Microsoft ha dado un paso gigantesco en la computación cuántica con Majorana 1, un avance que podría cambiar la historia. ¿Estamos ante una revolución cuántica? ¿Cómo funcionan los qubits de Majorana y qué los hace tan especiales? En este vídeo, analizamos Majorana 1, su impacto en la computación cuántica, sus implicaciones para el futuro y si realmente es la clave para crear ordenadores cuánticos funcionales a gran escala.
⚡ ¿Microsoft ha resuelto el mayor problema de la computación cuántica?
⚡ ¿Qué diferencia a los qubits de Majorana de los qubits tradicionales?
⚡ ¿Estamos ante la mayor revolución en computación cuántica de la historia?
Nos responde el crack Alejandro Bermúdez, doctor e investigador científico en CSIC
Aquí os dejo el link para ver su trabajo:
https://projects.ift.uam-csic.es/qift/
Edición: Ike Leal @ikefuti
-----------------------
🎙️ Por el Amor de Higgs:
https://www.instagram.com/porelamordehiggs/
🌌 La aventura del conocimiento:
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⚡ Date Un Voltio:
https://www.youtube.com/channel/UCns-8DssCBba7M4nu7wk7Aw
🥳 Date Un Short:
https://www.youtube.com/channel/UCy0wRL70l-nAOvQHmO8i7ZQ
📚 Date Un Libro:
https://bit.ly/dateunlibro
#ComputaciónCuántica #Majorana1 #Microsoft #DateUnVlog #JavierSantaolalla
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Categoría
😹
DiversiónTranscripción
00:00Me lo han pedido una y otra vez, y ya saben, yo cumplo.
00:03Un vídeo sobre Mayorana 1, un vídeo sobre Mayorana 1, un vídeo sobre pinche Mayorana 1.
00:07Pues aquí estamos, cumpliendo los deseos de mi audiencia.
00:09Un vídeo donde te cuento todo lo que tienes que saber sobre esa noticia tan aclamada, tan celebrada,
00:15que apareció por todas partes y que promete ser un hito en computación.
00:19¿En qué consiste? ¿Cómo funciona? ¿Es para tanto?
00:22Pues responderé todas y muchas más preguntas.
00:24Y como siempre, lo haremos acudiendo a un experto que nos ayude con el tema.
00:29Entra, porque you are going to flip it very much.
00:31Papi Santo Laia y su amigo te lo cuentan.
00:38Una vez, uno de los mayores genios de la historia dijo
00:41hay varias categorías de científicos en el mundo.
00:43Están aquellos de segundo o tercer rango, que hacen el mejor trabajo que pueden, pero nunca llegan muy lejos.
00:48Están aquellos que sí son de primer rango, los que hacen grandes descubrimientos,
00:51fundamentales para el progreso científico.
00:53Pero entonces hay una tercera categoría, la de los genios, como Galileo Newton.
00:57Bueno, pues Majorana era uno de estos.
00:59El que habla es Enrico Fermi, un genio sin parangón,
01:02el padre de la fisión atómica.
01:04Y estaba hablando de uno de sus colaboradores,
01:07uno muy especial, con un talento matemático irrepetible.
01:11Se trata del italiano Ettore Majorana.
01:13Con él formaron un grupo único en la historia,
01:16los chicos de la calle Panisperna.
01:18Todos se tratan de científicos de primer nivel,
01:20como se crea Maldi Pontecorvo y, por supuesto, su líder, Enrico Fermi.
01:24Al que se le suma, como no, nuestro protagonista, Ettore Majorana.
01:28Un tipo brillante, sin igual, como dijo Fermi,
01:31que, entre otras cosas, dio con una idea genial que da lugar al título de nuestro vídeo.
01:36Dio con un nuevo tipo de partículas, las partículas que hoy llamamos de Majorana.
01:40¿Un genio a la altura de Einstein que no conoces?
01:43Pues seguro tuvo mucho que ver su misteriosa desaparición cuando aún era muy joven.
01:48Pero de eso hablaremos al final.
01:50¿Por qué es que este vídeo tiene mucha tela?
01:52¿Esas partículas de Majorana qué son?
01:54¿En qué consisten? ¿Qué tienen que ver con la computación cuántica?
01:57Va a ser un vídeo flipante, donde se unen de una forma asombrosa la computación cuántica.
02:02Una de las tecnologías más prometedoras del futuro, con mi pasión, la física de partículas.
02:07Así que, como físico y teleco que soy, no puedo ser más feliz.
02:10Pero no nos enrollemos más, vayamos a la noticia.
