Los esfuerzos de Microsoft se orientan hacia la computación cuántica
Microsoft destina considerables esfuerzos financieros y de ingeniería al campo experimental de la computación cuántica para construir una máquina que podría solucionar problemas imposibles para las computadoras actuales.
Existe un creciente optimismo en el mundo de la tecnología que los ordenadores cuánticos, dispositivos super potentes que alguna vez fueron material de la ciencia ficción, se vuelvan una realidad, e incluso pueden ser prácticos. Si estas máquinas funcionan, tendrán un impacto en el trabajo en áreas como el diseño de fármacos y la inteligencia artificial, así como podrán ofrecer una mejor comprensión de los fundamentos de la física moderna.
La decisión de Microsoft de pasar de la investigación pura a un esfuerzo para construir un prototipo de trabajo subraya una competencia global entre las compañías de tecnología, incluyendo Google e IBM, que también están haciendo inversiones significativas en la búsqueda de avances.
En el mundo de la física cuántica, Microsoft se ha diferenciado de sus competidores eligiendo un camino diferente. El enfoque de la compañía se basa en “trenzar” partículas conocidas como anyons -que los físicos describen como existentes en sólo dos dimensiones- para formar los bloques de construcción de una supercomputadora que explotaría las inusuales propiedades físicas de las partículas subatómicas.
Los principales investigadores reconocen que todavía quedan barreras para construir máquinas cuánticas útiles, tanto a nivel de la física básica como en el desarrollo de nuevos tipos de software para explotar ciertas cualidades de dispositivos conocidos como qubits.
A diferencia de los transistores convencionales, que sólo pueden estar encendidos o apagados en cualquier momento, representando un 1 ó 0 digital, los qubits pueden existir en superposición, o simultáneamente en ambos estados. Si los qubits se colocan en un estado “enredado” -físicamente separados pero que actúan como si estuvieran entrelazados- con muchos otros qubits, pueden representar un gran número de valores simultáneamente. Un ordenador cuántico probablemente consistiría en cientos o miles de qubits.
Microsoft comenzó a financiar la investigación en el campo en 2005 cuando estableció un laboratorio conocido como estación Q bajo dirección del matemático Michael Freedman.
La compañía ahora cree que está lo suficientemente cerca como para diseñar el bloque básico de qubit y está lista para comenzar a diseñar una computadora completa.
Todavía hay un debate entre los físicos y los científicos informáticos acerca de si los ordenadores cuánticos que realizan cálculos útiles pueden ser creados.
Una variedad de programas de investigación alternativos están tratando de crear qubits utilizando diferentes materiales y diseños. El enfoque de Microsoft, conocido como computación cuántica topológica, se basa en un campo que adquirió nueva fuerza cuando el Premio Nobel de Física de este año fue otorgado a tres científicos que habían hecho un trabajo fundamental en formas de materia que pueden existir en sólo dos dimensiones.
Los físicos contratados por Microsoft dicen que la decisión de intentar construir una computadora cuántica topológica llega después de los avances científicos realizados en los últimos dos años, que dan a los científicos una confianza creciente de que la compañía será capaz de crear qubits más estables.
Hasta ahora, hay relativamente pocos algoritmos probados que podrían ser utilizados para resolver problemas más rápidamente que los ordenadores actuales. Un esfuerzo temprano, conocido como algoritmo de Shor, se utilizaría para factorizar los números, dando la esperanza de que las computadoras cuánticas podrían ser usadas en el futuro para romper códigos.
Esto podría tener consecuencias que sacuden el mundo porque el comercio electrónico moderno se construye sobre sistemas criptográficos que son en gran medida irrompibles usando ordenadores digitales convencionales. Otros enfoques propuestos podrían permitir una búsqueda más rápida de bases de datos o realizar algoritmos de aprendizaje de máquina, que se están utilizando para hacer avances en la visión por computador y el reconocimiento de voz.
