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Computación

El hombre que puede lograr que Google cree el primer ordenador cuántico útil

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El físico John Martinis combina ingeniería, física, electrónica y computación para crear el sueño de un ordenador ultrapotente

  • por Tom Simonite | traducido por Teresa Woods
  • 22 Diciembre, 2015

Foto: John Martinis lleva investigando cómo los ordenadores cuánticos podrían funcionar durante 30 años. Ahora parece estar a punto de producir uno útil.

John Martinis utilizó la pata de sus gafas de lectura para indicar el punto donde tiene intención de demostrar una casi inimaginablemente potente forma de ordenador dentro de unos años. Es un enchufe cilíndrico de casi cuatro centímetros de diámetro, colocado en la parte de abajo de una pila del tamaño de un torso, compuesta de platos, bloques y alambres de latón, cobre y oro. El día después de reunirme con él el otoño pasado, cargó el enchufe con un chip superconductor experimental grabado con un logo microscópico de Google y enfrió el aparato hasta una centésima de °C por encima del cero absoluto. Para celebrar ese primer día de pruebas con la máquina, Martinis organizó lo que denominó "una pequeña fiesta" en un bar con compañeros de su laboratorio de Google de reciente inauguración en Santa Bárbara, California (EEUU).

Esa fiesta no fue nada en comparación con la que se celebrará si Martinis y su grupo realmente consiguen crear el ordenador prodigio que buscan desarrollar. Porque aprovecharía las extrañas propiedades de la física cuántica que surge en condiciones extremas como las que se ejecutan en el chip ultrafrío, el nuevo ordenador permitiría que un codificador de Google ejecute cálculos durante un descanso para tomar café que un superordenador actual tardaría millones de años en generar.

El software que Google ha desarrollado en los ordenadores tradicionales para conducir coches y contestar preguntas podría cobrar una inteligencia vastamente mayor. Y algunas ideas previas de Google y su empresa matriz, como robots que puedan servir como agentes de respuesta a emergencias o software que pueda conversar a nivel humano, podrían verse realizadas.

Los fundamentos teóricos de la computación cuántica están bien establecidos. Y los físicos pueden desarrollar las unidades básicas, conocidos como qubits, de los cuales se construiría un ordenador cuántico. Hasta pueden operar pequeños conjuntos de qubits. Pero no han conseguido producir un ordenador cuántico funcional y práctico.

Martinis es una destacada figura dentro del campo: su grupo de investigaciones de la Universidad de California en Santa Barbara (EEUU), ha demostrado algunos de los qubits más fiables que existen y han conseguido que algunos ejecuten el código que necesitaría un ordenador cuántico para funcionar. Fue contratado por Google en junio de 2014 después de persuadir a la empresa de que la tecnología de su equipo podría madurar deprisa con los apoyos adecuados. Con su nuevo laboratorio Google operativo, Martinis calcula que podrá demostrar un pequeño pero útil ordenador cuántico dentro de dos o tres años. "A menudo nos decimos que estamos en el proceso de dar a luz a la industria de los ordenadores cuánticos", explica.

Google y la computación cuántica representan una unión hecho en el cielo de los algoritmos. A menudo se dice que la empresa está definida por un hambre insaciable de datos. Pero Google tiene una adicción estratégica más urgente: la tecnología que extrae informaciones de los datos, y hasta crea inteligencia a partir de ellas. La empresa fue fundada para comercializar un algoritmo para la clasificación de las páginas web y construyó sus cimientos financieros con sistemas que venden y dirigen publicidad.

Más recientemente, Google ha realizado una fuerte inversión en el desarrollo de software de inteligencia artificial (IA) que puede aprender a entender el lenguaje natural o las imágenes, realizar razonamientos básicos o dirigir un coche dentro del tráfico. Estos aspectos siguen resultando complicados para los ordenadores convencionales, pero los cuánticos deberían poder hacerlos con la gorra. "El aprendizaje de máquinas es una manera fundamental y transformadora en la que estamos replanteando cómo hacemos todo", informó recientemente el CEO de Google, Sundar Pichai, a los inversores. Apoyar ese esfuerzo será el primero de muchas labores para la nueva industria cuántica de Martinis.

