es que hizo que el universo fuera más rico de alguna manera en comparación con lo que era antes. De repente, tenías cosas donde podías hacer cosas que desde la antigua perspectiva eran simplemente imposibles. Conlleva restricciones pero también permite muchas cosas. Ya estamos aprovechando muchas piezas de eso, como los transistores y la magneto-resistencia gigante para discos de giro y demás. Entonces, ¿qué tipo de plazo ves para la industrialización emergente de esta segunda ola de tecnologías informáticas? ¿Podemos confiar en 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, obtienes 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 un poco ingenuo porque es una visión promedio de dónde podría venir.

Creo que hay algunas situaciones con algunos paradigmas informáticos, 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 en día, es incierta. No tengo idea si alcanzaremos eso. Depende de la calidad de los qubits que empresas como IBM produzcan en el futuro. IBM es la empresa más grande del mundo invirtiendo en ese espacio, y tienen tecnología líder en qubits superconductores. Pueden estar en posición de hacer un gran cambio en los próximos 18 meses, que es un marco de tiempo muy corto. Pueden liderarnos, como comunidad, hacia un área donde podamos comenzar a hacer cosas útiles con las computadoras cuánticas.

Pero luego, tiene que escalar, y el desafío es pasar de unos cientos de qubits a millones de qubits. Eso es un desafío enorme, tanto en el lado de la física, la ingeniería y la energética. Todo es desafiante allí. Otra cosa que dificulta hacer una predicción es la existencia de tantos tipos diferentes de tecnologías. Digamos, por ejemplo, que Microsoft tiene éxito en desarrollar qubits topológicos con fermiones de Majorana en un par de años. Mucha gente es escéptica, pero si tienen éxito, pueden cambiar el panorama muy rápidamente.

Entonces, puedes tener una tendencia lenta en forma de curva gaussiana, pero también puedes tener 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 increíble lo que hacen. Inventan códigos de corrección de errores que pueden lidiar con 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 o tan difícil.

Hay tantos ajustes en la tecnología, tantas soluciones alternativas 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. Hay un escepticismo científicamente fundamentado sobre por qué será difícil alcanzar el nivel en el que tenemos millones de qubits entrelazados entre sí. Pero aún así, puedes creer en la imaginación e ingenio de los ingenieros y científicos. Se están explorando tantas opciones diferentes que veremos.

La respuesta real es que no lo sabemos. Pero tenemos que educarnos sobre la marcha sobre cómo están cambiando las cosas. Tenemos que educarnos para poder interpretar nuevos anuncios y averiguar si son importantes o no. Esa es la belleza de este campo; por eso todavía estoy aquí. Siempre está cambiando, siempre está en movimiento y tal vez sea intelectualmente desafiante.

Joannes Vermorel Volviendo y tal vez yendo un poco al cierre, pero volviendo al comienzo mismo de esta entrevista, mencionabas las cosas que capturaron tu interés de una manera muy práctica. ¿Qué harás a continuación? ¿Cuál es tu propio plan en este campo? ¿En qué cosas estás invirtiendo tu tiempo y atención en este momento?

Olivier Ezratty: Oh, tengo muchas cosas en mi agenda. Una de ellas es que soy cofundador de la Iniciativa de Energía Cuántica, que aún no es una organización formal, pero es una comunidad de investigadores de todo el mundo. Organizamos nuestro primer taller en Singapur en noviembre, con científicos líderes de todo el mundo. Tenemos que lanzar nuestro sitio web, lanzar una comunidad, lanzar un canal de YouTube, asegurándonos de que la energética de esos segundos se cuide realmente porque estamos en un mundo de recursos limitados. No podemos evitar eso, y tenemos que explicárselo a los científicos y proveedores de que es imposible poner en el mercado una nueva tecnología que agregue más consumo de recursos sin preocuparse por eso. Bitcoin lo hizo, sí, pero creemos que tiene mucho sentido cuando se introduce una nueva tecnología que es misteriosa, que es complicada con casos de uso desconocidos, impulsar a la industria y a todo el ecosistema a comportarse como un ecosistema de innovación responsable.

La segunda cosa es que tengo que comenzar a escribir la sexta edición de mi libro, lo cual va a consumir mucho ancho de banda. Estoy comenzando 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 tengo que estar comprometido en fortalecer el ecosistema local a nivel francés y europeo, así que estoy comenzando a tener muchos contactos en Europa ahora. Y sigo ayudando a startups aquí en Francia, pero de manera informal. Además, dirijo dos series de podcasts junto con Fanny Bouton, y ella comenzó como yo hace cinco años en el espacio cuántico. Ahora ella es la líder cuántica de OVH Cloud, un operador líder de la nube europea, y lanzó la oferta de nube de ese operador para la computación cuántica, así que es una historia muy bonita.

