Redazione RHC : 13 septiembre 2025 10:36
Investigadores han utilizado por primera vez un algoritmo cuántico para resolver un problema matemático complejo que durante más de un siglo se consideró insalvable incluso para las supercomputadoras más potentes. El problema implica la factorización de representaciones de grupo, una operación fundamental utilizada en física de partículas, ciencia de materiales y comunicación de datos.
El trabajo fue dirigido por los científicos del Laboratorio Nacional de Los Álamos, Martin Larocca, y el investigador de IBM, Vojtech Havlicek. Los resultados se publicaron en la revista Physical Review Letters.
Los científicos recuerdan que Peter Shor demostró la posibilidad de factorizar números enteros en una computadora cuántica. Ahora, se ha demostrado que métodos similares son aplicables a las simetrías. En esencia, se trata de descomponer estructuras complejas en sus «representaciones indecomponibles», los bloques de construcción fundamentales.
Para las computadoras clásicas, esta tarea se vuelve prohibitiva al trabajar con sistemas complejos. Identificar estos bloques y calcular su número (los llamados «números multiplicativos») requiere enormes recursos computacionales.
El nuevo algoritmo se basa en la transformada cuántica de Fourier, una familia de circuitos cuánticos que permite la implementación eficiente de las transformaciones utilizadas en las matemáticas clásicas para analizar señales. Se proporcionan más detalles en un comunicado de prensa del Laboratorio Nacional de Los Álamos.
Los científicos enfatizan que esto es una demostración de la «ventaja cuántica», que ocurre cuando un La computación cuántica puede realizar una tarea que las máquinas tradicionales no pueden. Creen que ejemplos como este determinan el valor práctico de las tecnologías cuánticas.
El artículo destaca que los investigadores han logrado identificar una clase de problemas en la teoría de la representación que permiten algoritmos cuánticos eficientes. Al mismo tiempo, describen un régimen paramétrico en el que es posible un aumento real de la productividad.
La relevancia práctica de este trabajo es amplia. En física de partículas, el método puede utilizarse para calibrar detectores. En ciencia de datos, puede utilizarse para crear códigos fiables de corrección de errores para almacenar y transmitir información. En ciencia de materiales, ayuda a comprender mejor las propiedades de las sustancias y a diseñar nuevos materiales.
Por lo tanto, el trabajo de Larocca y Havlicek amplía el espectro de problemas en los que la computación cuántica realmente abre nuevos horizontes. Como enfatizan los autores, el principal desafío para la ciencia actual es simple: es necesario determinar con precisión cómo las computadoras cuánticas pueden aportar beneficios reales y demostrar ventajas sobre los sistemas clásicos.
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