La computación cuántica recientemente dejó de ser solo una palabra de moda para convertirse en algo real. Varias empresas, como Google, anunciaban investigaciones y productos experimentales, pero IBM presentó al inicio del año el primer computador integrado cuántico comercial – el IBM Q – y liberó una plataforma de acceso al sistema para todos los interesados, por medio de la nube[i].

Este artículo no pretende explicar los fundamentos de la física cuántica, origen de estas nuevas tecnologías. Al final, estos principios son complejos y difieren en larga escala de la interpretación clásica del universo, en las cuales todos fuimos entrenados: aún un genio como Einstein tenía con esta disciplina una relación de amor (propuso los principios básicos de la física de partículas) y odio (se rehusaba a aceptar las consecuencias de estos conceptos en la explicación de los fenómenos del universo)[ii].

En este análisis, partiremos de algunos principios de la física cuántica que posibilitan el desarrollo de estas tecnologías computacionales y evaluaremos, en un examen preliminar, sus posibles impactos en algunos temas de interés para las administraciones tributarias.

1. Computadores cuánticos – exploración de la definición

De acuerdo con el glosario Gartner, un computador cuántico usa estados cuánticos atómicos para efectuar el cálculo. Los datos se mantienen en qubits (bits cuánticos), que tienen la capacidad de mantener todos los estados posibles simultáneamente. Esta propiedad, conocida como «superposición«, otorga a los computadores cuánticos la capacidad de operar exponencialmente más rápido que los computadores convencionales a medida que aumenta la longitud de la palabra. Los datos almacenados en qubits se ven afectados por los datos mantenidos en otros qubits, incluso cuando están separados físicamente. Este efecto se conoce como «entrelazamiento«[iii].

Las propiedades de superposición y entrelazamiento son fundamentales en la teoría cuántica y pueden ser mejor conocidas en [iv]^,[v].

Como ejemplo, un computador cuántico de 5 qubits puede disponer de 2⁵ estados simultáneos, 32. Sin embargo, determinadas características relacionadas a la computación cuántica generan errores internos (denominados “decoherence”) y puede ser necesario reservar determinada cantidad de qubits físicos para detectarlos y corregirlos, lo que reduciría la capacidad neta de procesamiento. Se llega, entonces, al volumen cuántico (“quantum volume”), una métrica que mide la eficiencia de un computador cuántico y considera, en especial, la cantidad de qubits, tiempos de conectividad y coherencia, errores internos, eficiencia del software de circuitos.

Otro concepto interesante es el “quantum advantage” (ventaja cuántica), sencillamente definido como el momento a partir del cual un computador cuántico será capaz de resolver algoritmos que un computador clásico no consigue[vi].

2. Desarrollo actual

Se utilizará como ejemplo la implementación del computador cuántico de IBM, mencionado anteriormente. Esta implementación se realiza básicamente con superconductores y resonadores de ondas cortas (microwaves resonators) – estos últimos usados para direccionamiento y acoplamientos del sistema. El sistema debe funcionar inmerso en un ambiente criogénico que mantenga temperaturas próximas del cero absoluto[vii]: 0,015 ^oK u -273,13 ^oC. ¡Más frío que el espacio exterior!

El computador comercial IBM Q ocupa una sala enorme, y puede ser comparado (en dimensiones físicas) al ENIAC, primer entre los computadores comerciales clásicos.

Figura 1: ENIAC (1946) x IBM Q (2019)
Fuente: montaje propio a partir de fotos en Wikipedia e IBM

El IBM Q, de 5 qubits, es accesible para quién así desee para realización de pruebas. El acceso es a través de la nube, en un ambiente denominado “IBM Q Experience”, donde están disponibles las reglas para registro del acceso, tutoriales y herramientas propias para el modelo computacional cuántico[viii].

Un nuevo modelo de 20 qubits fue recientemente presentado. Además, IBM divulgó que este computador tiene un “volumen cuántico” de 16 qubits, que representa una ampliación de eficiencia con relación a modelos anteriores[ix].

Otras empresas e institutos de investigación/universidades desarrollan computadores cuánticos, con distintas tecnologías de implementación, que todavía están en fase experimental, tales como Google, Lockheed Martin, NASA. Además, Reino Unido y China tienen proyectos conocidos para el desarrollo de computadores cuánticos.

