¿QUÉ TAN GRANDE DEBE SER SU COMPUTADORA CUÁNTICA PARA ROMPER EL CIFRADO DE BITCOIN O SIMULAR MOLÉCULAS?

Se espera que las computadoras cuánticas sean disruptivas y tengan un impacto potencial en muchos sectores de la industria. Entonces, investigadores del Reino Unido y los Países Bajos decidieron explorar dos problemas cuánticos muy diferentes: romper el cifrado de Bitcoin (una moneda digital) y simular la molécula responsable de la fijación biológica de nitrógeno.

En AVS Quantum Science , de AIP Publishing, los investigadores describen una herramienta que crearon para determinar qué tan grande debe ser una computadora cuántica para resolver problemas como estos y cuánto tiempo llevará.

Extraer nitrógeno del aire para producir amoníaco para fertilizantes consume mucha energía, y las mejoras en el proceso podrían afectar tanto la escasez mundial de alimentos como la crisis climática. La simulación de moléculas relevantes actualmente está más allá de las capacidades incluso de las supercomputadoras más rápidas del mundo, pero debería estar al alcance de las computadoras cuánticas de próxima generación.

Plano de computadora cuántica con iones atrapados. Crédito: Grupo de tecnología cuántica de iones, Universidad de Sussex Obtenido de https://scitechdaily.com/images/Quantum-Computer-Blueprint-With-Trapped-Ions-777x437.jpg

“Nuestra herramienta automatiza el cálculo de la sobrecarga de corrección de errores en función de las especificaciones clave del hardware”, dijo Webber. “Para hacer que el algoritmo cuántico funcione más rápido, podemos realizar más operaciones en paralelo agregando más qubits físicos. Introducimos qubits adicionales según sea necesario para alcanzar el tiempo de ejecución deseado, que depende de manera crítica de la tasa de operaciones a nivel de hardware físico”.

La mayoría de las plataformas de hardware de computación cuántica son limitadas, porque solo los qubits que están uno al lado del otro pueden interactuar directamente. En otras plataformas, como algunos diseños de iones atrapados, los qubits no están en posiciones fijas y, en cambio, se pueden mover físicamente, lo que significa que cada qubit puede interactuar directamente con un amplio conjunto de otros qubits.

“Exploramos cómo aprovechar mejor esta capacidad de conectar qubits distantes, con el objetivo de resolver problemas en menos tiempo con menos qubits”, dijo Webber. “Debemos continuar adaptando las estrategias de corrección de errores para explotar las fortalezas del hardware subyacente, lo que puede permitirnos resolver problemas de gran impacto con una computadora cuántica de menor tamaño de lo que se suponía anteriormente”.

Las computadoras cuánticas son exponencialmente más poderosas para descifrar muchas técnicas de encriptación que las computadoras clásicas. El mundo utiliza el cifrado RSA para la mayor parte de su comunicación segura. El cifrado RSA y el que usa Bitcoin (algoritmo de firma digital de curva elíptica) algún día serán vulnerables a un ataque de computación cuántica, pero hoy, incluso la supercomputadora más grande nunca podría representar una amenaza grave.

“Las computadoras cuánticas de última generación hoy en día solo tienen entre 50 y 100 qubits”, dijo Webber. “Nuestro requisito estimado de 30 [millones] a 300 millones de qubits físicos sugiere que Bitcoin debe considerarse a salvo de un ataque cuántico por ahora, pero los dispositivos de este tamaño generalmente se consideran alcanzables y los avances futuros pueden reducir aún más los requisitos.

"La red de Bitcoin podría realizar una 'bifurcación dura' en una técnica de cifrado de seguridad cuántica, pero esto puede dar lugar a problemas de escalado de la red debido a un mayor requisito de memoria".

“Hace cuatro años, estimamos que un dispositivo de iones atrapados necesitaría mil millones de qubits físicos para descifrar el cifrado RSA, lo que requería un dispositivo con un área de 100 por 100 metros cuadrados”, dijo Webber. “Ahora, con mejoras en todos los ámbitos, esto podría verse reducido dramáticamente a un área de solo 2,5 por 2,5 metros cuadrados”.

“La simulación de moléculas tiene aplicaciones para la eficiencia energética, baterías, catalizadores mejorados, nuevos materiales y el desarrollo de nuevos medicamentos”, dijo Webber. “Existen más aplicaciones en todos los ámbitos, incluso para finanzas, análisis de big data, flujo de fluidos para diseños de aviones y optimizaciones logísticas”.

Referencia: "El impacto de las especificaciones de hardware para alcanzar la ventaja cuántica en el régimen tolerante a fallas" por Mark Webber, Vincent Elfving, Sebastian Weidt y Winfried K. Hensinger, 25 de enero de 2022, AVS Quantum Science .

DOI: 10.1116/5.0073075