"Un cálculo clásico es como una voz solista: una línea de tonos puros que se suceden. Un cálculo cuántico es como una sinfonía: muchas líneas de tonos que interfieren entre sí".
Seth Lloyd
Definición
La informática cuántica es un tipo de computación cuyo funcionamiento puede aprovechar los fenómenos de la mecánica cuántica, como la superposición, la interferencia y el entrelazamiento1. Un ordenador cuántico está diseñado para manejar y procesar los datos y la información de una manera fundamentalmente diferente a la de un ordenador clásico, especialmente cuando se le presentan problemas que implican un gran número de variables y resultados potenciales; también es mucho más rápido. Sin embargo, los actuales prototipos de ordenadores cuánticos son demasiado pequeños para superar a los clásicos y tener aplicaciones prácticas en el mundo real.
El último chip de IBM construido en 2021 contiene 127 qubits, frente a los miles de millones de todos los chips convencionales del mismo año. Un qubit (bit cuántico) es el equivalente cuántico de un bit, un bit clásico sólo puede estar en uno de los dos estados de los que es capaz: 1 o 0, pero los qubits pueden estar en ambos al mismo tiempo y, por tanto, las operaciones que se realizan sobre ellos se hacen sobre ambos valores a la vez, este fenómeno se llama superposición. La computación cuántica es una disciplina increíblemente joven, el primer ordenador cuántico en funcionamiento compuesto por 2 qubits se hizo en 1998, un esfuerzo de colaboración de múltiples universidades. A diferencia de los transistores clásicos, no se puede simplemente añadir más a la unidad central de procesamiento (CPU) reduciendo el proceso, los qubits tienen que estar entrelazados. Los qubits entrelazados son esencialmente una sola unidad, no pueden describirse individualmente, ya que sus propiedades dependen unas de otras, el estado de un qubit depende de todos los demás qubits con los que está entrelazado. Por ello, la potencia de cálculo de los ordenadores cuánticos aumenta exponencialmente en comparación con la escala lineal de los ordenadores convencionales, pero también es más difícil aumentar el número de qubits. Haré todo lo posible por reducir al mínimo las fórmulas matemáticas en este artículo.
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Aprendizaje automático
En la informática convencional, el entrenamiento de la IA requiere mucho tiempo y recursos informáticos. Incluso con el hardware más moderno, entrenar una IA hasta un nivel que pueda considerarse suficiente lleva un tiempo increíblemente largo e incluso entonces, inevitablemente, habrá errores cometidos por la IA, de ahí que sólo se considere "suficiente". Sin embargo, con la superposición de un ordenador cuántico, éste puede realizar esencialmente operaciones simultáneas. Esta mentalidad de cálculo simultáneo no es nueva, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) tienen una arquitectura que favorece esta mentalidad de cálculo simultáneo, en relación con las CPU clásicas. Las GPU tienen muchos "núcleos" especializados y son mucho menos versátiles que los núcleos de las CPU, pero como el entrenamiento de la IA consiste esencialmente en repetir una tarea relativamente sencilla una y otra vez, las GPU han sido la primera opción de hardware para el entrenamiento de la IA durante mucho tiempo. Sin embargo, debido a la naturaleza de los bits clásicos, sólo pueden mejorarse añadiendo más núcleos; a largo plazo, esto es inviable teniendo en cuenta lo difícil que es fabricar nodos de proceso más pequeños.
Descubrimiento de fármacos
La investigación y el desarrollo son tan fundamentales para las empresas farmacéuticas que gastan una media del 15% de sus ventas en I+D6. Las formaciones moleculares necesarias para el desarrollo de fármacos son tan pequeñas que los fenómenos cuánticos las afectan, por lo que la computación cuántica podría ser increíblemente útil en el proceso de diseño de fármacos asistido por ordenador (CADD). Se prevé que la computación cuántica podrá predecir y simular la estructura, las propiedades y el comportamiento (o reactividad) de estas moléculas con mayor eficacia que la computación convencional.3 El uso de ordenadores convencionales para aumentar la precisión de las simulaciones moleculares supone un aumento exponencial de los recursos computacionales; la aparición de los ordenadores cuánticos tiene el potencial de remediar el hecho de que es caro para un ordenador convencional intentar simular sistemas cuánticos, como las moléculas. La industria farmacéutica ya utiliza el aprendizaje automático para acelerar y mejorar el proceso de desarrollo de fármacos, pero teniendo en cuenta que el aprendizaje automático dará un gran salto adelante cuando se puedan utilizar los ordenadores cuánticos, la industria farmacéutica está posicionada para ser uno de los principales beneficiarios de la llegada de los ordenadores cuánticos.
Conclusión:
El ritmo de descubrimiento de fármacos dio un salto con la ayuda del aprendizaje automático, pero con la llegada de los ordenadores cuánticos en el horizonte está claro que la industria farmacéutica se encuentra ante una transformación cualitativa de su ciclo de desarrollo de fármacos.
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