3. Principales oportunidades e impactos en temas de interés de las Administraciones Tributarias

No todas las aplicaciones logran aprovechar la capacidad de procesamiento exponencial de los computadores cuánticos. Los problemas relacionados con la optimización (ejemplo: problema del vendedor viajero[x]) y el estudio de química (previsión de fenómenos químicos, muy utilizados en la investigación de fármacos) son adecuados al tratamiento por computación cuántica. Actualmente, estos problemas requieren el uso de supercomputadores y toman largos tiempos de procesamiento.

Asimismo, algunas tecnologías de gran interés para la administración tributaria moderna también son afectadas por la computación cuántica, conforme expondremos a continuación.

• 3.1 Criptografía y PKI[xi]

La computación cuántica trae a la criptografía desafíos y oportunidades. Un artículo reciente [Wallden & Kashefi, 2019] discute ampliamente este tema, con las siguientes ideas clave:

– Las computadoras cuánticas representarán una amenaza importante para la seguridad cibernética. Cuando se construyen computadores cuánticos poderosos, los sistemas criptográficos actualmente más utilizados se romperán. Por lo tanto, lidiar con esta amenaza es crucial y oportuno. El escenario más crítico es cuando un esquema computacional clásico es atacado por un adversario que tiene acceso a tecnologías cuánticas. De acuerdo con los autores, es importante enfrentar al problema de inmediato, ya que: a) la seguridad puede ser quebrada retrospectivamente, como por ejemplo alguien interceptando y almacenando mensajes encriptadas actuales y dentro de diez años, con el uso de computadores cuánticos, las descifrar; b) el desarrollo de soluciones para este problema demandará años de inversión y pesquisas por distintos grupos; c) cambiar la infraestructura criptográfica requerirá años, después de elegida la solución.

– Es posible proteger protocolos clásicos contra adversarios equipados con tecnología cuántica, pero requiere un cuidado especial que va más allá de una elección cuidadosa de criptosistemas. El área más importante de investigación es aseverar que la seguridad de los protocolos usados esté basada en computaciones que siguen siendo difíciles, incluso para computadores cuánticos.

– Las tecnologías cuánticas también tendrán un impacto positivo en la seguridad cibernética. Los dispositivos cuánticos con tecnología de punta actual pueden usarse para mejorar la seguridad al lograr tareas a la fecha imposibles, como la expansión de clave secreta con seguridad perfecta.

La criptografía asimétrica y las PKI son actualmente fundamentales para los esquemas de seguridad de las administraciones tributarias, justificándose así la necesidad de acompañamiento de la evolución de este tema.

• 3.2 Big Data

El Big Data es una de las áreas que más se beneficiaría de la unión entre la inteligencia artificial y los computadores cuánticos.

Los potentes procesadores cuánticos podrían manejar conjuntos de datos masivos, y la inteligencia artificial podría analizar estos grandes conjuntos de datos a nivel granular. Un ejemplo de computación cuántica aplicada a tareas relacionadas con Big Data está relacionado con la integración de distintos conjuntos de datos, contando con el apoyo de técnicas de aprendizaje de máquinas, conforme presentado a continuación.

Cuando hubiese distintas fuentes de datos no procesados, con un esquema único asociado a ellos (terminología y encabezado de columnas) y un equipo de técnicos desease compararlos, un computador tendría que comprender la relación entre los esquemas antes de poder comparar los datos. Para lograr esto, es necesario la utilización de la semántica del lenguaje natural, aplicándose los algoritmos disponibles en inteligencia artificial. Adicionalmente, el sistema podría ser entrenado por técnicas de aprendizaje de máquinas (machine learning), para actuar solo en el futuro [Marr, 2017].

Conociendo las relaciones y aprovechando la velocidad de estos computadores, la integración de conjuntos de datos sería facilitada, y estarían preparados para la aplicación de técnicas más refinadas de inteligencia artificial. Procesos preparatorios similares son aplicables también a los Big Data de las administraciones tributarias.

• 3.3 Inteligencia Artificial

Existe una gran expectativa de que la potencia alargada de los computadores cuánticos podrá crear avances importantes en la inteligencia artificial, en especial porque estos computadores lograrán pesquisar enormes conjuntos de datos en búsqueda de patrones o anomalías de modo muy rápido. Investigadores del MIT (Massachusetts Institute of Technology), de la Universidad de Oxford y de la división Q, de IBM, publicaron un artículo en Nature[xii] detallando una experiencia para mostrar cómo la computación cuántica podría acelerar el aprendizaje de máquinas.

