17 de octubre de 2025
Descubra cómo la optimización cuántica está redefiniendo la IA y el aprendizaje profundo. Explore cómo los algoritmos cuánticos, los qubits y la computación híbrida impulsan modelos más inteligentes y rápidos.
La mayoría de los sistemas de IA de vanguardia, desde un coche autoconducido hasta un modelo de predicción bursátil, están constantemente haciendo concesiones a medida que se ajustan, perfeccionan y aprenden de la experiencia. Detrás de estas decisiones se esconde uno de los procesos más importantes de la IA: la optimización.
Por ejemplo, un modelo de IA entrenado para reconocer señales de tráfico o predecir el precio de la vivienda aprende a partir de ejemplos. A medida que se entrena, mejora continuamente la forma en que aprende. En cada paso ajusta millones de parámetros, afinando las ponderaciones y los sesgos para reducir los errores de predicción y mejorar la precisión.
Este proceso puede considerarse un problema de optimización a gran escala. El objetivo es encontrar la mejor combinación de parámetros que ofrezca resultados precisos sin sobreajustar ni malgastar recursos informáticos.
De hecho, la optimización es una parte clave de la inteligencia artificial. Tanto si un modelo de IA identifica una imagen como si pronostica un precio, debe buscar la solución más eficaz entre innumerables posibilidades. Pero a medida que crecen los modelos y los conjuntos de datos, esta búsqueda se vuelve cada vez más compleja y costosa desde el punto de vista computacional.
La optimización cuán tica es un enfoque emergente que podría ayudar a resolver este reto. Se basa en la informática cuántica, que utiliza los principios de la mecánica cuántica para procesar la información de nuevas formas.
En lugar de bits que sólo pueden ser 0 ó 1, los ordenadores cuánticos utilizan qubits que pueden existir en múltiples estados a la vez. Esto les permite explorar muchas soluciones posibles en paralelo y, en algunos casos, resolver problemas de optimización complejos con más eficacia que los métodos clásicos.
Sin embargo, el paralelismo cuántico no es lo mismo que ejecutar muchos procesadores clásicos al mismo tiempo. Es un proceso probabilístico que depende de la interferencia cuántica para producir resultados útiles.
En pocas palabras, eso significa que los ordenadores cuánticos no prueban todas las posibilidades a la vez. En su lugar, utilizan la interferencia, donde ciertas posibilidades se refuerzan entre sí y otras se anulan, para aumentar las posibilidades de encontrar la respuesta correcta.
En este artículo analizaremos cómo funciona la optimización cuántica, por qué es importante y qué podría significar para el futuro de la computación inteligente. Empecemos.
La optimización cuántica es un campo en expansión dentro de la computación cuántica que se centra en resolver problemas complejos de optimización utilizando las propiedades únicas de la mecánica cuántica. Se basa en décadas de investigación en física y ciencias de la computación, combinándolas para afrontar retos que la informática tradicional no logra resolver.
La idea de utilizar sistemas cuánticos para la optimización surgió a finales de los años 90, cuando los investigadores empezaron a estudiar cómo podían aplicarse a la resolución de problemas principios cuánticos como la superposición (estados simultáneos) y el entrelazamiento (qubits enlazados).
Con el tiempo, esto evolucionó hacia la optimización cuántica, en la que los investigadores desarrollaron algoritmos que utilizan efectos cuánticos para buscar de forma eficiente soluciones óptimas en espacios de problemas grandes y complejos.
En esencia, la optimización cuántica se basa en tres componentes clave: algoritmos cuánticos, qubits y circuitos cuánticos. Los algoritmos cuánticos proporcionan la lógica que permite la exploración eficiente de grandes conjuntos de soluciones posibles.
Estos algoritmos funcionan con qubits, las unidades fundamentales de la información cuántica, que difieren de los bits clásicos (las unidades binarias de datos de los ordenadores tradicionales que pueden contener un valor de 0 o 1) porque pueden existir en un estado de superposición, representando 0 y 1 al mismo tiempo.
Esta propiedad única permite a los sistemas cuánticos evaluar múltiples posibilidades simultáneamente, ampliando considerablemente su potencial computacional. Mientras tanto, los circuitos cuánticos conectan qubits mediante secuencias de puertas cuánticas, que controlan cómo fluye e interactúa la información para guiar el sistema hacia una solución casi óptima de forma gradual.
He aquí algunas diferencias clave entre los enfoques de optimización clásico y cuántico:
A continuación veremos cómo funciona realmente la optimización cuántica. Todo comienza con la definición de un problema del mundo real y su traducción a un formato que pueda procesar un ordenador cuántico.