Probablemente olvidé muchas cosas, pero tengo muchos clientes, hago capacitaciones y enseño en Épitech. Todo lo que hago alimenta la otra parte de lo que hago, como ser formador, enseñar computación cuántica te obliga a estructurar tus pensamientos. Es lo mismo al escribir el libro; estructuras tus pensamientos, compartes tus pensamientos. Escribir artículos, entrevistar a personas en podcasts donde conoces a personas, te anima a conocer un conjunto diverso de personas. Trabajar con clientes, trato de tener la forma de trabajar más diversa; esa es mi forma de vida. Me gustaría ser un pequeño contribuyente en el éxito del ecosistema francés y europeo. Ese es el tipo de objetivo final. Me gustaría contribuir al éxito de mis amigos en la investigación, especialmente para la Iniciativa de Energía Cuántica. Me gustaría tener una llamada nube cuántica soberana en Francia a través de OVH Cloud, a la que también estoy ayudando. Así que hay varias cosas que tienen más o menos que ver con ayudar al ecosistema y aprender, compartir de manera abierta.

Joannes Vermorel: Creo que tu enfoque, que consiste en escribirlo tú mismo, es increíblemente virtuoso, no solo en la propagación del conocimiento, sino incluso si no lo publicaras en absoluto. Solo pasar por el proceso de juntar todas estas cosas 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 una década deberían adoptar una visión a largo plazo de hacer eso, incluso para ellos mismos. Los gerentes deberían intentar recopilar su propio trabajo de vida para comprender mejor su campo para que la empresa mejore. Eso es lo interesante: la gente diría: “Oh, pero tal vez esas personas nos dejarán dentro de dos años”. Pero cuando hablo con, digamos, un director de cadena de suministro, todavía son el tipo de posiciones en las que las personas han estado en la misma empresa durante 30 años. Entonces, esto es un poco una excusa en lugar de reconocer el valor de hacer el ejercicio de escritura solo para uno mismo.

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

Entonces, digamos que quiero actualizar la parte del algoritmo; ya hay un capítulo de algoritmos con todos los enlaces. Y como tengo algunos clientes para los que hago selección tecnológica y algunas noticias que no se publican, también tengo muchas explicaciones escritas sobre las noticias que puedo usar para actualizar mi libro. Cuando haces todo por tu cuenta, tienes que ser organizado y reutilizar el contenido de manera inteligente. También hago 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 de empresas, una base de datos de fidelidades de qubit, todo lo que puede convertirse en una base de datos está en mi hoja de Excel spreadsheet.

Joannes Vermorel: Y luego, si no sabes, preguntas a ChatGPT, y tal vez te responda y te proporcione algunos datos. En mi caso, no soy tan organizado, pero estoy tratando de cultivar una comprensión escrita de mi propio campo. Como palabras de despedida, ¿cuál sería tu sugerencia para los CEO o CTO de empresas que enfrentan campos muy opacos? No pueden involucrarse por completo en la computación cuántica como tú. ¿Cuál sería tu sugerencia para esas personas con respecto a la computación cuántica?

Olivier Ezratty: Mi sugerencia sería mirar mi libro, por supuesto, sin leerlo completo, pero mirando lo que hay dentro. Si eres un banco, o estás en la industria química o el transporte, siempre hay un capítulo para ti en mi libro porque hay una larga parte 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 estoy haciendo con Fanny. Hacemos alrededor de uno o dos podcasts al mes. Pero no te limites a leer la prensa. Cuando digo la prensa, me refiero a cualquier tipo de prensa. No estoy criticando a la prensa, dadas las limitaciones de formato que existen en la mayoría de los periódicos, incluso los científicos, es imposible tener una buena idea de dónde estamos realmente.

Tienes que conocer a las personas, tienes que ver a personas especializadas, quienesquiera que sean. También verás que como cliente, debes diversificar tus fuentes de información. Lo que digo no es lo mismo que lo que dicen los demás, y hay diferentes opiniones. Aún así, son opiniones basadas en la ciencia, no solo opiniones conspiracionistas, pero debes obtener diferentes puntos de vista. Diría que necesitas tener opiniones optimistas, pesimistas o intermedias sobre dónde estamos realmente. Como, no sé dónde estamos.

Y la forma más rápida es asistir a una conferencia donde yo u otros expliquemos cosas en una o dos horas. Hay una última que hago muchas conferencias, y muchas de ellas están en YouTube, en francés o en inglés. Pero los mejores formatos, diría yo, son cuando me piden que explique la computación cuántica en menos de una hora. No es tan bueno, tal vez es demasiado corto. Si vas a YouTube, encontrarás algunos formatos donde 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 bonito. Hice otro con Mod veneer y Fanny Botton en North en junio de 2022. Esos son los tipos de eventos entre una hora y dos horas que son, diría yo, buenos para la educación.

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

Joannes Vermorel: Fue realmente un placer tenerte aquí. Este es un campo muy interesante para mí. A la audiencia, bueno, manténganse atentos. Nos vemos la próxima vez.