Fabricante de sueños

La semana pasada las perspectivas de que un ordenador cuántico hiciera cualquier cosa útil dentro de un par de años parecía muy remota. Los investigadores gubernamentales, académicos y corporativos se encontraban lejos de combinar suficientes qubits para hacer incluso una sencilla máquina de prueba de concepto. Una start-up canadiense bien financiada llamada D-Wave Systems vendió varios ejemplares de lo que denominó "los primeros ordenadores cuánticos del mundo", pero fracasó en el intento de convencer a los expertos de que las máquinas realimente estuvieran haciendo lo que debería ahcer un ordenador cuántico (ver La CIA y Jeff Bezos apuestan por la computación cuántica).

Entonces la NASA convocó a unos periodistas al edificio N-258 de su Centro de Investigaciones Ames en Mountain View, California, que desde 2013 ha alojado un ordenador de D-Wave Systems comprado por Google. Allí, Hartmut Neven, que lidera el Laboratorio de Inteligencia Artificial Cuántica que Google estableció allí para realizar experimentos con la máquina de D-Wave Systems, desveló la primera prueba real de que puede ofrecer los proponentes de potencia de la computación cuántica prometidos. En una prueba cuidadosamente diseñada, el chip superconductor dentro del ordenador de D-Wave Systems – conocido como un templador cuántico – había rendido 100 millones de veces más rápido que un procesador convencional.

La semana pasada, las perspectivas de que un ordenador cuántico hiciera cualquier cosa útil dentro del próximo par de años parecía remota. Entonces la NASA convocó a periodistas a su Centro de Investigaciones Ames en Mountain View.

Sin embargo, este tipo de ventaja necesita manifestarse en tareas de computación prácticas, no sólo en unas rebuscadas pruebas. "Necesitamos conseguir que resulte más fácil coger un problema que surge en la mesa de un ingeniero y meterlo al ordenador", dijo Neven, un locuaz experto en el aprendizaje de máquinas. Ahí es donde entra Martinis.

Neven no cree que D-Wave Systems pueda preparar su versión de un templador cuántico para servir a los ingenieros de Google con suficiente rapidez, así que contrató a Martinis para conseguirlo. "Se volvió evidente que simplemente no podemos esperar", afirma Neven. "Hay una lista de carencias que se han de superar para poder llegar a una tecnología real". Dice que los qubits del chip de D-Wave Systems son demasiado poco fiables y no son lo suficientemente densamente conectados por cables. (El CEO de D-Wave Systems, Vern Brownell, responde que no le preocupa la competencia de Google).

Google competirá no sólo con cualesquiera sean las mejoras que consiga lograr D-Wave, sino también con Microsoft e IBM, que tienen importantes proyectos de computación cuántica propios (ver Viaje lento y rápido de la computación cuántica y Un nuevo chip de IBM refuerza la frágil información cuántica). Pero esas empresas se están centrando en diseños mucho más alejados de volverse útiles de una forma práctica. De hecho, un plazo interno aproximado para el proyecto de Google calcula que el grupo de Martinis podría desarrollar un templador cuántico con 100 qubits en 2017.

El último chip de D-Wave Systems ya tiene 1.079 qubits, pero Neven dice que un chip de alta calidad con menos qubits probablemente resultará útil para algunas tareas. Un templador cuántico sólo puede ejecutar un algoritmo en particular, pero resulta ser uno bien posicionado para las áreas que más le importan a Google. Las aplicaciones que podrían beneficiarse incluyen el reconocimiento de patrones y aprendizaje de máquinas, afirma William Oliver, un alto mando del Laboratorio Lincoln del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EEUU) que ha estudiado el potencial de la computación cuántica.

