Recocido cuántico: computación cuántica práctica
El recocido cuántico es una tecnología cuántica prometedora para empresas con problemas de optimización urgentes que los ordenadores tradicionales no pueden resolver rápidamente. Se puede utilizar para resolver problemas de optimización con mayor eficacia que los ordenadores tradicionales. Sin embargo, todavía se utiliza principalmente en el ámbito académico y se requiere más I+D para construir recocedores cuánticos comerciales.
Existen diferentes enfoques para construir hardware de computación cuántica, como los ordenadores cuánticos universales de modelo de puertas y los recocedores cuánticos. La computación cuántica de modelo de puertas universal, también llamada computación cuántica de propósito general, es el tipo más potente y flexible de ordenador cuántico, pero es difícil de construir y de mantener la estabilidad de los qubits.
Los recocedores cuánticos son el tipo de ordenador cuántico menos flexible en términos de aplicación, pero es más fácil construir un procesador de recocido cuántico y qubits estables.
¿Qué es el recocido cuántico?
El recocido cuántico (que también incluye la computación cuántica adiabática) es un método de computación cuántica utilizado para encontrar soluciones óptimas a problemas con un gran número de soluciones, aprovechando propiedades específicas de la física cuántica, como el efecto túnel cuántico, el entrelazamiento y la superposición.
Un proceso adiabático es un término utilizado habitualmente en termodinámica. Por ejemplo, para endurecer el hierro, se puede elevar la temperatura, lo que aumenta la velocidad molecular y forma enlaces más fuertes. El proceso de estabilizar estos enlaces enfriándolos lentamente se denomina «recocido» en metalurgia. El recocido cuántico funciona de manera similar, en el que la temperatura se sustituye por la energía y el estado de energía más bajo, el mínimo global, se encuentra mediante el recocido.
¿Cómo se compara con otros enfoques de la computación cuántica?
Existen tres métodos básicos de computación cuántica: Modelo cuántico analógico, Modelo universal de puertas cuánticas y recocido cuántico. Aunque estos enfoques parecen ser completamente independientes, los conjuntos de intersección no están vacíos. Estos tres modelos ofrecen perspectivas diferentes sobre las aplicaciones prácticas de la computación cuántica.
El modelo universal de puertas cuánticas se basa en crear estructuras cuánticas utilizando qubits estables y resolver los problemas actuales con circuitos cuánticos. Sin embargo, los qubits son difíciles de estabilizar. Este problema aumenta a medida que crece el número de qubits. Como resultado, los ordenadores de modelo universal de puertas cuánticas están confinados a los laboratorios y todavía no tienen aplicaciones prácticas.
Por otro lado, el recocido cuántico proporciona un enfoque que se centra en resolver problemas NP-hard y se ve menos afectado por el ruido que la computación cuántica de modelo de puertas. Esta característica permite un mayor uso de qubits y, por lo tanto, más parámetros para problemas específicos.
¿Cómo funciona el recocido cuántico?
En los recocedores cuánticos, cada estado corresponde a un nivel de energía. Estos estados se simulan en poco tiempo aprovechando las propiedades de superposición y entrelazamiento de los qubits, y se obtiene el resultado de menor energía. El estado de menor energía proporciona la solución óptima o más probable.
Por ejemplo, consideremos un problema del viajante. Imagine un comercial que necesita visitar 50 ciudades diferentes y volver al punto de partida con la distancia mínima. Matemáticamente, hay 50 factorial soluciones diferentes a este problema. Dado que buscamos la distancia más corta, necesitamos encontrar la situación de menor energía, es decir, el mínimo global.
Encontrar el camino más corto calculando todas las posibilidades es un método costoso en términos de tiempo y energía; para muchos problemas complejos, es casi imposible.
Utilizando el recocido cuántico, este problema se formula mediante el método de acoplamiento de qubits. Gracias a los diferentes campos magnéticos aplicados a los qubits, la distancia entre cada ciudad se añade al diseño como un parámetro de energía.
Con la propiedad de entrelazamiento, cada qubit puede afectar al estado del otro, y cada solución crea un estado nuevo. Un recocedor cuántico calcula el estado de menor energía entre estos estados, que equivale a la solución óptima.
Otro punto importante aquí es la característica del efecto túnel cuántico. Con esta característica, la transición entre estados es instantánea. Esto significa que la transición entre los niveles de energía no requiere que los electrones superen la barrera; simplemente la atraviesan.
¿Por qué es importante ahora?
El recocido cuántico supera a los métodos computacionales clásicos para resolver algunos problemas de optimización, que son importantes en numerosas industrias como la salud y las finanzas. Además, es probable que el recocido cuántico esté disponible comercialmente antes que otras tecnologías cuánticas.
El volumen de datos está aumentando, y el recocido cuántico ofrece métodos excepcionales para resolver problemas de optimización que aumentan su complejidad con una mayor disponibilidad de datos. Promete ser la herramienta adecuada para el desarrollo rápido en ciencia, matemáticas e ingeniería.
Aunque el recocido cuántico no es tan ampliamente aplicable como los ordenadores cuánticos, es prometedor a corto plazo. Esto se debe a que es intrínsecamente más resistente al ruido que el modelo de puertas cuánticas y los enfoques cuánticos analógicos. Actualmente, los proveedores ofrecen soluciones comerciales de recocido cuántico, mientras que una solución universal de computación cuántica todavía está en las primeras etapas de investigación.
