Computación cuántica para la planta de producción

Las computadoras cuánticas prometen resolver problemas que las computadoras clásicas simplemente no pueden manejar. Sin embargo, en la práctica, son muy delicadas: un camión que pasa, un zumbido repentino del aire acondicionado o incluso una luz encendida en una habitación adyacente pueden hacer que el sistema reaccione con sensibilidad a los cambios ambientales. Por este motivo, hasta el momento, estos dispositivos han sido confinados a laboratorios muy especializados, blindados como pacientes en cuidados intensivos. Para las compañías que buscan integrar computadoras cuánticas en entornos productivos, esto presenta un desafío importante.

Hila Safi, junto con sus colegas, ha sido pionera en una solución innovadora a este problema y, gracias a esto, obtuvo el premio de Inventora del año 2025 en la categoría “Doctorado”. Su innovación es un gemelo digital diseñado para simular con precisión cómo funcionaría una computadora cuántica y se integraría en un entorno industrial típico. “Con este gemelo digital, podemos manejar computadoras cuánticas en entornos reales, de manera segura, estable y confiable”, explica el candidato doctoral de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Regensburg.

El problema: demasiado sensible para el mundo real

Las computadoras cuánticas dependen de qubits, que son las unidades básicas de información de la mecánica cuántica. Un qubit representa el estado de un sistema físico, que actúa como portador de información y aprovecha fenómenos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento.

Estos estados físicos son extremadamente frágiles; es decir, hasta perturbaciones mínimas, como campos electromagnéticos o cambios sutiles en la estructura de la habitación, pueden dañar los cálculos. Si bien estos factores son manejables en un entorno de laboratorio controlado, plantean un desafío importante en una fábrica.

“El funcionamiento confiable de una computadora cuántica de verdad depende de su entorno”, explica Safi. “Incluso pequeñas vibraciones o cambios de temperatura pueden causar errores, por lo que es tan importante simular y comprender estos efectos desde el principio”. Hasta ahora, la industria no ha encontrado sistemas cuánticos con la confiabilidad suficiente. Sin resultados sólidos y predecibles, su uso en los negocios es demasiado arriesgado. Muchas preguntas sobre dónde colocarlas, qué tan estables serán y su utilidad general dificultan que las compañías decidan si invertir y dónde hacerlo.

La solución: primero simular, luego, instalar

En esta instancia es precisamente en la que el innovador gemelo digital de Safi ofrece un gran avance. Replica virtualmente una computadora cuántica y su entorno operativo previsto antes de la instalación física. El modelo integra datos de sensores ambientales, estadísticas de errores y simulaciones de posibles fuentes de interferencia con las características de hardware conocidas.

Este enfoque proactivo permite responder preguntas cruciales de antemano: ¿La computadora cuántica puede operar de manera efectiva dentro del entorno industrial? ¿Qué tipos de errores se anticipan? ¿Cuán significativamente degradarían la calidad de la computación? ¿Y qué medidas, como blindaje mejorado, colocación alternativa o calibración adaptativa, serían necesarias para estabilizar el sistema?

Por ejemplo, considere una sala de producción donde se utilizan robots de transporte, las plantas de fabricación generan vibraciones y las líneas eléctricas crean campos de interferencia electromagnética. El gemelo digital simula el impacto preciso de estos factores en la estabilidad de los qubits, lo que revela dónde serían tolerables las tasas de error y, lo que es más importante, dónde no lo serían. Además, el gemelo permanece activo durante la operación, por ende: si el entorno cambia debido a modificaciones estructurales o a la introducción de nueva maquinaria, los sensores detectarán estas alteraciones y evaluarán su impacto potencial.

El beneficio: la computación cuántica se vuelve predecible

Gracias al gemelo digital, las empresas finalmente tienen datos confiables para guiar sus decisiones sobre la computación cuántica industrial. Ahora pueden evaluar completamente los riesgos antes de invertir mucho dinero y entender claramente lo que se necesita para que el sistema funcione de manera estable.

Como explica Safi, “En mi investigación, exploro el desarrollo conjunto de algoritmos cuánticos y hardware para abordar la optimización compleja y los desafíos industriales que son intratables o altamente ineficientes para los métodos clásicos. Esto implica identificar clases de problemas, en particular, adecuadas para la computación cuántica y desarrollar enfoques de modelado eficientes”.

Su gemelo digital efectivamente une la brecha crítica entre la investigación teórica y la aplicación práctica. Para que las computadoras cuánticas puedan usarse con éxito fuera de laboratorios especializados e introducirse en entornos industriales reales, deben ser tan estables, escalables y confiables como los sistemas de TI que usamos todos los días.