John Martinis, de 57 años de edad, es la persona perfecta para conseguir encajar una vertiente extremadamente compleja de investigaciones de física cuántica en una nueva disciplina de ingeniería. No sólo puede sumergirse en las matemáticas esotéricas sino le encanta construir cosas. Operar incluso un solo qubit es un puzle de teoría cuántica profunda, física de estado sólido, ciencias de materiales, microfabricación, diseño mecánico y electrónica convencional.

Martinis, que es alto con una voz alta y amigable, se preocupa por dominar personalmente la teoría y la implantación técnica de cada pieza. Dando una visita guiada de su nuevo laboratorio en Google, está tan emocionado acerca de los nuevos soldadores y maquinaria y herramientas del convencional taller como lo está por los equipos más sofisticados que enfrían los chips y los operan. "Para mí, es divertido", asegura. "He podido hacer experimentos que nadie más ha conseguido hacer, porque podría construir mi propia electrónica".


Foto: Este chip experimental, grabado con el logo de Google, se enfría hasta justo por encima del cero absoluto para generar efectos cuánticos.

Martinis y su equipo tienen que ser expertos en tantas cosas porque los qubits son volubles. Pueden hacerse de distintas maneras – Martinis emplea unos aros de aluminio enfriados con diminutos corrientes hasta que se conviertan en superconductores – pero todos representan los datos por medio de delicados estados cuánticos que se distorsionan con facilidad o son destruidos por el calor y el ruido electromagnético, lo que potencialmente estropea un cálculo.

Los qubits utilizan su frágil física para hacer la misma cosa para la que los transistores emplean electricidad en un chip convencional: representar bits binarios de información, o 0 o 1. Pero los qubits también pueden alcanzar un estado, llamado la superposición, que representa el 0 o 1 de forma simultánea. Qubits en una superposición se pueden ver entrelazados por un fenómeno conocido como entrelazamiento, lo cual significa que una acción realizada en uno tiene efectos instantáneos en el otro. Esos efectos permiten una sola operación dentro de un ordenador cuántico a realizar el trabajo de muchos, muchas más operaciones en un ordenador convencional. En algunos casos, un ordenador cuántico debería aumentar exponencialmente con las cantidades de datos a tratar.

La dificultad de crear qubits que sean lo suficientemente estables es la razón por la que aún no disponemos de ordenadores cuánticos. Pero Martinis lleva trabajando en eso mismo durante más de 11 años y cree que casi ha llegado. El tiempo de correlación de sus qubits, o el tiempo que pueden mantener una superposición, es de décimas de microsegundos – unas 10.000 veces la cifra correspondiente a los chips de D-Wave Systems.

La confianza de Martinis en el hardware de su equipo incluso le hace pensar que puede construir para Google una alternativa para un templador cuántico que sería aún más potente. Un ordenador cuántico universal, como se denominaría, podría ser programado para asumir cualquier tipo de problema, no sólo un tipo de matemáticas. La teoría subyacente de ese enfoque realmente se entiende mejor que la de los templadores cuánticos, en parte porque la mayor parte del tiempo y dinero invertidos en las investigaciones de computación cuántica. Pero los qubits no han sido lo suficientemente fiables para traducir esa teoría en un ordenador cuántico universal funcional.

Foto: Esta estructura de platos metálicos es necesaria para enfriar y proteger los chips cuánticos.

Es decir, hasta el pasado mes de marzo, cuando Martinis y su equipo se convirtieron en los primeros en demostrar qubits que cruzaban un umbral de fiabilidad crucial para un ordenador cuántico universal (ver Google se acerca a la computación cuántica corrigiendo sus errores). Consiguieron que un chip con nueve qubits ejecutara parte de un programa de comprobación de errores, llamado el código de superficie, que es necesario para que opere ese tipo de ordenador (IBM desde entonces ha conseguido que su código de superficie funcione con cuatro qubits). "Demostramos la tecnología hasta un punto donde sabía que podríamos escalarla", explica Martinis. "Esto era de verdad".

