Introducción a la computación cuántica con Qiskit

Historia de la computación cuántica

La computación cuántica no nació en un laboratorio de hardware, sino de una pregunta teórica: ¿puede una computadora clásica simular la naturaleza de forma eficiente? La respuesta corta es no, y esa limitación abrió un campo que hoy combina física, matemáticas e ingeniería de software. Conocer su historia ayuda a entender por qué las herramientas actuales, como Qiskit, tienen la forma que tienen.

El problema de simular la naturaleza

En 1981, durante la conferencia Physics of Computation del MIT, Richard Feynman señaló que el estado de un sistema cuántico crece de forma exponencial con el número de partículas. Para describir n qubits se necesitan $2^n$ números complejos, llamados amplitudes. Con 50 qubits ya son más de mil billones de amplitudes. Su propuesta fue directa: si la naturaleza es cuántica, conviene construir computadoras que también lo sean.

El siguiente bloque muestra el problema con números concretos. Cada amplitud se guarda como un complejo de 16 bytes:

for n in [10, 20, 30, 40, 50]:
    amplitudes = 2 ** n
    memoria_gb = amplitudes * 16 / 1e9
    print(f"{n} qubits: {amplitudes:,} amplitudes, {memoria_gb:,.3f} GB")

Con 30 qubits la simulación exacta ya ocupa unos 17 GB; con 50 qubits haría falta una memoria de unos 18 millones de GB. Esa es la pared contra la que chocan los simuladores clásicos.

De la teoría a los algoritmos

En 1985, David Deutsch describió una computadora cuántica universal, el equivalente cuántico de la máquina de Turing. Durante años el campo fue sobre todo teórico, hasta que aparecieron algoritmos con ventajas claras:

• 1994, Peter Shor: un algoritmo que factoriza números enteros en tiempo polinomial. Como la seguridad de RSA depende de que factorizar sea difícil, este resultado atrajo inversión y atención de inmediato.
• 1996, Lov Grover: un algoritmo de búsqueda en datos no estructurados que necesita del orden de $\sqrt{N}$ consultas en lugar de $N$. La ventaja es cuadrática, no exponencial, pero aplica a muchos problemas.

A finales de los años noventa se hicieron las primeras demostraciones con dos y tres qubits usando resonancia magnética nuclear. En 2001, un equipo de IBM y Stanford factorizó el número 15 con el algoritmo de Shor en un dispositivo de siete qubits.

La nube y el software abierto

En 2016, IBM puso un procesador de cinco qubits en la nube, disponible para cualquier persona con un navegador. En 2017 publicó Qiskit, un kit de desarrollo de código abierto en Python para escribir circuitos cuánticos, simularlos y enviarlos a hardware real. Ese cambio convirtió la computación cuántica en algo que un programador puede practicar sin un laboratorio.

Qiskit maduró con el hardware. La versión 1.0, de 2024, estabilizó la API y retiró funciones antiguas como execute. La serie 2.x, iniciada en 2025, simplificó aún más el núcleo y consolidó las primitivas (Sampler y Estimator) como la forma estándar de ejecutar circuitos.

La era NISQ

En 2018, John Preskill acuñó el término NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum): dispositivos con decenas o cientos de qubits, pero con ruido y sin corrección de errores completa. Es la etapa en la que estamos. Algunos hitos:

• 2019: Google anunció que su procesador Sycamore, de 53 qubits funcionales, resolvió en minutos una tarea de muestreo que estimó inalcanzable para supercomputadoras. El resultado se debatió porque luego se encontraron simulaciones clásicas más rápidas.
• 2021-2023: IBM presentó Eagle (127 qubits), Osprey (433) y Condor (1,121), y después priorizó la calidad de las operaciones con el procesador Heron.
• 2024: Google presentó Willow, de 105 qubits, que mostró que la tasa de error lógico baja al aumentar el tamaño del código de corrección de errores.

Trampas comunes al leer noticias cuánticas

• Contar qubits no basta. La calidad importa tanto como la cantidad: tasas de error, tiempo de coherencia y conectividad entre qubits.
• "Ventaja cuántica" no significa utilidad general. Muchas demostraciones usan tareas diseñadas para favorecer al hardware cuántico.
• Una computadora cuántica no es una computadora clásica más rápida. Solo acelera ciertos problemas con estructura matemática adecuada.
• Romper RSA requiere corrección de errores a gran escala, algo que ningún equipo actual ofrece.

Cierre

La historia deja una idea práctica: el hardware cambia rápido, pero los conceptos (qubits, puertas, medición y algoritmos) se mantienen. En las próximas lecciones instalarás Qiskit y escribirás tus primeros circuitos, sabiendo qué problema intentan resolver y qué límites tiene la tecnología hoy.