La computación cuántica es una forma radicalmente novedosa de procesar la información, completamente distinta de aquella a la que estamos acostumbrados, basados en la computación determinista del modelo Von Neumann, y que está posibilitada por propiedades exclusivas de la mecánica cuántica tales como la superposición de estados (que origina el denominado paralelismo cuántico) y la existencia de correlaciones sin análogo en la física clásica (entrelazamiento y correlaciones cuánticas).
A medida que evoluciona la tecnología, aumenta la escala de integración y caben más transistores en el mismo espacio, disponiendo de microchips de tamaño cada vez más reducido. Es bien conocido que cuanto más pequeño es, mayor velocidad de proceso alcanza el chip, sin embargo, y como es obvio, no podemos hacer los chips infinitamente pequeños, sino que existe un límite en el cual dejan de funcionar correctamente. Cuando se llega a la escala de nanómetros, los electrones se escapan de los canales por donde deben circular. A esto se le llama efecto túnel, que consiste en que una partícula clásica, si se encuentra con un obstáculo, no puede atravesarlo y rebota. Pero con los electrones, que son partículas cuánticas y se comportan como ondas, existe la posibilidad de que una parte de ellos pueda atravesar las paredes si son los suficientemente delgadas; de esta manera la señal puede pasar por canales donde no debería circular. Por ello, el chip deja de funcionar correctamente, y aquí es donde la computación cuántica entra en escena.
La idea de computación cuántica surge en 1981, cuando Paul Benioff expuso su teoría para aprovechar las leyes cuánticas en el entorno de la computación. En vez de trabajar a nivel de voltajes eléctricos, se trabaja a nivel de un cuanto. En la computación digital, un bit sólo puede tomar dos valores: 0 ó 1. En cambio, en la computación cuántica, intervienen las leyes de la mecánica cuántica, y la partícula puede estar en superposición coherente. Ahora la información se organizará en qbits (bit cuántico), cuyo valor puede ser 0, 1, pero también puede ser 0 y 1 a la vez (dos estados ortogonales de una partícula subatómica), es más puede estar en una composición arbitraria con diferente valores de pesos para el 0 y el 1. Eso permite que se puedan realizar varias operaciones a la vez, según el número de qubits.
El número de qubits indica la cantidad de bits que pueden estar en superposición. Con los bits convencionales, si teníamos un registro de tres bits, había ocho valores posibles y el registro sólo podía tomar uno de esos valores. En cambio, si tenemos un vector de tres qubits, la partícula puede tomar ocho valores distintos a la vez gracias a la superposición cuántica. Así, un vector de tres qbits permitiría un total de ocho operaciones paralelas. Como cabe esperar, el número de operaciones es exponencial con respecto al número de qubits.
Varios algoritmos han sido desarrollados hasta ahora bajo el paradigma de la computación cuántica. Entre ellos el algoritmo de teleportación, Deutsch, Shor y otros.
El principal objetivo de este trabajo será el estudiar aplicaciones del paradigma cuántico, aún en sus verdaderos primeros inicios, partiendo del algoritmo de Grover, se estudiarán variaciones y aplicaciones. tanto desde el punto de vista teórico, como mediante su aplicación en simuladores, entre ellos el proporcionado por IBM, el IBM Q disponible en línea.
Se seguirán las siguientes etapas dentro del desarrollo del TFG:
Estudio del estado del arte en computación cuántica
Algoritmo de grover. Propiedades y características.
Aplicaciones y variaciones.
En cuanto a competencias, en este TFG se trabaja en las siguientes:
[CM1] Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la informática.
[CM3] Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.