He aquí un resumen de las principales etapas de la optimización cuántica:
Gracias a los recientes avances en computación cuántica, los investigadores han desarrollado una serie de algoritmos de optimización cuántica cuyo objetivo es resolver problemas complejos de forma más eficiente. Estos enfoques están configurando el futuro de este campo. Veamos algunos de los principales.
El recocido cuántico es una técnica utilizada para resolver problemas de optimización que implican encontrar la mejor disposición o combinación entre muchas posibilidades. Son los llamados problemas de optimización combinatoria, como la programación de entregas, el encaminamiento de vehículos o la agrupación de puntos de datos similares.
El método se inspira en un proceso físico conocido como recocido, en el que un material se enfría lentamente hasta alcanzar un estado estable de baja energía. De forma similar, el recocido cuántico guía gradualmente un sistema cuántico hacia su estado de menor energía, que representa la mejor solución posible al problema.
Este proceso, basado en los principios de la computación cuántica adiabática, permite al sistema explorar muchas soluciones potenciales y asentarse en una que se aproxime a la óptima. Como los resultados son probabilísticos, el proceso suele repetirse varias veces, y a menudo se recurre después a la computación clásica para afinar las respuestas.
El recocido cuántico muestra potencial para resolver problemas de optimización del mundo real en ámbitos como la logística, la agrupación y la asignación de recursos. Sin embargo, los investigadores aún están estudiando cuándo y cómo puede funcionar mejor que los métodos tradicionales.
El Algoritmo de Optimización Cuántica Aproximada (QAOA) también trata problemas de optimización combinatoria, pero de forma distinta al recocido cuántico. En lugar de evolucionar gradualmente hacia el estado de energía más bajo, QAOA alterna entre dos funciones de energía, denominadas hamiltonianos.
Una representa el objetivo y las restricciones del problema, mientras que la otra ayuda al sistema a explorar nuevas configuraciones. Al alternar entre estas etapas, el algoritmo avanza constantemente hacia una solución casi óptima.
QAOA se ejecuta en sistemas híbridos cuánticos y clásicos, en los que el ordenador cuántico genera posibles soluciones y un ordenador clásico ajusta los parámetros después de cada ejecución. Este enfoque convierte a QAOA en una herramienta flexible para muchas tareas de optimización, como programación, encaminamiento y problemas de grafos como MaxCut (encontrar la mejor manera de dividir un grafo en dos partes) y vertex cover (seleccionar el conjunto más pequeño de nodos que se conectan a cada arista de un grafo). Aunque todavía se está investigando, el QAOA se considera un paso prometedor hacia la combinación de la optimización clásica y la cuántica.
Otro algoritmo importante es el Variational Quantum Eigensolver (VQE). A diferencia del QAOA y el recocido cuántico, que tratan problemas de optimización combinatoria que implican opciones discretas, el VQE se centra en la optimización continua, donde las variables pueden adoptar un rango de valores en lugar de opciones fijas.
Se utiliza principalmente para estimar el estado básico, o la energía más baja posible, de un sistema cuántico. Esto lo hace especialmente útil para estudiar el comportamiento molecular y material en física y química.
El VQE también utiliza un enfoque híbrido que combina la informática cuántica y la clásica. El ordenador cuántico prepara y prueba los posibles estados, mientras que el ordenador clásico analiza los resultados y ajusta los parámetros para mejorar la precisión.
Como requiere menos qubits y circuitos más sencillos, VQE funciona bien en los actuales dispositivos NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum). Se trata de la generación actual de ordenadores cuánticos con un número limitado de qubits y afectados por el ruido, pero lo suficientemente potentes para la investigación y los primeros experimentos prácticos.
El VQE se ha convertido en una herramienta esencial en la química cuántica, la ciencia de materiales y la optimización de procesos. Ayuda a los investigadores a modelizar moléculas, estudiar reacciones y encontrar configuraciones estables.
La programación semidefinida (PDE) es un método matemático utilizado para resolver problemas de optimización que incluyen relaciones lineales entre variables. Suele aplicarse cuando el objetivo es encontrar el mejor resultado posible manteniendo ciertas condiciones dentro de un rango válido.
Los algoritmos SDP cuánticos pretenden agilizar estos cálculos, sobre todo cuando los datos implican muchas variables o espacios complejos de gran dimensión. Utilizan principios de computación cuántica para analizar varias posibilidades a la vez, lo que puede hacer más eficiente la resolución de problemas a gran escala.
