Aplicaciones y Estudios

Qubits en la Investigación Farmacéutica: 

Los qubits, la unidad básica de la computación cuántica, son cruciales para simular moléculas y comprender sus interacciones a nivel atómico. En la búsqueda de nuevos fármacos, los qubits permiten la simulación precisa de cómo los compuestos interactúan con proteínas y enzimas. Esto acelera el proceso de cribado de fármacos al predecir interacciones moleculares con una precisión sin precedentes, lo que tiene el potencial de revolucionar la investigación farmacéutica y acelerar la respuesta a crisis médicas como la pandemia de COVID-19. 

Con  esta información, uno de los artículos  plantea un estudio propone un sistema híbrido clásico-cuántico sacando el máximo provecho de las ventajas de la computación cuántica en unos temas en específicos que sirven de soporte para los expertos. Estos temas son los que necesitan más procesamiento y almacenamiento, como son la preparación del conjunto de datos (la información en este caso de las cadenas de genes y la combinación de estructuras químicas) y la extracción de las relaciones de las variables farmacogenéticas (la combinación de las posibilidades y cómo se comportan las variables y los efectos adversos que pueden llegar a tener). Como podemos ver, es mucha información, cruce de variables, combinar posibilidades y analizar efectos potenciales a una reacción en específico. Una tarea muy compleja para un computador clásico, pero muy arriesgada dejarla completa para un computador cuántico con sus riesgos de inestabilidad funcional y aunque en el estudio se plantea en una simulación, esta solución de sistemas híbrido está muy bien argumentada, teniendo en cuenta los posibles escenarios que se generarán.

En los sistemas de información podemos aplicarlos a varios aspectos que puedan potencializar su funcionamiento y procesamiento...

Un ejemplo claro es aplicar la QC en la optimización de procesos y logística, esto es fundamental en industrias como la cadena de suministro y el transporte. La capacidad de la computación cuántica para acelerar la búsqueda en bases de datos no estructuradas, como rutas de entrega, puede tener un impacto transformador en la eficiencia operativa.

 Aplicando la computación cuántica, con algoritmos como el algoritmo de Grover, puede ofrecer una ventaja competitiva al acelerar la toma de decisiones en la logística. Esto puede reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente al garantizar entregas más rápidas y eficientes.

 Sin embargo, se debe abordar la disponibilidad de hardware cuántico y la capacitación de personal para aprovechar estas capacidades. Además, la seguridad de la información relacionada con la logística sigue siendo una preocupación importante.

Seguridad y Criptografía Cuántica: 

La criptografía cuántica se basa en principios cuánticos para proporcionar una seguridad excepcional en las comunicaciones. Utiliza la propiedad de la no-clonación cuántica para garantizar que cualquier intento de interceptar la clave de cifrado se detecte.

 La adopción de la criptografía cuántica puede hacer que los sistemas de información sean prácticamente invulnerables a los ataques cibernéticos. Esto es especialmente relevante en sectores como la salud, donde la confidencialidad de los datos del paciente es crítica.

No obstante, a pesar de sus ventajas, la infraestructura cuántica aún se encuentra en desarrollo y es costosa de implementar. Además, es importante garantizar la interoperabilidad entre sistemas cuánticos y sistemas clásicos.

Simulación Cuántica para Investigación Científica: 

En este caso, la simulación cuántica permite a los científicos estudiar sistemas complejos a nivel molecular y cuántico. Esto es esencial en campos como la química y la física cuántica.

 La computación cuántica brinda la capacidad de realizar simulaciones a una velocidad que supera con creces a las computadoras clásicas. Esto acelera la investigación y puede conducir a descubrimientos científicos más rápidos. A medida que la simulación cuántica se vuelva más accesible, es probable que haya avances significativos en campos como la búsqueda de nuevos materiales y medicamentos.

Inteligencia Artificial Cuántica: 

Ahora con la irrupción de la inteligencia artificial cuántica basada en algoritmos cuánticos para mejorar el aprendizaje automático,  los modelos de aprendizaje automáticos impulsados por la computación cuántica tienen el potencial de lograr un rendimiento superior en tareas como el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones basadas en datos.

Por eso, a medida que los algoritmos cuánticos se integran en aplicaciones de inteligencia artificial, es esencial abordar la disponibilidad de hardware cuántico y la capacitación de expertos en cuántica.

En general, la computación cuántica tiene el potencial de transformar los sistemas de información en diversas industrias. Aunque existen desafíos, como la disponibilidad de hardware cuántico y la capacitación, se espera que su impacto sea significativo a medida que esta tecnología madura. Las organizaciones que adopten la computación cuántica podrían ganar ventajas competitivas al mejorar la eficiencia, la seguridad y la capacidad de toma de decisiones basadas en datos.

REFERENCIAS

Referencia Bibliográfica: Grover, L. K. (1996). "A fast quantum mechanical algorithm for database search." In Proceedings of the twenty-eighth annual ACM symposium on Theory of computing.

Referencia Bibliográfica: Ekert, A. K. (1991). "Quantum cryptography based on Bell's theorem." Physical Review Letters, 67(6), 661.

Referencia Bibliográfica: Aspuru-Guzik, A., & Walther, P. (2012). "Photonic quantum simulators." Nature Physics, 8(4), 285-291.

Referencia Bibliográfica: Wiebe, N., Kapoor, A., & Svore, K. (2015). "Quantum deep learning." arXiv preprint arXiv:1412.3489.