02:12¿Qué dice? Pues se trata de un comunicado por parte de Microsoft,
02:15verdaderamente contundente, que promete un avance significativo e inmediato de la computación cuántica
02:21con aplicaciones directas, comparando este descubrimiento al del transistor literal.
02:26Hablan de inventar el transistor de la era cuántica.
02:29Un anuncio que va acompañado de algo más serio, un artículo científico,
02:33con el aburridísimo título de Interferometric Single-Shot Parity Measurements in,
02:39¿ese compuesto? Hybrid Devices.
02:41Publicado nada más y nada menos que en la revista Nature.
02:44Pues como siempre, para responder a la pregunta de qué es la computación cuántica
02:47y entender este nuevo avance, merece que empecemos por el principio.
02:51Entender cómo hace cálculos un ordenador, como el que tienes en casa o tu celular.
02:56Los ordenadores nos asombran, nos fascinan, manejan gráficos, hacen cálculos increíbles, música, Minecraft.
03:02Por eso cuesta creer que todo eso que hacen parta de algo tan simple, un elemento tan tontorrón, tan insulso.
03:08Es lo que se llama una puerta lógica. En realidad, no es una puerta lógica.
03:13Son miles de millones de millones de millones de ellas.
03:15Es decir, funcionan como ladrillos. Una puerta lógica no te hace una casa.
03:19Lo impresionante es cuando se juntan muchas para hacer algo, pues, espectacular.
03:23Pues bien, si el elemento es ese, la puerta lógica, ¿qué es esta puerta lógica y cómo hace esa magia?
03:29Pues miren a este señor. Se llama George Boole, un personaje fascinante,
03:33que ha pasado la historia como uno de los matemáticos más importantes e influyentes siendo autodidacta.
03:39Su mayor contribución, pues crear una nueva álgebra, una área de las matemáticas
03:44que llamamos en su honor como álgebra de Boole y que creó para matematizar la lógica Aristóteles.
03:50¿Cómo? Pues mira, una frase tan sencilla como esta.
03:53Juan y María son españoles.
03:55Y muchos españoles.
03:56¿Esto es verdad o es mentira? Pues va a depender de lo que sea Juan y de lo que sea María.
04:01Como está el nexo y de por medio, sólo será verdad la frase si las dos cosas de forma individual son ciertas.
04:08Bien, pues esto es lógica aristotélica, sin más.
04:11Pero falta dar el siguiente paso, matematizar esto.
04:14¿Cómo lo hacemos? Pues asignamos 0 a la mentira y 1 a la verdad.
04:17La operación que tenemos que hacer es esta.
04:19La frase es verdad da un 1 si ambas cosas son verdad, es decir, son 1.
04:25Boole realizó todo un álgebra para tratar este tipo de proposiciones,
04:28con operaciones, propiedades, leyes y mucho más.
04:31Con un sistema con sólo dos posibles valores, 0 y 1.
04:35Por eso también se puede llamar sistema binario.
04:38Pero esto no queda aquí.
04:39El salto interesante viene cuando un gran ingeniero,
04:42Claude Shannon, que por cierto es el padre de la teoría de la información,
04:45por cierto muy fan del álgebra de Boole,
04:47entiende que estas operaciones se pueden implementar en circuitos electrónicos
04:52y que no se quedan en la lógica, sino que también sirven para hacer cálculos,
04:56matemáticos más avanzados y que nada tienen que ver con la lógica.
05:00Por ejemplo, la suma de dos números binarios se puede hallar combinando la puerta sor y la puerta and,
05:06lo cual se puede extender más allá.
05:08Cualquier operación aritmética que imagines no es más que una combinación de sumas,
05:13por muy complicada que sea, por lo que se puede poner como una combinación de puertas lógicas.
05:17Es más, de forma general cualquier operación matemática se puede aproximar a combinación de sumas.
05:23Ese es precisamente el poder de estas puertas lógicas.
05:25Vale, sí, hasta ahora nada aparentemente revolucionario.
05:28Y es que lo especial de todo esto es la gran ventaja que tiene el álgebra de Boole
05:32respecto a otros sistemas de cálculo, de los miles que te puedes imaginar.
05:35Y es que al ser esta lógica de Boole un sistema de dos valores es muy fácil de codificar.
05:40Con una luz que se enciende y se apaga, o con el agua que pasa o no pasa por una cañería,
05:45o un tipo levantando y bajando el brazo.
05:47Cualquiera de estos sistemas sirve para codificar un sistema de dos valores.
05:51Piensa en cambio lo difícil que sería codificar un sistema de 10 valores como nuestro sistema decimal.
05:56Por ejemplo, dependiendo la altura que suba el brazo.
06:00Complicadísimo.
06:01Y lo guay es que cualquier cosa que tenga dos valores serviría para codificar las variables del álgebra de Boole
06:06y con ello hacer muchos cálculos.