Martinis tiene intención de crear un ordenador cuántico universal completo con unos 100 qubits al mismo tiempo que presente el nuevo templador cuántico de Google, en unos dos años. Eso sería un hito en la informática, pero es improbable que ayude a los programadores de Google enseguida.

Tal es la complejidad del código de superficie que aunque un chip con 100 qubits pueda ejecutar el programa de comprobación de errores, sería incapaz de realizar cualquier otra tarea útil más allá, dice Robert McDermott, que lidera un grupo de investigación de la computación cuántica de la Universidad de Wisconsin (EEUU). Pero Martinis cree que una vez que consiga que sus qubits sean lo suficientemente fiables para colocar 100 en un chip cuántico universal, el camino para mayores combinaciones se abrirá. "Esto es algo que entendemos bastante bien", dice. "Resulta difícil conseguir coherencia, pero fácil escalar".

Estúpidos algoritmos

Cuando Martinis explica porqué se necesita su tecnología en Google, no protege los sentimientos de las personas que trabajan en la IA: "Los algoritmos de aprendizaje de máquinas realmente son algo estúpidos", dice, con un deje de asombro en la voz. "Necesitan muchísimos ejemplos para aprender".

De hecho, el aprendizaje de máquinas empleado por Google y otras empresas de computación es patético al lado de la manera en que los humanos u otros animales adquieren nuevas capacidades y conocimientos. Enseñar nuevos trucos a un software, como reconocer coches y gatos dentro de las fotos, generalmente requiere de miles o millones de cuidadosamente elegidos y anotados ejemplos. Aunque una técnica llamada aprendizaje profundo ha producido recientemente unos avances llamativos en la precisión con la que el software puede aprender a interpretar imágenes y el lenguaje, unas aptitudes más complejas como entender las sutilezas del lenguaje siguen lejos del alcance de las máquinas.

Averiguar cómo los chips de Martinis pueden convertir el software de Google en menos estúpido le corresponde a Neven. Cree que la potencia prodigiosa de los qubits reducirá la distancia entre el aprendizaje de máquinas y el aprendizaje biológico – y revolucionará el campo de la inteligencia artificial. "El aprendizaje de máquinas se transformará en aprendizaje cuántico", explica. Eso podría significar software que pueda aprender de unos datos más desordenados, o de una cantidad menor de datos, o incluso sin recibir instrucciones explícitas.

Por ejemplo, los investigadores de Google han diseñado un algoritmo que creen que podría permitir que el software de aprendizaje de máquinas pueda aprender un nuevo truco incluso si la mitad de los datos de ejemplo que recibe están mal etiquetados. Neven reflexiona que este tipo de músculo computacional podría ser la clave para dotar a los ordenadores con capacidades que hoy se limitan a los humanos. "La gente habla de si podremos hacer máquinas creativas – los sistemas más creativos que podremos construir serán sistemas de IA cuánticos", afirma.

De forma más práctica, con sólo la máquina de D-Wave Systems con la que practicar por ahora, los investigadores de Google no pueden ir mucho más allá de la especulación acerca de exactamente qué podrían o deberían hacer con los chips que desarrolla Martinis. Incluso cuando consigan sujetarlos entre sus propias manos, les llevará algún tiempo inventar y construir la infraestructura requerida para operar grandes números de los dispositivos para que puedan contribuir de forma material al negocio de Google.

Neven confia en que los artesanos cuánticos de Google y su equipo podrán superar todo esto. Imagina filas de chips superconductores colocadas en centros de datos para que puedan acceder a ellos los ingenieros de Google por internet relativamente pronto. "Predigo que en 10 años no habrá otra cosa que aprendizaje de máquinas cuántico, ya no se hará de la manera convencional", dice. Un Martinis sonriente acepta esa visión con recelo. "Me gusta [esa visión], pero es complicado", conluye. "Él puede decir eso, pero yo lo tengo que construir".

Computación

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