Estoy delante de un ordenador cuántico construido con átomos y luz en el Centro Nacional de Computación Cuántica del Reino Unido, a las afueras de Oxford. Sobre una mesa de laboratorio, una compleja matriz de espejos y lentes rodea una celda del tamaño de un cubo de Rubik, donde 100 átomos de cesio están suspendidos en formación de cuadrícula mediante un haz láser manipulado con precisión.
El dispositivo de átomo de cesio es tan compacto que podría cogerlo, sacarlo del laboratorio y ponerlo en el asiento trasero de mi coche para llevármelo a casa. Sin embargo, es poco probable que llegara muy lejos. Es pequeño pero potente, y por eso es muy valioso. Infleqtion, la empresa con sede en Colorado que lo posee, espera que las capacidades de la máquina le hagan ganar 5 millones de dólares la próxima semana, en un evento que se celebrará en Marina del Rey, Califo ia.
Infleqtion es uno de los seis equipos que han llegado a la fase final de una competición de computación cuántica de 30 meses de duración llamada Quantum for Bio (Q4Bio). Dirigida por la organización sin ánimo de lucro Wellcome Leap, su objetivo es demostrar que los ordenadores cuánticos actuales, aunque imprecisos y propensos a errores y lejos de las máquinas a gran escala que los ingenieros esperan construir, podrían beneficiar realmente la salud humana. El éxito supondría un avance significativo para demostrar el valor de los ordenadores cuánticos. Pero por ahora, al parecer, ese valor parece estar ligado al aprovechamiento y la mejora del rendimiento de los ordenadores convencionales (también llamados clásicos) en tándem, creando un híbrido cuántico-clásico que puede superar lo que es posible en las máquinas clásicas por sí solas.
Existen dos categorías de premios. Un premio de 2 millones de dólares se otorgará a cualquier equipo que sea capaz de ejecutar un algoritmo sanitario significativamente útil en ordenadores con 50 o más cúbits (un cúbit es la unidad básica de procesamiento en un ordenador cuántico). Para ganar el gran premio de 5 millones de dólares, un equipo debe ejecutar con éxito un algoritmo cuántico que resuelva un problema significativo del mundo real en el ámbito sanitario, y el trabajo debe utilizar 100 o más cúbits. Los ganadores deben cumplir estrictos criterios de rendimiento, y deben resolver un problema sanitario que no pueda ser resuelto con ordenadores convencionales —una tarea difícil.
A pesar de la magnitud del desafío, la mayoría de los equipos creen que parte de este dinero podría ser suyo. “Creo que tenemos muchas posibilidades”, dice Jonathan D. Hirst, químico computacional de la Universidad de Nottingham, Reino Unido. “Cumplimos muy estrictamente los criterios para el premio de 2 millones de dólares”, dice Grant Rotskoff, de la Universidad de Stanford, cuya colaboración está investigando las propiedades cuánticas de la molécula de ATP que impulsa las células biológicas.
El gran premio es quizás menos una apuesta segura. «Esto está realmente en el límite de lo factible», dice Rotskoff. Fuentes inte as afirman que el desafío es tan difícil, dado el estado de la tecnología de computación cuántica, que gran parte del dinero podría permanecer en la cuenta de Wellcome Leap.
Dado que la mayor parte del trabajo de Q4Bio no ha sido publicado y está protegido por acuerdos de confidencialidad (NDA), y el campo de la computación cuántica ya está plagado de afirmaciones y contraafirmaciones sobre rendimiento y logros, solo los jueces estarán en posición de decidir quién tiene razón.
Una solución híbrida
La idea detrás de los ordenadores cuánticos es que pueden usar objetos a pequeña escala que obedecen las leyes de la mecánica cuántica, como átomos y fotones de luz, para simular procesos del mundo real demasiado complejos para modelar en nuestras máquinas clásicas cotidianas.
Los investigadores llevan décadas trabajando para construir estos sistemas, que podrían ofrecer conocimientos para la creación de nuevos materiales, el desarrollo de productos farmacéuticos y la mejora de procesos químicos como la producción de fertilizantes. Pero trabajar con elementos cuánticos como los átomos es extremadamente difícil. Las aplicaciones más grandes y prometedoras requieren máquinas enormes y robustas capaces de resistir el «ruido» ambiental que puede perturbar muy fácilmente los delicados sistemas cuánticos. Todavía no los tenemos, y no está claro cuándo los tendremos.
Wellcome Leap quería averiguar si las máquinas de menor escala que tenemos hoy en día pueden realizar alguna tarea —cualquier cosa— útil para la atención médica, mientras esperamos la era de los potentes ordenadores cuánticos a gran escala. El grupo lanzó la competición en 2024, ofreciendo 1,5 millones de dólares en financiación a cada grupo de 12 equipos seleccionados.
Los seis finalistas de Q4Bio han adoptado una variedad de enfoques. Fundamentalmente, todos han ideado formas ingeniosas de superar las limitaciones de la computación cuántica. Frente a máquinas ruidosas y limitadas, han aprendido a exte alizar gran parte de la carga computacional a procesadores clásicos que ejecutan algoritmos de nuevo desarrollo que son, en muchos casos, mejores que el estado del arte anterior. Los procesadores cuánticos solo se necesitan entonces para aquellas partes del problema en las que los métodos clásicos no escalan lo suficientemente bien a medida que el cálculo se hace más grande.
Por ejemplo, un equipo dirigido por Sergii Strelchuk de la Universidad de Oxford está utilizando un ordenador cuántico para mapear la diversidad genética entre humanos y patógenos en estructuras complejas basadas en grafos. Estas —esperan los investigadores— expondrán conexiones ocultas y posibles vías de tratamiento. «Se puede pensar en ello como una plataforma para resolver problemas difíciles en genómica computacional», afirma Strelchuk.