06:08Es que da igual como lo hagas.
06:10Cualquier sistema con estos dos valores, sea de la naturaleza que sean, ahí lo tienes.
06:14La magia radica en que de entre todas las formas que puedes implementar un sistema de dos valores
06:18hay uno que es especialmente poderoso.
06:20Porque es mucho más rápido que lo del agua de la cañería.
06:23Va tan rápido casi como la luz.
06:25Pero tiene una ventaja respecto al sistema de la luz.
06:28Y es que es muy fácil de manipular.
06:30Estamos hablando de la electrónica.
06:32Por ejemplo, si asignamos los valores de 0 y 1 a la corriente,
06:35a cuando pasa corriente le asignamos 1 y cuando no pasa le asignamos 0
06:39y a esto le llamamos bit.
06:40En la práctica es algo un poquito más complejo pero lo dejamos ahí.
06:43Pues con esto tenemos un sistema que implementa álgebra de Boole
06:46que lo hace muy rápido pero además que es muy fácil de manipular.
06:50Hoy tenemos sistemas que son capaces de manejar estas corrientes con mucha precisión
06:54y altísima velocidad con muchos elementos que seguro ya conoces.
06:57Componentes como los diodos, los condensadores, las resistencias
07:01con los que podemos dirigir la corriente como queramos.
07:04Ideales para implementar la lógica de Boole.
07:06Amigos y amigas, esta es la base de la computación moderna.
07:09Esos ceros y unos que salen cada vez que se habla de ordenadores.
07:12Viene de aquí.
07:13En definitiva, respondiendo a la pregunta inicial,
07:15el ladrillo de la computación, las puertas lógicas
07:18que llamamos OR, AND, NOR, SHORT principalmente
07:21son circuitos electrónicos tales que, por ejemplo, la puerta AND
07:25saca corriente, es decir, un 1,
07:27sólo si las dos entradas tienen corriente, es decir, otro 1.
07:30En cualquier otro caso, la corriente es 0,
07:32consiguiendo hacer cualquier cálculo de forma súper rápida.
07:35Y antes me lo salté a propósito.
07:37Para que todo esto se pueda hacer en un circuito
07:39tenemos condensadores, resistencias y más elementos.
07:42Pero muy en especial está el elemento estrella de la computación.
07:46No es exagerado decir que es la tecnología más pequeña
07:49que mayor impacto ha producido en la historia.
07:51Es esta mierdecilla de nada.
07:53Esta cosita de aquí.
07:54Eso es un transistor.
07:56El transistor es tan importante
07:58porque es como un policía del paso de la corriente
08:00y es ideal para formar estas puertas lógicas.
08:03Pues básicamente son estos dos transistores.
08:05Es decir, esto explica la importancia del transistor
08:07en la historia de tecnología
08:09y por qué en computación cuántica se busca un nuevo transistor.
08:12Ya vas entendiendo poco a poco la noticia.
08:14Es decir, ya tenemos todos los elementos,
08:16ya podemos hacer resumen.
08:17Para hacer cualquier cálculo que imaginemos
08:19podemos juntar miles de millones de puertas lógicas
08:22funcionando coherentemente.
08:24Un ordenador usa el elemento de corriente
08:27como unidad lógica, como bit,
08:29que manipulado adecuadamente,
08:31en particular con transistores,
08:33nos permite hacer físico
08:35lo que solo existía en el plano lógico.
08:37Un ordenador no es más que eso.
08:38Todo esto se fundamentó en la mitad del siglo pasado.
08:41Pero desde entonces las cosas han cambiado muchísimo.
08:44De los primeros ordenadores muy limitados
08:46a lo que tenemos hoy,
08:48una máquina de multiusos súper potente.
08:50¿Cómo? Pues lo puedes imaginar
08:52llevando al límite esto que hemos dicho.
08:54El esquema de funcionamiento es el mismo,
08:56pero ahora se hace a lo bestia,
08:58en dos términos.
08:59Disparando la cantidad de transistores
09:01que somos capaces de juntar en poco espacio
09:03y aumentando la cantidad de operaciones
09:05que hacemos llevar a cabo por segundo
09:08a cada transistor.
09:09Los estamos apretando ahí en el espacio y en el tiempo,
09:12más y más y más y más.
09:14Por ejemplo, en tiempo, ¿cómo lo hacemos?
09:16Un ordenador funciona como un ejército.
09:18Sí, hay una especie de general
09:20con una bandera en la mano que dice
09:22calcula, calcula, calcula, calcula.
09:24Esto es clave en el funcionamiento
09:26porque tiene que operar al unísono.
