DIARIO ABC, CIENCIA

SCIENCE 


China acaba de lograr la supremacía cuántica. Es decir, sus investigadores han conseguido crear un sistema cuántico tan potente que realiza una tarea casi imposible de llevar a cabo con los ordenadores clásicos. En concreto, el equipo llamado Jiuzhang ha podido resolver en tan solo 200 segundos un problema que al superordenador clásico más avanzado del mundo, la supercomputadora japonesa Fugaku, le costaría 600 millones de años en completar. Un hito, no exento de polémica, que se logra por segunda vez en la historia, después de que Google, con su chip Sycamore, lograra lo mismo en octubre de 2019. Los resultados acaban de publicarse en la revista « Science».

La proeza del equipo dirigido por Jian-Wei Pan, de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China, reside en la forma en que han conseguido la supremacía cuántica. Los ordenadores clásicos se comunican entre ellos a través de «bits», el lenguaje binario que, a través de complejos cálculos matemáticos, convierte la información en unos y ceros. Sin embargo, en computación cuántica, los sistemas «hablan» en «cúbits», que pueden ser 1 y 0 a la vez (por el mismo principio que rige al famoso gato Schrodinger, vivo y muerto al mismo tiempo), lo que multiplica exponencialmente el rendimiento de esta tecnología. Es decir, con muchas menos operaciones, se pueden hacer cálculos mucho más potentes, lo que en la era del Big Data es una ventaja enorme (de ahí que grandes empresas como Google e IBM estén invirtiendo ingentes cantidades de dinero en esta tecnología).

Las formas de conseguir la supremacía cuántica.

Para conseguir estos cúbits teóricos hay que crear un sistema físico que los transporte y los manipule. Google lo consiguió a través de cúbits superconductores. Pero hay otras formas: desde trampas de iones a las exóticas cuasipartículas de Majorana, todos intentan crear un sistema que demuestre que estas nuevas máquinas cuánticas pueden realizar una tarea o un cálculo que esté completamente fuera de las capacidades de cualquier ordenador convencional. China lo ha logrado a través de un circuito óptico del muestreo de bosones: empleando una extraña propiedad cuántica de las partículas de luz (fotones), que viajan aleatoriamente en diferentes direcciones dentro de un circuito.

«No han creado un ordenador cuántico per se, sino un circuito óptico muy sofisticado que trabaja con luz cuántica», explica a ABC Juan José García Ripoll, físico teórico del Instituto de Física Fundamental (dependiente del CSIC). «Pero se trata de un experimento extremadamente difícil de llevar a cabo por la cantidad de elementos que tiene, por el uso de luz cuántica y la dificultad de mantener la coherencia cuántica de todo el sistema».

Este circuito es, de forma muy simple, algo así como una máquina de Galton: imaginemos un tablero vertical con varias filas de clavos. Desde arriba, caen bolas que botan de forma aleatoria sobre los clavos, llevando a las pelotas hacia un camino u otro hasta alcanzar la parte inferior del tablero. En el muestreo de bosones, las bolas serían los fotones (que son un tipo de bosón) y, los clavos, dispositivos ópticos o espejos, que hacen que la luz se propague en diferentes direcciones.

Sin embargo, las «pelotas» de luz cuántica no se comportan igual que las bolas físicas: los fotones poseen una extraña propiedad que se muestra cuando viajan a través de un divisor de haz (un espejo de los anteriores), que divide un solo rayo en dos que se propagan en diferentes direcciones. De forma paralela, si dos fotones idénticos golpean el espejo exactamente al mismo tiempo, no se separan entre sí y viajan en la misma dirección. Es decir, como si esas bolas físicas pudieran, en cada encuentro con un espejo, multiplicarse en dos o, en caso de llegar al mismo a la vez, convertirse en una sola.

La cuestión aquí sería averiguar los posibles caminos de los fotones en el circuito y su destino final (cuántos salen y por dónde), una tarea que se complica cuantas más partículas de luz, entradas, salidas, caminos y espejos hay en el circuito, además de por la extraña capacidad de los fotones de dividirse o agruparse de forma aleatoria. De ahí que a las computadoras clásicas les cueste mucho más trabajo elaborar estos cálculos. Sin embargo, al sistema cuántico chino la tarea solo le ha costado 200 segundos, consiguiendo así la supremacía cuántica.

«Estudiar experimentalmente todo eso y sacar toda la estadística es laborioso, pero ellos han demostrado que es posible», afirma García Ripoll.