Las herramientas clásicas correspondientes tienen dificultades incluso con un escalado modesto a grandes bases de datos. El equipo de Strelchuk ha desarrollado un pipeline automatizado que permite determinar si los solucionadores clásicos tendrán dificultades con un problema particular y cómo un algoritmo cuántico podría formular los datos para que se vuelvan resolubles en un ordenador clásico o manejables en uno cuántico ruidoso. «Se puede hacer todo esto antes de empezar a gastar dinero en computación —dice Strelchuk.
En colaboración con la Cleveland Clinic, Algorithmiq, con sede en Helsinki, ha utilizado un ordenador cuántico superconductor fabricado por IBM para simular un fármaco contra el cáncer que se activa mediante tipos específicos de luz. “La idea es que tomas el fármaco y está por todo tu cuerpo, pero no hace nada, simplemente permanece ahí, hasta que incide sobre él luz de una determinada longitud de onda,” afirma Guillermo García-Pérez, director científico de Algorithmiq. Entonces actúa como una bala molecular, atacando el tumor solo en la ubicación del cuerpo donde esa luz se dirige.
El fármaco con el que Algorithmiq comenzó su trabajo ya se encuentra en ensayos clínicos de fase II para el tratamiento de cánceres de vejiga. La simulación cuántica, que adapta y mejora los algoritmos clásicos, permitirá rediseñarlo para tratar otras afecciones. «Ha seguido siendo un tratamiento de nicho precisamente porque no puede simularse de forma clásica», afirma Sabrina Maniscalco, CEO y cofundadora de Algorithmiq.
Maniscalco, que también confía en llevarse el premio de la competición, cree que los métodos empleados para crear el algoritmo tendrán amplias aplicaciones: «Lo que hemos hecho durante el período del programa Q4Bio es algo único que puede cambiar la forma de simular la química para la atención sanitaria y las ciencias de la vida.»
La propuesta de Infleqtion, que opera con su máquina alimentada por cesio, representa un esfuerzo para mejorar la identificación de firmas de cáncer en datos médicos. Junto con colaboradores de la Universidad de Chicago y el MIT, los científicos de la compañía han desarrollado un algoritmo cuántico que extrae datos de enormes conjuntos de datos, como The Cancer Genome Atlas.
El objetivo es encontrar patrones que permitan a los clínicos determinar factores como el probable origen del cáncer metastásico de un paciente. "Es muy importante saber de dónde proviene porque eso puede orientar el mejor tratamiento", afirma Teague Tomesh, ingeniero de software cuántico y líder del proyecto Q4Bio de Infleqtion.
Desafortunadamente, esos patrones están ocultos en conjuntos de datos tan grandes que desbordan los sistemas de cómputo clásicos. Infleqtion utiliza el ordenador cuántico para encontrar correlaciones en los datos que pueden reducir el tamaño del cálculo. "Luego, entregamos el problema reducido de nuevo al sistema de cómputo clásico", dice Teague. "Básicamente, estoy intentando utilizar lo mejor de mis recursos cuánticos y clásicos."
Por su parte, el equipo con sede en Nottingham está utilizando la computación cuántica para determinar un fármaco candidato que pueda curar la distrofia miotónica, la forma más común de distrofia muscular de inicio en la edad adulta. Uno de los miembros del equipo, David Brook, desempeñó un papel en la identificación del gen responsable de esta afección en 1992. Más de 30 años después, Brook, Hirst y los demás miembros de su grupo —que incluye a QuEra, una empresa de Boston que desarrolla un ordenador cuántico basado en átomos neutros— han hallado ahora mediante computación cuántica un modo en el que los fármacos pueden formar enlaces químicos con la proteína que desencadena la enfermedad, bloqueando el mecanismo que causa el problema.
Bajas expectativas
La confianza de los participantes podrá ser elevada, pero la de Shihan Sajeed es mucho más baja. Sajeed, un emprendedor en computación cuántica con sede en Waterloo, Ontario, es el director de programa de Q4Bio. Considera que es poco probable que las máquinas cuánticas propensas a errores con las que deben trabajar los investigadores cumplan con todos los criterios del gran premio. «Es muy difícil lograr algo con un ordenador cuántico ruidoso que una máquina clásica no pueda hacer», afirma.
Dicho esto, el progreso le ha sorprendido. «Cuando empezamos el programa, la gente no conocía ningún caso de uso en el que la cuántica pudiera tener un impacto definitivo en la biología», afirma. Pero los equipos han encontrado aplicaciones prometedoras, añade: «Ahora conocemos los campos en los que la cuántica puede ser relevante».
Y los desarrollos en procesamiento «híbrido cuántico-clásico» que están utilizando los participantes son «transformadores», según Sajeed.
¿Será suficiente para que se desprenda del dinero de Wellcome Leap? Eso depende de un jurado, cuyas identidades son un secreto celosamente guardado para garantizar que nadie adapte su presentación a un enfoque específico. Pero no conoceremos el resultado hasta dentro de un tiempo; el ganador, o ganadores, serán anunciados a mediados de abril.
Si finalmente resulta que no hay ganadores, Sajeed tiene algunas palabras de consuelo para los competidores. El objetivo siempre ha sido ejecutar un algoritmo útil en una máquina que existe hoy en día, señala; no acertar no significa que tu algoritmo no sea útil en un futuro ordenador cuántico. «Simplemente significa que la máquina que necesitas todavía no existe».