09:28Y este general de este ejército se llama CLK.
09:30Es la señal CLK.
09:32He salvado la cámara
09:34de un impacto bruta contra el suelo.
09:37En la señal CLK los flancos de subida
09:39marcan el ritmo de las operaciones
09:41que pueden ver en cualquier diagrama de computación.
09:44De hecho, eso de los gigaherzios de la CPU
09:46que puedes ver en las especificaciones
09:48de cualquier ordenador, el mío por ejemplo,
09:50dice que es 3,6 gigaherzios Intel Core i3 de 4 núcleos.
09:54Pues ese 3,4 gigaherzios
09:56es la velocidad a la que hace trabajar
09:58ese sargento, sube y baja la bandera
10:003,6 mil millones de veces por segundo.
10:03¡Una barbaridad!
10:04Entonces, ¿qué quieres?
10:05Un ordenador más rápido.
10:07Pues necesita que se hagan más cálculos por segundo.
10:09Es decir, aumentar la frecuencia de este reloj.
10:12Más gigaherzios, más gigaherzios,
10:14más gigaherzios, más gigaherzios.
10:16¿Habrá un límite?
10:17Lo cierto es que sí.
10:18Y siempre el umbral se siente cerca.
10:20Siempre a vista el día en que se alcance ese tope
10:23a la velocidad de operación.
10:24Ese es el límite en el tiempo.
10:25Pero también hay límite en el espacio.
10:27Puedes juntar más y más y más transistores
10:29para aumentar la densidad
10:31y hacer más operaciones en menos espacio.
10:33¿Hasta qué límite existe?
10:35Pues mira, hay una cosa que se llama la Ley de Moore
10:37formulada por Gordon Moore en 1965
10:40que dice que la cantidad de transistores
10:42se duplica cada dos años.
10:43Una ley que razonablemente se ha cumplido con las décadas.
10:46De nuevo, una ley que tiene un límite
10:48y que lleva décadas temiéndose que se alcance.
10:51Y como cada vez necesitamos más potencia de cálculo
10:54para producir eventos meteorológicos inusuales
10:56para estudiar galaxias
10:57o el mismo origen del universo
10:59para encontrar moléculas que se conviertan en nuevos fármacos
11:02para el Big Data o la inteligencia artificial
11:04cada vez la sociedad tiene más demanda de cómputo.
11:06Pero existe un límite.
11:08¿Qué hacemos?
11:09¿Renunciamos?
11:10¿Colapsamos la civilización?
11:11Pues no, para nada.
11:12Hay una tecnología disruptiva que ofrece una solución.
11:15Esta chan, la computación cuántica.
11:18Y es que cuando encontramos el límite
11:20en el tiempo y el espacio nuestro
11:22¿por qué no probar
11:24a utilizar el espacio y el tiempo de otro universo?
11:28¿Robar otro espacio-tiempo?
11:31Sí, esto es, lo reconozco,
11:33un abuso de lenguaje
11:34pero no va tan desubicado.
11:36Lo voy a explicar al final del vídeo.
11:38Vamos a ver ahora cómo el mundo cuántico
11:40viene a nuestro rescate.
11:41En nuestro día a día
11:42las cosas son de una manera o de otra.
11:44Esta pelota puede estar encima de la mesa
11:46o debajo de la mesa
11:47o moverse muy despacio
11:48o moverse muy rápido.
11:50¡Te tengo dicho que no juegues en casa!
11:52En el mundo cuántico
11:53de las partículas atómicas o subatómicas
11:56éstas están descritas por una onda
11:58lo que de verdad atenta
12:00contra nuestras intuiciones más básicas.
12:02Si quieren profundizar sobre estas cosas
12:03tengo miles de vídeos hablando sobre cuántica.
12:06Aquí no me voy a detener.
12:07Por lo pronto lo que tienen que saber es lo que digo.
12:09Que una partícula evoluciona a través de una onda
12:11y que tiene unas propiedades muy extrañas
12:12cuando las observamos desde los ojos humanos.
12:14Así, cuando una partícula está descrita
12:15por una onda como ésta
12:17que es una onda de probabilidad
12:19en realidad puede hacer varias cosas a la vez.
12:21En nuestro ejemplo de antes
12:22la partícula puede estar a la vez
12:24encima y debajo de la mesa
12:25o estar moviéndose muy despacio
12:26y muy rápido a la vez.
12:28¡Niño, que te dije de lanzar partículas!
12:31Lo importante aquí es el I.
12:33Sí, la partícula está en los dos estados a la vez
12:36pero no lo hace siempre.
12:37Lo hace hasta que se observa.