En concreto, el dispositivo de muestreo de bosones llamado Jiuzhang utilizó pulsos de láser enviados a un laberinto de 100 entradas, 100 salidas, 300 divisores de haz y 75 espejos. Su ordenador cuántico logró detectar hasta 76 fotones en cada experimento, con una media de 43 fotones de 100 (lo que equivaldría a 100 cúbits, casi el doble que en la versión de Google, que contaba con 53, según explica en su blog el físico Francisco R. Villatoro). El equipo chino creador de Jiuzhang afirma que tiene una fiabilidad del 99%.

Con respecto a las diferencias del sistema de Google, García Ripoll señala: «El sistema no es reconfigurable, por lo que cada vez que hacen el experimento tienen que modificar a mano toda la configuración. Aun así es un equipo muy sofisticado y, en este sentido, es similar a la filosofía del experimento de Google con su ordenador cuántico, que generaba una sucesión de cúbits aleatorios que es muy difícil de reproducir de forma clásica». También ambos comparten su objetivo ad hoc: no tienen aplicaciones directas salvo demostrar la supremacía cuántica.

Un experimento arduo.

Hace una década, los físicos teóricos Scott Aaronson y Alex Arkhipov demostraron que el muestreo de bosones solo era posible con equipos cuánticos y que, además, sería la forma más fácil de conseguir la supremacía cuántica deseada. La segunda hipótesis estaba errada, pero no así la primera, si bien algunos no confiaron en sus tesis. «Este estudio demuestra que es factible llegar a la supremacía cuántica usando muestreo de bosones fotónicos, algo que mucha gente había dudado, y que representa una ruta de hardware completamente diferente a la de los cúbits superconductores que usó Google», explica a NewScientist el propio Aaronson.

Pero, a pesar de ser un gran paso en la computación cuántica, la humanidad aún se encuentra lejos de conseguir ordenadores cuánticos «de sobremesa»: el dispositivo solo sirve para esta tarea de muestreo de bosones, es decir, algo extremadamente específico sin mucho más recorrido práctico. «No significa construir una computadora cuántica escalable, ni un ordenador cuántico universal o útil», apunta Aaronson.

«No es un ordenador cuántico, sino un equipo mucho más específico que pertenece al ámbito de la física teórica. Es un experimento que en sí mismo no es útil, aunque se puede reformatear para aplicarlo a algún ámbito específico, como la química cuántica. En realidad es un aparato para llevar la mecánica cuántica a límites que hasta hace poco no se podían alcanzar y conseguir la supremacía cuántica. No es computacionalmente útil, pero es un hito científico impresionante», señala García Ripoll por su parte.

El siguiente paso, según los investigadores chinos, será, en efecto, conseguir pausar el experimento, realizar mediciones y redirigir a los fotones por el circuito, aunque será un logro extraordinariamente difícil de conseguir. Pero pensemos que, hace apenas cinco años, la supremacía cuántica aún estaba muy lejos. Y hoy la humanidad la ha conseguido dos veces. De momento.

LAMONCLOA.GOB.ES


El presidente del Gobierno, Pedro Sánchez, ha presentado en el Palacio de la Moncloa la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), una de las propuestas fundamentales del Plan España Digital 2025 lanzado el pasado mes de julio.


El objetivo de esta Estrategia es generar un entorno de confianza respecto al desarrollo de una Inteligencia Artificial (IA) inclusiva, sostenible y que ponga a la ciudadanía en el centro. La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial "busca situar a nuestro país en la línea de los países líderes en la investigación y el uso de una Inteligencia Artificial confiable al servicio del desarrollo económico y social, al servicio de nuestra modernización económica", tal y como ha explicado Pedro Sánchez. 


A la presentación de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial han acudido, además del presidente del Gobierno, la vicepresidenta tercera y ministra de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Nadia Calviño; la ministra de Educación y Formación Profesional, Isabel Celaá; y la ministra de Industria, Comercio y Turismo, Reyes Maroto. El acto ha contado con las intervenciones de Pilar Manchón, directora senior de estrategia de investigación en IA en Google; de Rafael Yuste, neurobiólogo impulsor del proyecto BRAIN de Estados Unidos y de la International Brain Initiative; de Inmaculada Martínez, pionera tecnológica en Inteligencia Artificial y digitalización; y de Pablo Rodríguez, investigador en desarrollos tecnológicos a largo plazo sobre tecnologías disruptivas.

La IA como vector de crecimiento económico

La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial es el componente 16 del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la economía española y nace como un marco dinámico, flexible y abierto a la aportación de empresas, ciudadanos, agentes sociales y resto de Administraciones.

