Recocido cuántico: computación cuántica práctica
El recocido cuántico es una tecnología cuántica prometedora para empresas con problemas de optimización urgentes que las computadoras tradicionales no pueden resolver rápidamente. Se puede utilizar para resolver problemas de optimización de forma más eficaz que las computadoras 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 las computadoras cuánticas universales de modelo de compuertas y los recocedores cuánticos. La computación cuántica de modelo de compuertas universal, también llamada computación cuántica de propósito general, es el tipo de computadora cuántica más potente y flexible, pero es difícil de construir y de mantener la estabilidad de los qubits.
Los recocedores cuánticos son el tipo de computadora cuántica 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 que se utiliza comúnmente 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, donde la temperatura se sustituye por energía, y el estado de menor energía, el mínimo global, se encuentra mediante el recocido.
¿Cómo se compara con otros enfoques de computación cuántica?
Existen tres métodos básicos de computación cuántica: Modelo Cuántico Analógico, Modelo Universal de Compuertas Cuánticas y recocido cuántico. Aunque estos enfoques parecen completamente separados, 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 compuertas 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 crece a medida que aumenta el número de qubits. Como resultado, las computadoras del modelo universal de compuertas cuánticas están confinadas a los laboratorios y aún no tienen aplicaciones prácticas.
Por otro lado, el recocido cuántico ofrece un enfoque que se centra en resolver problemas NP-hard y se ve menos afectado por el ruido que por el modelo de compuertas de la computación cuántica. Esta característica permite utilizar más 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 el problema del viajante de comercio. Imagine un vendedor 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. Como buscamos la distancia más corta, necesitamos encontrar la situación de menor energía; en otras palabras, el mínimo global.
Encontrar la ruta más corta calculando todas las posibilidades es un método costoso en términos de tiempo y energía; para muchos problemas complejos, es casi imposible.
Con el recocido cuántico, este problema se formula utilizando 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 el estado del otro, y cada solución crea un nuevo estado. 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 de 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 suban la barrera; simplemente la atraviesan.
¿Por qué es relevante 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 crecen en 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 las computadoras cuánticas, es prometedor a corto plazo. Esto se debe a que es inherentemente más resistente al ruido que el modelo de compuertas cuánticas y los enfoques cuánticos analógicos. Actualmente, los proveedores ofrecen soluciones comerciales de recocido cuántico, mientras que una solución de computación cuántica universal todavía se encuentra en las primeras etapas de investigación.
¿Cuáles son sus posibles aplicaciones/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 compuertas.
Computación clásica
Para problemas de 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 computadora 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 sobre 1.023 pesos almacenados en la memoria», afirma el fellow de Fujitsu, Tamura.
Este método no promete la velocidad que ofrecen los recocedores cuánticos, pero proporciona una estabilidad que los qubits no pueden ofrecer hoy en día.
Toshiba SQBM+ (Simulated Bifurcation Machine) es un solucionador de inspiración cuántica disponible a través de Azure Quantum que aborda problemas de optimización combinatoria sin necesidad de 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 perimetral 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 que a la supercomputadora Frontier (Oak Ridge National Lab) 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, utilizando osciladores paramétricos ópticos para resolver problemas de optimización de Ising.4 En marzo de 2026, NTT Research y grupos académicos demostraron un CIM basado en simetría de polarización con un rendimiento mejorado en el 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 compuertas 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. La plataforma se amplió para admitir hardware de iones atrapados de IonQ en mayo de 2026, ofreciendo una capa de middleware neutral con respecto al proveedor para cargas de trabajo de optimización.5
En mayo de 2026, investigadores del Flatiron Institute demostraron técnicas de simulación clásicas que podrían abordar clases de problemas relacionadas, desafiando la afirmación de supremacía de D-Wave.6 D-Wave impugnó el desafío, argumentando que los métodos clásicos no replican sus casos de benchmark específicos, y sostiene que su resultado de supremacía cuántica se mantiene.7 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 de defensa aérea y antimisiles de EE. UU., lo que representa el primer despliegue operativo de recocido cuántico anunciado públicamente en un contexto de defensa.8 Además, D-Wave anunció un contrato de €10 millones a finales de 2025 para un sistema Advantage2 que respaldará 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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}Registro de cambios
2 actualizacionesAñadida la asociación de recocido cuántico de D-Wave con Anduril y Davidson para defensa antimisiles.
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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