12:39Cuando se mira la partícula
12:40de repente aparece arriba o abajo
12:42o con poca velocidad o con alta velocidad
12:44y lo hará según probabilidad.
12:46Decimos que la medida rompe esa superposición
12:48que es como se llama esta naturaleza cuántica de la partícula
12:51que hace que esté en varios estados a la vez.
12:53Vale, esto es algo súper loco
12:54que costó décadas y décadas de entender y asimilar
12:57pero esto que parece una locura absoluta
12:59a la vez es una oportunidad
13:01que puede ayudarnos a multiplicar
13:02nuestra capacidad de cálculo
13:04de una forma brutal
13:05dando lugar a la computación cuántica.
13:07¿Cómo?
13:08Pues en un ordenador de toda la vida
13:09usamos puertas lógicas que operan con bits
13:12con valores de 0 y 1.
13:13En un ordenador cuántico haremos lo mismo
13:15pero usaremos puertas lógicas
13:17que operan con bits cuánticos o qubits
13:19con valores de 0 y 1 a la vez.
13:22Antes al aplicar una puerta lógica sobre una entrada
13:24obteníamos un único valor.
13:26Teníamos ese valor.
13:28Ahora tenemos dos valores a la vez en superposición
13:30por lo que se puede hacer cálculo en paralelo.
13:32Este es el paralelismo cuántico
13:34algo súper loco.
13:36Mira por qué.
13:37En un ordenador clásico con dos entradas
13:38hacemos una operación
13:39pero si esto no son bits sino qubits
13:41hay cuatro valores posibles
13:43son cuatro operaciones.
13:44Donde antes hacíamos una
13:45ahora hacemos cuatro.
13:47No parece gran cosa
13:48pero ¿y si aumentamos el número de qubits?
13:50Con tres hacemos ocho operaciones
13:52con cuatro, dieciséis
13:53con diez, mil.
13:54Con sólo 20 qubits tenemos un millón
13:56y con treinta más de mil millones.
13:58Sólo con treinta elementos
14:00tenemos la capacidad de cómputo
14:02de un ordenador actual
14:03con miles de millones de puertas lógicas.
14:05¿No es brutal?
14:06Pues hay aquí por qué esta tecnología
14:08es tan disruptiva, tan maravillosa
14:10y tan rompedora.
14:11Pero tiene peros, claro.
14:12Sí, tiene peros.
14:13No va a ser todo tan maravilloso.
14:15Pues que mientras que un bit
14:16es una cosa muy sencilla
14:17vimos antes, por ejemplo,
14:18un bit es una corriente que pasa o no
14:20por un cable
14:21o un elemento magnético
14:22cargado en una dirección o en otra
14:24un qubit es una cosa mucho más loca
14:26porque se necesita un sistema cuántico
14:28que pueda estar en dos estados a la vez.
14:31El spin de un electrón,
14:32la polarización de un fotón,
14:33el problema,
14:34un detalle que antes dijimos de pasada.
14:36Para operar de esta manera
14:37se necesita que el sistema cuántico
14:39esté en superposición,
14:40en ese estado doble.
14:42Con esto se forma un qubit.
14:44Pero también dijimos
14:45que una partícula cuántica
14:46como un electrón
14:47está en este estado de superposición
14:49mientras no se observa.
14:50O mejor dicho,
14:51porque la palabra observar
14:52ya implica un ser vivo con ojos
14:54que absorbe fotones
14:55que han sido emitidos o reflejados.
14:57No, mejor digamos
14:58una partícula que no interactúa con nada
15:00mientras esté aislada completamente.
15:02Un qubit cuántico
15:03se destruye ante cualquier interacción.
15:05O más precisamente,
15:06la superposición en un qubit cuántico
15:08se deteriora
15:09ante cualquier interacción con el entorno
15:11lo que hace que se pierda
15:13el equivalente cuántico
15:14a la coherencia que explotaba
15:16el CLK de nuestros ordenadores
15:17de toda la vida.
15:18Por eso que son sistemas tan delicados.
15:20Requieren temperaturas súper bajas
15:22y presiones ridículamente pequeñas.
15:24Ese aislamiento.
15:26Haciendo que sea un reto
15:27tan, tan, tan grande
15:28desde el punto de vista tecnológico.
15:29Pero no es el único reto.
15:30La computación cuántica
15:31está plagada de barreras
15:33de dificultades técnicas
15:35que hacen que aún siga siendo un sueño
15:37que esta tecnología del gran salto
15:39para salir del laboratorio
15:41y departamentos de I más D de la industria
15:43para colarse en nuestras casas
15:45en nuestros hogares.
15:46Lo que sí está claro
15:47es que el día que se consiga
15:48será una tremenda revolución
15:50equiparable quizás
15:51a la del transistor de hace 100 años.
