- España y Europa impulsan la computación cuántica con iniciativas como el BSC, IBM-Euskadi y la startup alemana SaxonQ.
- Los algoritmos híbridos son el enfoque predominante para aprovechar la tecnología actual.
- La cuántica se aplica a problemas complejos como la fusión nuclear, pero aún no está lista para la IA empresarial según Gartner.
La computación cuántica está viviendo un momento dulce en Europa. Mientras que en España se consolidan infraestructuras como el Barcelona Supercomputing Center, en Alemania la startup SaxonQ ha presentado un ordenador cuántico que funciona a temperatura ambiente. Sin embargo, no todo son buenas noticias: consultoras como Gartner advierten de que la IA cuántica aún está lejos de ser una realidad empresarial.
En este artículo repasamos los últimos avances en el Viejo Continente, desde los algoritmos híbridos que combinan lo mejor de dos mundos hasta las aplicaciones en sectores como la fusión nuclear. También analizamos los desafíos que quedan por delante, como la corrección de errores o la falta de una ventaja cuántica demostrada.
Avances en hardware cuántico en Europa
España se ha convertido en un referente nacional gracias al Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), que cuenta con el primer computador cuántico del país, desarrollado bajo el programa Quantum Spain con hardware de Qilimanjaro y GMV. Por su parte, el País Vasco ha instalado en San Sebastián el Quantum System Two de IBM, el primero de estas características en Europa. Galicia tampoco se queda atrás, con el CESGA y su computador Qmio junto a Fujitsu, y ya ha adjudicado la compra de un segundo sistema a IQM. Todo esto forma parte de cómo la computación cuántica en España avanza en sus aplicaciones.
En Alemania, la startup SaxonQ ha optado por un enfoque diferente: utiliza diamantes sintéticos con defectos para crear cúbits que trabajan a temperatura ambiente. Su modelo SXQ128 ofrece 128 cúbits y se puede instalar en un rack convencional, sin necesidad de sistemas criogénicos. La compañía asegura haber alcanzado una precisión del 99,98% en operaciones de un solo cúbit, aunque esta cifra aún no ha sido verificada de forma independiente.
La comparación entre sistemas es complicada. Mientras que los superconductores de IBM o Google llevan años de desarrollo, la propuesta de SaxonQ destaca por su simplicidad y bajo coste de infraestructura. La compañía planea lanzar un sistema de 512 cúbits en 2027 y superar los 10.000 después de 2030, aunque todavía está por demostrar su rendimiento a gran escala.
Aplicaciones en sectores estratégicos: la fusión nuclear
Uno de los usos más prometedores de la computación cuántica es la simulación de materiales para la fusión nuclear. El Departamento de Energía de EE.UU., la Cleveland Clinic e IBM han unido fuerzas para modelar el comportamiento del tritio en sales fundidas como FLiBe, un paso clave para que las centrales de fusión puedan fabricar su propio combustible. Utilizando una técnica llamada wave function-based embedding, los investigadores dividen el problema en fragmentos y reparten el trabajo entre ordenadores clásicos y cuánticos, similar a cómo IBM y Algorithmiq simulan materiales.
Este enfoque, conocido como supercomputación cuántico-céntrica, ya se ha probado con éxito en la simulación de una proteína de 12.635 átomos. En el caso de la fusión, los resultados cuánticos igualaron a los métodos clásicos más precisos, lo que demuestra que la tecnología está lista para escalar. El objetivo a largo plazo es crear un bucle de inteligencia artificial, superordenadores y cuántica que permita diseñar sales fundidas por ordenador antes de probarlas en laboratorio.
Los algoritmos híbridos: el enfoque predominante
En la práctica, la computación cuántica actual se apoya en algoritmos híbridos que combinan procesadores clásicos y cuánticos. Los ordenadores cuánticos son todavía muy sensibles al ruido, lo que limita su tiempo de ejecución fiable. Por eso, el ordenador clásico coordina el proceso, ajusta los parámetros y procesa los resultados, mientras el procesador cuántico se encarga de las operaciones donde puede aportar una ventaja. Esta es la base de la era NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum).
Entre los algoritmos híbridos más utilizados se encuentran VQE y QAOA. Estos métodos son la alternativa más práctica para aprovechar las capacidades cuánticas con la tecnología disponible, y se espera que sigan siendo la norma durante los próximos años.
Las advertencias de Gartner sobre la IA cuántica
A pesar de los avances, la consultora Gartner ha lanzado un aviso: la IA cuántica todavía no ha demostrado una ventaja real sobre los sistemas clásicos en cargas de trabajo de producción. Según Gartner, cuando los fabricantes hablan de IA cuántica, suelen referirse a técnicas híbridas o inspiradas en la cuántica, no a inteligencia artificial nativa ejecutándose en hardware cuántico a escala empresarial. La consultora recomienda mantener separados los presupuestos de IA y computación cuántica, y centrarse en tecnologías disponibles como la computación cuántica para afinar predicciones de la IA que funcionan en GPUs.
Gartner también señala que para que la IA cuántica sea viable en entornos empresariales, se necesitan avances en hardware, corrección de errores, middleware y algoritmos. Hasta que estos cuatro elementos evolucionen conjuntamente, la cuántica seguirá siendo un proyecto de investigación. Las empresas deberían seguir indicadores como el desarrollo de qubits lógicos funcionales en lugar de fijarse solo en el número de qubits físicos.
En definitiva, la computación cuántica en Europa avanza a buen ritmo, con iniciativas públicas y privadas que buscan posicionar a la región como un actor clave. Desde los ordenadores de diamante de SaxonQ hasta las aplicaciones en fusión nuclear, pasando por los algoritmos híbridos y las advertencias de Gartner, el panorama es de optimismo moderado. Queda mucho trabajo por hacer, pero los cimientos ya están puestos.