El aprendizaje de máquinas se utiliza principalmente de la clasificación de datos. De esta manera, a partir de las enormes cantidades de datos disponibles, se podrá obtener mejor rendimiento para perfeccionar la clasificación de los mismos en características específicas. El mapeo de características permite el “desmontaje” de los datos, con el objetivo de tener acceso a una granularidad más fina, por ejemplo, para diferenciar las características de la imagen de un gato y la de un perro. El objetivo es utilizar computadores cuánticos para crear nuevos clasificadores, que generen mapas de datos más sofisticados. Al hacer eso, los investigadores podrán desarrollar una inteligencia artificial más efectiva que, por ejemplo, pueda identificar patrones que son invisibles para los computadores clásicos. El mapeo de características podría ser aplicado en estructuras de datos altamente complejas, a una escala mucho más allá del alcance de las computadoras clásicas más poderosas.

Además, se tendría mayor exactitud en la clasificación de los datos, ya que clasificaciones equivocadas pueden introducir resultados no deseables, como por ejemplo deteriorar la habilidad de dispositivos médicos en identificar células cancerosas en datos de mamografía [Temme & Gambetta, 2019].

Al mismo tiempo, un obstáculo importante para las redes neuronales – una de las técnicas utilizadas para el aprendizaje de máquina – es el tiempo que toma capacitarlas para tomar decisiones. No es raro pasar semanas, incluso meses, entrenando una red neuronal debido a la falta de poder de cómputo. Así, se pretende aprovechar el poder de las computadoras cuánticas para procesar información a velocidades significativamente más rápidas que las computadoras tradicionales. Sin embargo, no es tan simple como transferir código existente desde una CPU a un procesador cuántico: los programas deben ser reelaborado para aprovechar el sistema cuántico[xiii].

Tales mejorías aportarían más efectividad a todos los modelos de negocio que utilizan inteligencia artificial, incluyendo las administraciones tributarias.

• 4 Comentarios

¿El IBM Q representa la alborada de la computación cuántica comercial? Algunos especialistas creen que todavía no. Entre ellos, un profesor de la Universidad de Sussex juzga que se trata de un prototipo que permite la prueba y el desarrollo de la programación que podría ser útil en un futuro. Podría considerarse como un trampolín para un computador práctico[xiv].

Aún así, se trata de un desarrollo que fortalece la investigación y la inversión en estas tecnologías, aligerando la línea del tiempo para la entrega de productos comerciales. Algunos optimistas creen que la “ventaja cuántica” será alcanzada, para algunas implementaciones, a partir de 2020.

Como toda tecnología disruptiva, es bueno conocerla y prepararse, para aprovecharla en el tiempo correcto y no ser atropellado por ella.

— X —

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

[i]  https://newsroom.ibm.com/2019-01-08-IBM-Unveils-Worlds-First-Integrated-Quantum-Computing-System-for-Commercial-Use

[ii]  https://blogs.scientificamerican.com/observations/einstein-and-the-quantum/

[iii]  https://www.gartner.com/it-glossary/quantum-computing

[iv]  https://es.wikipedia.org/wiki/Superposici%C3%B3n_cu%C3%A1ntica

[v]  https://es.wikipedia.org/wiki/Entrelazamiento_cu%C3%A1ntico

[vi]  https://mytechdecisions.com/it-infrastructure/quantum-advantage-has-been-achieved-heres-what-that-means/

[vii]  Cero absoluto: 0 ^oK u -273,15 ^oC.

[viii]  https://quantumexperience.ng.bluemix.net/proxy/tutorial/full-user-guide/001-The_IBM_Q_Experience/001-Introducing_the_IBM_Q_Experience.html

[ix]  https://www.zdnet.com/article/ibm-hits-quantum-computing-milestone-may-see-quantum-advantage-in-2020s/

[x]  https://es.wikipedia.org/wiki/Problema_del_viajante

[xi]  Infraestructura de Llaves Públicas

[xii]  https://www.nature.com/articles/s41586-019-0980-2

[xiii]  https://medium.com/sfu-big-data/quantum-machine-learning-future-of-ai-386fb77f59ca

[xiv]  https://www.theverge.com/2019/1/8/18171732/ibm-quantum-computer-20-qubit-q-system-one-ces-2019

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