15:53Bueno, con todo esto ya puedes entender
15:55el contexto de la noticia del otro día
15:57y por qué es tan importante.
15:59Donde comparan el logro de Majorana 1
16:01con el transistor de hace 100 años.
16:03Pero para hablar de todo ello
16:04y entender conceptos tan complejos
16:06como la cuasipartícula,
16:08esto de Majorana
16:10o la topología,
16:11pues creo que es mejor hablar con un experto.
16:14Y en este caso me he acercado
16:16a un antiguo compañero de la universidad.
16:18Estudió en la Complutense, conmigo.
16:20Se llama Alejandro Bermúdez.
16:22Es investigador en el Instituto de Física Teórica
16:24IFT del CSIC en Madrid
16:26y la UAM.
16:27Trabajando en Información Cuántica
16:29y Computación Cuántica.
16:30Ojo porque esta entrevista va a ser muy densa.
16:33Son muchos términos
16:34y hay muchísima información.
16:36Así que al final no desesperes
16:38porque les hago un pequeño resumen
16:40donde voy a condesar todo lo que explica Alejandro
16:43de una forma muy directa y muy sencilla.
16:45Bueno, antes de empezar a hablar
16:47me gustaría decirles que estoy encantado
16:49de estar aquí,
16:50que me parece una labor estupenda
16:52que hacéis para evolucionar la ciencia
16:54y hacerlo un poco más cercano a toda la sociedad.
16:56Pues vamos con la entrevista
16:57porque es verdaderamente un loco.
16:59Entonces, Alejandro, como hemos visto,
17:01uno de los retos de la Computación Cuántica
17:03es lo frágil que es frente a errores
17:05producidos por el entorno
17:07y convertirla en robusta.
17:09Para eso hay que protegerse de esos errores.
17:11Algo que ocurre en la computación de toda la vida.
17:13Y tenemos técnicas activas,
17:14que son sistemas que se implementan,
17:16que buscan el error y lo corrigen,
17:18y pasivas, que consisten en crear redundancia,
17:20que tiene información, para protegerla.
17:22Entonces, sabiendo esto, la pregunta es
17:24¿cómo se hace esto mismo, pero en los ordenadores cuánticos?
17:26¿Cómo se replica esta estrategia?
17:28El objetivo ideal
17:30sería encontrar dispositivos
17:32que permitan hacer computaciones
17:34a nivel cuántico y que sean directamente
17:36de forma pasiva, que sean robustos
17:38a todos los errores que ocurran.
17:39Eso sería como el Grial, digamos,
17:41porque básicamente no tendrías que hacer nada.
17:43Simplemente tú mandarías tus operaciones
17:45y el mismo error, el mismo dispositivo
17:47se autocorrigiría.
17:49Y lo que ocurre es que no se conoce todavía
17:51ningún material que pueda hacer esto.
17:53Una línea abierta sería encontrar
17:55cuáles son esos materiales que te permiten
17:57hacer memorias que sean autocorrectoras,
17:59memorias cuánticas que sean autocorrectoras.
18:01Y luego está el otro límite, que es decir,
18:03aunque tengo un dispositivo que no corrige
18:05absolutamente nada por sí mismo,
18:07lo que voy a hacer es medirlo
18:09de manera repetida, detectar los errores
18:11y corregirlos de forma activa.
18:13Entonces, estas son estas dos
18:15alternativas, o una corrección
18:17totalmente activa o una corrección
18:19de errores que sea pasiva.
18:21Y ahí justo radica el interés de este Majorana 1,
18:23si he entendido bien. Es un sistema
18:25intermedio entre estos dos.
18:27¿Pero cómo ocurre esta robustez, esta protección
18:29frente a errores en el sistema de Majorana 1?
18:31Son dispositivos que
18:33codifican la información
18:35en materiales, en materiales
18:37que son una mezcla
18:39híbrida entre semiconductores
18:41y superconductores, y lo codifican
18:43de una manera que los bits
18:45codificados tienen
18:47robustez frente a cierto tipo de
18:49errores, que son
18:51los errores más típicos que ocurren
18:53a nivel de los materiales.
18:55Y luego dejan de la mano de la corrección
18:57de errores activa, corregir
18:59el otro tipo de errores
19:01frente a los cuales no son robustos.
19:03Vale, hemos entendido el reto, crear un sistema robusto.
19:05Vamos a ver cómo opera Majorana 1.
19:07Pero antes, esta no es la única
19:09tecnología de computación existente,
19:11¿verdad Alejandro? ¿Qué más hay?