LFoto: Pool Moncloa/Fernando Calvoa IA es una de las tecnologías con mayor potencial de transformación e impacto en todas las áreas de actividad productiva, además de suponer un motor de innovación y un importante vector de generación de empleo de calidad. Al respecto, Pedro Sánchez ha destacado que con "la Inteligencia Artificial se transformará el mercado laboral español y aumentará el número de empleos". La estrategia resultará fundamental de cara a incorporar la IA como factor de mejora de la competitividad y el desarrollo social, y lo hará, además, impulsando desarrollos tecnológicos que ayuden a proyectar el uso de la lengua española en los ámbitos de aplicación de la IA.
La puesta en marcha de esta estrategia movilizará una inversión pública de 600 millones de euros en el período 2021-2023, a los que se añadirá la aportación del fondo Next Tech de naturaleza público-privada y que persigue impulsar el emprendimiento en tecnologías digitales habilitadoras. En los Presupuestos Generales del Estado para 2021 se prevén 330 millones de euros para Inteligencia Artificial y Economía del Dato.

Un plan con seis ejes estratégicos

La ENIA cuenta con seis ejes estratégicos. En primer lugar, el impulso de la investigación científica, el desarrollo tecnológico y la innovación en Inteligencia Artificial; en segundo lugar, el fomento de las capacidades digitales, el desarrollo del talento nacional y la atracción del internacional; el tercero, el desarrollo de plataformas de datos e infraestructuras tecnológicas que den soporte a la IA; en cuarto, integrar la IA en las cadenas de valor para transformar el tejido económico; en quinto, impulsar el uso de la IA en la Administración Pública y en las misiones estratégicas nacionales y, finalmente, el establecimiento de un marco ético y normativo que garantice la protección de los derechos individuales y colectivos, con el bienestar social y la sostenibilidad como ejes vertebradores.

En cada uno de estos seis ejes se recogen una serie de medidas, hasta un total de 30. Por ejemplo, el impulso a la investigación en IA; la promoción de nuevos centros nacionales de desarrollo tecnológico multidisciplinar con especial foco en neurotecnologías, o la creación de programas de ayudas a empresas para el desarrollo de soluciones en IA y datos.

Asimismo, se propone la puesta en marcha de una mayor oferta formativa universitaria y en formación profesional o la puesta en marcha del Programa "SpAIn Talent Hub". Se creará la Oficina del Dato a nivel nacional y la figura del 'Chief Data Officer', la creación de espacios compartidos de datos y repositorios descentralizados y accesibles, participando en la creación de repositorios de datos a nivel de la UE. Se reforzarán las capacidades de supercomputación y se impulsará el Plan Nacional de Tecnologías del Lenguaje.

Además, se lanzarán programas de ayudas para empresas con el fin de incorporar la IA en los procesos productivos y de las cadenas de valor y se lanzará el "Fondo Next Tech" de capital riesgo público-privado para impulsar el emprendimiento digital y el crecimiento de empresas. Se desarrollará un programa de algoritmos verdes.

En el ámbito del sector público, se pondrá en marcha un laboratorio de innovación para nuevos servicios y aplicaciones de la IA (GobTechLab) y se incorporará la IA a la Administración Pública para mejorar la eficiencia. Se impulsará una gestión pública basada en datos.

Y, finalmente, por el lado ético y normativo de protección de derechos, se pondrán en marcha observatorios para evaluar el impacto social de los algoritmos, se desarrollará un sello nacional de calidad en IA y se elaborará una Carta de Derechos Digitales.

Por qué es necesaria la ENIA

El despliegue efectivo de la Inteligencia Artificial es crítico para afrontar la necesaria transformación digital de la economía. En ese sentido, la IA aportó 1.760 millones de euros al PIB mundial en 2018 y se estima que su contribución superará los 14 billones de euros para el año 2030.
Se trata, por tanto, de una tecnología en auge caracterizada por un gran potencial de transformación desde el punto de vista tecnológico, económico, ambiental y social dada su penetración en todos los sectores, así como su elevada capacidad de impacto, rápido crecimiento y contribución a la mejora de la competitividad.
En la actualidad, hay sectores industriales con un margen de mejora potencial para aprovechar este despliegue, tales como la industria de materiales, el transporte y la movilidad, la sanidad o el sector financiero, entre otros. En ese sentido, la IA implicará la posibilidad de mejorar la eficiencia de procesos y la dotación de servicios personalizados a la ciudadanía.
La ENIA permitirá mejorar la preparación del tejido productivo español de cara a impulsar su competitividad en el plano europeo e internacional. Se trata, por tanto, de un paso fundamental en la apuesta por la transformación digital de la economía y la sociedad a través del desarrollo de tecnologías disruptivas de alto valor añadido.
España afronta el reto del despliegue de la IA contando con determinadas ventajas competitivas en distintos sectores estratégicos. Así, España cuenta ya con instalaciones de alto rendimiento computacional para el procesado de cantidades masivas de datos y con excelentes grupos de I+D+I tanto públicos como privados.

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