¿Cuáles son sus posibles aplicaciones o casos de uso?
El recocido cuántico se utiliza generalmente para resolver problemas de optimización combinatoria, como el aprendizaje automático, la optimización de carteras y la optimización de rutas. Esto se debe a que los problemas de optimización buscan encontrar el mínimo de una función, y el recocido cuántico se puede utilizar para calcular el mínimo de una función con muchas variables.
Teniendo en cuenta los posibles usos, podemos enumerar los temas principales de la siguiente manera.
- Aprendizaje automático
- Optimización
- Modelado financiero
- Seguridad
- Salud
- Ciencia de materiales y química
¿Cuáles son sus alternativas?
El recocido cuántico se puede comparar con algunos métodos relacionados, como el recocido digital y la computación cuántica de modelo de puertas.
Computación clásica
Para problemas con una complejidad limitada, la computación clásica se puede utilizar para encontrar soluciones óptimas o casi óptimas mediante heurísticas.
Recocido digital
El método de recocido digital de Fujitsu emula el recocido cuántico utilizando una arquitectura de ordenador digital. Este método, que no es exactamente recocido cuántico, es una simulación de recocido cuántico que utiliza circuitos C-mos.
Digital Annealer es un chip especializado diseñado para calcular posibles estados en paralelo utilizando matrices de pesos y vectores de sesgo. Para resolver un problema de optimización combinatoria, «cada bloque de bits utiliza conexiones uno a uno a través de 1.023 pesos almacenados en la memoria», afirma Tamura, fellow de Fujitsu.
Este método no promete la velocidad que ofrecen los recocedores cuánticos, pero proporciona la estabilidad que los qubits no pueden ofrecer hoy en día.
Toshiba SQBM+ (máquina de bifurcación simulada) es un solucionador de inspiración cuántica disponible a través de Azure Quantum que aborda problemas de optimización combinatoria sin requerir hardware cuántico.1 En abril de 2026, Toshiba anunció un algoritmo de tercera generación que utiliza una técnica de «Edge of Chaos» que supera significativamente los benchmarks anteriores, y el sistema se ha integrado en hardware de borde para sistemas autónomos en tiempo real, como se demostró en febrero de 2026.2 A diferencia del Digital Annealer de Fujitsu, SQBM+ se ha implementado para la navegación en tiempo real en robótica autónoma.
Añadir como fuente preferida¿Cuáles son las empresas más cercanas a llevar esto al mercado?
En marzo de 2025, D-Wave publicó un artículo en Science titulado «Beyond-Classical Computation in Quantum Simulation», demostrando la primera supremacía computacional cuántica del mundo en un problema útil del mundo real.
- El prototipo Advantage2 de D-Wave realizó una simulación de materiales magnéticos en minutos, algo que al superordenador Frontier (Laboratorio Nacional Oak Ridge) le llevaría casi un millón de años.
- El enfoque clásico requeriría más que el consumo anual de electricidad del mundo.
- Esto validó que el recocido cuántico ofrece ventajas fundamentales sobre los métodos clásicos.3
Las máquinas de Ising coherentes (CIM) representan una alternativa fotónica al recocido cuántico superconductor, que utiliza osciladores paramétricos ópticos para resolver problemas de optimización de Ising.4 En marzo de 2026, NTT Research y grupos académicos demostraron una CIM basada en simetría de polarización con un rendimiento mejorado del tiempo de recocido, ofreciendo un enfoque de hardware diferente para cargas de trabajo de optimización que compite tanto con los recocedores cuánticos como con los métodos de recocido digital.
Fixstars Amplify es una plataforma de optimización basada en la nube que abstrae los recocedores cuánticos de D-Wave, el hardware de modelo de puertas de IonQ y los solucionadores clásicos a través de una API unificada, lo que permite a los desarrolladores probar enfoques de recocido cuántico sin comprometerse con un único proveedor.5 La plataforma se amplió para admitir hardware de iones atrapados de IonQ en mayo de 2026, proporcionando una capa de middleware independiente del proveedor para cargas de trabajo de optimización.6
En mayo de 2026, investigadores del Flatiron Institute demostraron técnicas de simulación clásica que podrían abordar clases de problemas relacionadas, cuestionando la afirmación de supremacía de D-Wave.7 D-Wave rechazó la objeción, argumentando que los métodos clásicos no reproducen sus casos de benchmark específicos, y sostiene que su resultado de supremacía cuántica sigue en pie.8 El debate científico sobre la ventaja computacional duradera sigue activo.
En enero de 2026, D-Wave, Anduril Industries y Davidson Technologies anunciaron una colaboración para aplicar la computación cuántica de recocido a los sistemas estadounidenses de defensa aérea y antimisiles, lo que representa el primer despliegue operativo anunciado públicamente de recocido cuántico en un contexto de defensa.9 Además, D-Wave anunció un contrato de €10 millones a finales de 2025 para un sistema Advantage2 que apoyará la Q-Alliance de Italia; el acuerdo incluye la adquisición del 50 % de la capacidad del sistema durante cinco años y talleres que se celebrarán en universidades italianas a partir de junio de 2026 para acelerar la adopción regional.
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1 actualizaciones- 2026
Se reemplazó la comparación de sistemas D-Wave en la sección ¿Qué empresas están más cerca de llevar esto al mercado?
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Şevval se centra en herramientas de codificación con IA, agentes de IA y tecnologías cuánticas.
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