19:13Hay que recordar en España que uno de los pioneros
19:15en este campo es un
19:17Premio Príncipe de Asturias reciente,
19:19Juan Ignacio Zirac, que se dio cuenta de,
19:21junto con otro grandísimo científico que es
19:23Peter Zoller, se dieron cuenta de cómo
19:25se podía hacer en la práctica
19:27un ordenador basado en
19:29trampas de iones atrapados. Estos son
19:31átomos que les quitas un electrón,
19:33se convierten en iones y los puedes
19:35confinar con campos electromagnéticos
19:37y luego con láseres los manipulas
19:39y puedes hacer todas estas puertas lógicas,
19:41comunitarias, a nivel de uno
19:43o dos qubits. Fue como en el
19:45año 95 más o menos, hubo una revolución
19:47porque la gente empezó a ver que todas
19:49estas ideas abstractas se podían llevar a cabo
19:51en sistemas experimentales.
19:53Entonces a partir de ahí han salido
19:55otra serie de dispositivos,
19:57no solamente dispositivos de iones atrapados,
19:59sino también dispositivos
20:01de átomos neutros. Estos son átomos que no
20:03les quitas un electrón, no los ionizas,
20:05pero a su vez los puedes confinar
20:07con trampas ópticas básicamente,
20:09con haces láseres los puedes confinar
20:11en una región del espacio y puedes jugar
20:13los mismos juegos de manipularlos
20:15y hacer estas puertas lógicas. Acercándonos
20:17un poquito más a la parte esta de los
20:19Majorana, hay otros dispositivos
20:21que se parecen mucho más a
20:23cómo funcionan nuestros ordenadores.
20:25Estos son circuitos
20:27electrónicos, pero que los haces con
20:29materiales superconductores. En vez de utilizar
20:31cualquier circuito de semiconductores,
20:33como puede haber en nuestros chips
20:35de nuestros ordenadores,
20:37puedes hacer los circuitos con aluminio
20:39y cuando disminuyes mucho la temperatura
20:41de esos circuitos, el material
20:43se vuelve superconductor y tiene unas propiedades
20:45muy especiales. Esas propiedades
20:47te permiten
20:49empezar a codificar información
20:51en los estados de corriente, digamos,
20:53de estos circuitos superconductores.
20:55En particular, en la actualidad,
20:57las grandes empresas como
20:59Google, IBM o Amazon
21:01tienen dispositivos que
21:03utilizan estos circuitos
21:05superconductores y
21:07básicamente utilizan
21:09igual que en el mundo
21:11clásico el transistor es
21:13fundamental, pues para ellos, digamos
21:15que el elemento clave
21:17es una especie de bobina, pero una bobina
21:19que se llama una unión de Josephson, que da una
21:21no linealidad a los circuitos y te permite
21:23codificar
21:25estos bits cuánticos en estados
21:27de fase de estas corrientes superconductoras.
21:29Lo que es común a todos estos dispositivos
21:31que he mencionado, tanto
21:33capas de iones como átomos neutros
21:35como circuitos superconductores, es que
21:37al final las unidades en las que
21:39uno codifica la información
21:41de alguna manera son
21:43partículas con las que estamos muy acostumbrados a
21:45trabajar. Por ejemplo, en iones, pues
21:47uno coge toda la columna
21:49de los alcalinoterrios que aprendemos
21:51en el colegio o en el instituto. Son
21:53átomos que tienen dos electrones en la capa
21:55de Valencia. Al ionizarlos queda uno
21:57solo y eso hace que sea muy fácil manipularlos
21:59con láseres. Pues hay dispositivos
22:01que trabajan con calcio 40,
22:03berilio 9, etc.
22:05Al final son átomos. Con los átomos neutros
22:07ocurre lo mismo, pero en vez de la columna
22:09de los alcalinoterrios, pues uno coge la columna
22:11de los alcalinos, que ya directamente tienen
22:13solamente un electrón de Valencia y se
22:15pueden manipular muy bien con láseres. Entonces ves
22:17experimentos con sodio, ves
22:19experimentos con potasio, con rubidio...
22:21De nuevo son átomos que estamos más
22:23familiarizados a trabajar con ellos. Y luego si
22:25pensamos en estos chips superconductores,
22:27en el fondo son de nuevo corrientes.
22:29Igual que en nuestro ordenador,
22:31lo que tú estabas diciendo son corrientes
22:33que pasan o que no pasan. Al final es un flujo
22:35de electrones. Las partículas que subyacen
22:37estos sistemas son los
22:39electrones con los que estamos tan acostumbrados
22:41a trabajar. En este contexto, ¿qué tiene
22:43de nuevo esta propuesta? ¿Qué es lo que aporta?
22:45¿Y por qué este nombre de Majorana?
