Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas han iniciado un proyecto de dos millones de euros que combina aprendizaje automático con átomos de Rydberg para revolucionar la computación cuántica. La iniciativa busca desarrollar algoritmos optimizados que mejoren el control de sistemas atómicos a temperaturas cercanas al cero absoluto. El proyecto está liderado por el Centro de Investigación en Nanomateriales y Nanotecnología y cuenta con participación de tres institutos del CSIC y el Computer Vision Center de Barcelona.
Aprendizaje Automático para Controlar Qubits Atómicos
El proyecto, titulado Aprendizaje Automático en Simulaciones Cuánticas con Átomos de Rydberg, representa un enfoque disruptivo en el desarrollo de computadoras cuánticas. Los átomos de Rydberg son átomos altamente excitados cuyo electrón más externo orbita a gran distancia del núcleo. Esta configuración les confiere propiedades únicas como fuertes interacciones entre partículas y largos tiempos de coherencia, características fundamentales para mantener la información cuántica estable.
Según Miguel Pruneda, coordinador del proyecto e investigador del CSIC en el Centro de Investigación en Nanomateriales y Nanotecnología, estos átomos constituyen una plataforma prometedora para la computación cuántica. Sin embargo, enfrentan importantes desafíos de control que las técnicas de machine learning pueden ayudar a resolver. El proyecto financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades busca precisamente abordar estos retos mediante inteligencia artificial.
Cuatro Nodos Interconectados de Investigación
El trabajo se estructura en varios nodos especializados que operarán de forma coordinada. El Centro de Investigación en Nanomateriales y Nanotecnología actuará como eje experimental, desarrollando plataformas físicas para manipular átomos de Rydberg con pinzas ópticas. El Instituto de Nanociencia y Materiales de Aragón se centrará en el uso de redes neuronales para simular sistemas cuánticos de muchos cuerpos, una tarea computacionalmente compleja que requiere capacidades avanzadas de inteligencia artificial.
Por su parte, el Instituto de Ciencia de Materiales de Madrid desarrollará algoritmos cuánticos de optimización específicamente diseñados para esta tecnología. El Computer Vision Center aportará su experiencia en aprendizaje automático tanto clásico como cuántico, integrando técnicas de visión por computadora y procesamiento de datos. Esta colaboración multidisciplinaria busca crear una plataforma donde hardware y software trabajen conjuntamente para resolver problemas que superan las capacidades de ordenadores tradicionales.
Reducción de Errores mediante Inteligencia Artificial
Uno de los principales obstáculos en computación cuántica es la corrección de errores. Los qubits, unidades básicas de información cuántica, son extremadamente frágiles y susceptibles a perturbaciones ambientales como vibraciones, campos electromagnéticos o incluso rayos cósmicos. Investigaciones recientes han demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar y corregir errores con mayor precisión que métodos convencionales.
El aprendizaje por refuerzo, una técnica avanzada de inteligencia artificial, ha mostrado resultados prometedores en la optimización de códigos de corrección de errores. Estos sistemas aprenden a diseñar estrategias de corrección que minimizan el uso de recursos mientras mantienen alta precisión. Google DeepMind desarrolló recientemente AlphaQubit, un decodificador basado en transformadores que establece nuevos estándares de precisión en la identificación de errores cuánticos.
“La propuesta se basa en el uso de átomos de Rydberg, una plataforma prometedora para la computación cuántica por sus fuertes interacciones y largos tiempos de coherencia, aunque con importantes retos de control que podrán abordarse mediante técnicas de machine learning.” — Miguel Pruneda, Coordinador del Proyecto, Centro de Investigación en Nanomateriales y Nanotecnología
Aplicaciones Más Allá de la Computación Cuántica
Los resultados del proyecto podrían tener impacto en múltiples sectores industriales y científicos. En química cuántica, las simulaciones con átomos de Rydberg permitirían modelar reacciones moleculares complejas y diseñar nuevos materiales con propiedades específicas. La industria farmacéutica podría beneficiarse de simulaciones más precisas para el descubrimiento de fármacos, reduciendo significativamente los tiempos de desarrollo.
Las aplicaciones también se extienden a infraestructuras críticas. La optimización de redes de telecomunicaciones mediante algoritmos cuánticos podría mejorar la eficiencia en la transmisión de datos y reducir latencias. En el sector energético, la tecnología desarrollada podría contribuir a mejorar la estabilidad de redes eléctricas inteligentes, facilitando la integración de fuentes renovables intermitentes como la solar y eólica.
España en la Carrera Cuántica Global
Este proyecto se enmarca en el esfuerzo español por posicionarse en el campo de las tecnologías cuánticas. España participa en Quantum Spain, una iniciativa que busca desarrollar un ordenador cuántico de altas prestaciones con una inversión inicial de 22 millones de euros canalizada a través de la Red Española de Supercomputación. El proyecto involucra a 25 centros distribuidos por el territorio nacional y combina colaboración público-privada.
A nivel europeo, el proyecto EuRyQa está desarrollando la próxima generación de sistemas de computación cuántica basados en átomos de Rydberg ultrafríos. La iniciativa reúne cuatro plataformas europeas con capacidad para entre cien y mil qubits, estableciendo estándares de rendimiento para esta tecnología. Empresas emergentes como Atom Computing han logrado desarrollar sistemas de más de mil qubits utilizando átomos neutros y el efecto de bloqueo de Rydberg.
“El carácter disruptivo del proyecto permitirá mejorar tanto el diseño experimental como la comprensión teórica de sistemas cuánticos complejos, así como desarrollar nuevos algoritmos cuánticos optimizados para esta tecnología.” — Equipo Investigador, Proyecto ML-QSIM
Enlaces de Interés
- CSIC – Consejo Superior de Investigaciones Científicas, organismo líder en investigación española
- Quantum Spain – Proyecto nacional de computación cuántica de alto rendimiento
- EuRyQa – Infraestructura europea para computación cuántica con átomos de Rydberg
- Ministerio de Ciencia – Organismo financiador del proyecto ML-QSIM