Estos algoritmos se están explorando en campos como el aprendizaje automático, el procesamiento de señales y los sistemas de control, donde podrían ayudar a los modelos a reconocer patrones, mejorar las predicciones o gestionar sistemas complejos. Aunque la investigación sigue en curso, el SDP cuántico resulta prometedor para acelerar tareas de optimización avanzadas que resultan difíciles para los ordenadores clásicos.
Aunque la optimización cuántica es un campo de investigación activo, también está empezando a encontrar aplicaciones prácticas en campos como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los investigadores están estudiando cómo los métodos cuánticos pueden ayudar a resolver problemas complejos de forma más eficiente.
A continuación, examinaremos más de cerca algunos de los nuevos ejemplos y casos de uso que ponen de relieve su potencial en situaciones reales.
La optimización cuántica se está estudiando para mejorar el ajuste de los modelos de aprendizaje automático, sobre todo en lo que respecta a la optimización de hiperparámetros y la selección de características. Los recientes avances en los procesadores de átomos neutros también están ampliando el alcance de los experimentos de optimización cuántica en IA y aprendizaje automático.
Estos procesadores utilizan átomos individuales sujetos por láser para que actúen como qubits. Esto permite a los investigadores construir sistemas cuánticos escalables y estables para probar algoritmos complejos.
Las principales empresas tecnológicas ya están experimentando con estas ideas. Por ejemplo, el equipo de investigación de Google demostró recientemente una ventaja cuántica generativa, en la que un procesador de 68 qubits aprendió a generar distribuciones complejas, insinuando aplicaciones en el entrenamiento de modelos generativos.
Del mismo modo, NVIDIA está tendiendo puentes entre la cuántica y la IA integrando la investigación cuántica en su ecosistema de supercomputación y GPU. Por ejemplo, puso en marcha un Centro de Investigación Cuántica Acelerada (NVAQC) para combinar hardware cuántico con sistemas de IA.
Además, AWS ha desarrollado un flujo de trabajo híbrido cuántico y clásico en Amazon Braket que utiliza circuitos cuánticos junto con la optimización clásica para afinar los parámetros de las tareas de clasificación de imágenes.
Una de las áreas más prácticas para la optimización cuántica es la logística y la programación. Estas tareas incluyen la planificación de rutas, la asignación de vehículos y la distribución de recursos.
Un buen ejemplo es la programación de la red energética, en la que los operadores deben equilibrar la oferta y la demanda de electricidad en tiempo real reduciendo los costes y manteniendo la fiabilidad. Los investigadores han utilizado la optimización cuántica para representar este reto de programación como un paisaje energético o un hamiltoniano.
En este caso, el objetivo es encontrar el estado de menor energía, que representa la configuración más eficiente. Por ejemplo, los solucionadores cuánticos de D Wave se han probado para este tipo de problemas y han mostrado resultados más rápidos y flexibles en comparación con los métodos de optimización tradicionales.
Ahora se estudian ideas similares en ámbitos como la gestión de carteras y la planificación de la cadena de suministro. A medida que mejore el hardware, estos enfoques pueden cambiar la forma en que los sistemas de IA planifican y toman decisiones con las limitaciones del mundo real.
La optimización cuántica también está cobrando importancia en ámbitos en los que es fundamental comprender las complejas interacciones moleculares y los paisajes energéticos. Por ejemplo, en el descubrimiento de fármacos y la ciencia de materiales, encontrar las estructuras o configuraciones moleculares más estables es un reto de optimización.
Los algoritmos cuánticos híbridos, como el VQE, se están utilizando para acelerar procesos como la predicción de estructuras de proteínas y la búsqueda de conformaciones moleculares. Los investigadores también están explorando formas de combinar la computación cuántica y la inteligencia artificial para mejorar la forma en que los modelos aprenden y extraen características de los datos.
A medida que el hardware cuántico siga avanzando, estos enfoques combinados podrían dar lugar a grandes avances en la investigación de la química, la biología y los materiales, permitiendo descubrimientos más rápidos y simulaciones más precisas a nivel molecular.
Estas son algunas de las ventajas de utilizar la optimización cuántica:
Aunque la investigación cuántica avanza con rapidez, aún existen ciertos retos que impiden su adopción a gran escala. He aquí algunas de las principales limitaciones que hay que tener en cuenta:
La optimización cuántica está cambiando nuestra forma de concebir la resolución de problemas en la inteligencia artificial, la ciencia y la industria. Combinando la potencia de la computación cuántica con los métodos clásicos, los investigadores están encontrando nuevas formas de gestionar la complejidad y acelerar los descubrimientos. A medida que mejore el hardware y maduren los algoritmos, la optimización cuántica podría convertirse en un motor clave de la próxima generación de tecnologías inteligentes.
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