22:47El paradigma de estos
22:49ordenadores de Majorana, un poco,
22:51es que hacen una transición
22:53de trabajar con
22:55partículas fundamentales como el electrón o
22:57partículas atómicas. Empiezan a
22:59trabajar con algo que la gente
23:01de estado sólido o materia condensada
23:03llaman cuasipartículas. Son como
23:05de alguna manera citaciones colectivas de tu
23:07sistema que pueden tener
23:09propiedades muy distintas
23:11a las propiedades de las partículas
23:13que lo forman. Yo puedo tener
23:15un material que está formado
23:17por electrones e iones
23:19que forman mi matriz
23:21del estado sólido y luego electrones que se van moviendo
23:23y conducen electricidad o no, como en un semiconductor.
23:25Pero luego cuando hay
23:27interacciones,
23:29todos pueden interactuar entre sí y
23:31pueden dar lugar a cuasipartículas
23:33que se comportan de una manera muy distinta.
23:35Y estos férmines de Majorana, estos
23:37chips que Microsoft ha anunciado,
23:39pues lo que hacen es explotar esa idea.
23:41Codifican la información en vez de en los
23:43electrones, la codifican en cuasipartículas
23:45que se llaman férmines de Majorana.
23:47Son partículas muy especiales.
23:49En una de las partes de tu vídeo
23:51hablabas de cómo en la
23:53mecánica cuántica resulta
23:55que el equivalente a una pelota que está
23:57encima o debajo de la mesa puede estar tanto
23:59encima de la mesa como debajo de la mesa a la vez
24:01o ir a una velocidad o a otra
24:03a la vez, están en superposición lineal.
24:05Si llevamos eso al mundo cuántico,
24:07podemos tener estos electrones
24:09que están en una posición determinada
24:11y se mueven a una velocidad
24:13determinada. O sea, tienen una
24:15posición y un momento.
24:17En el mundo de la cuántica hay un límite
24:19a la precisión con la que puedes definir
24:21simultáneamente la posición y el momento
24:23pero lo importante es que el mismo
24:25electrón puede tener una posición
24:27y puede tener un momento como dos variables
24:29asociadas a la misma partícula.
24:31Y estos Majorana de alguna manera lo que hacen
24:33es fraccionalizar ese electrón,
24:35fraccionalizar un férmion de un cierto
24:37tipo de manera. Un férmion
24:39de Majorana codifica la posición del
24:41electrón y otro codifica
24:43su momento. Es un poco la manera
24:45más handwaving que tenemos
24:47de representar estos Majorana. Son como
24:49la mitad de un férmion y
24:51tienen una propiedad muy particular
24:53por el hecho de haber fraccionalizado ese férmion
24:55y es que
24:57estas partículas son sus propias antipartículas.
24:59Es lo que conecta un poco con la
25:01física de altas energías y los férmiones de Majorana.
25:03Básicamente lo que ocurre cuando nosotros
25:05tenemos un electrón en estos
25:07circuitos semiconductores,
25:09el electrón es una excitación de una
25:11banda de valencia y entonces cada vez que
25:13se excita deja por debajo un hueco y
25:15esa es su antipartícula. Cuando un hueco
25:17se encuentra con un electrón, se recombinan
25:19y desaparecen. Sería
25:21como la aniquilación de un electrón y un
25:23positrón en altas energías. Bueno, pues
25:25estos Majorana son sus propias antipartículas.
25:27No se aniquilan, digamos.
25:29No tienen una antipartícula con la que
25:31se aniquilan y eso ya tiene una
25:33pista de que son excitaciones muy
25:35especiales. ¿Pero cómo funciona?
25:37¿Cómo se hace este sistema de Majorana 1?
25:39Básicamente lo que hacen es
25:41construyen un hilo de semiconductor
25:43y lo ponen en proximidad
25:45a un superconductor y eso le dota
25:47al hilo de unas propiedades muy
25:49especiales, de manera que
25:51en los bordes de ese hilo se crea
25:53un par de estos fermiones de Majorana.
25:55Tenemos un fermión de Majorana
25:57localizado en un borde y otro
25:59en el otro borde. Y la idea
26:01es que estas excitaciones, que se llaman
26:03modos de Majorana, son robustas
26:05frente a cierto tipo de errores
26:07que puede ocurrir en tu sistema.
26:09Ahora puedes tener un desorden en tu
26:11material. Si ese desorden
26:13respeta la paridad,
26:15que básicamente es el número par o impar de
26:17fermiones que hay en el sistema,
26:19pues estos fermiones de Majorana,
26:21estos modos de Majorana en los bordes,
26:23están protegidos, son bastante robustos.
26:25Han desarrollado toda una serie de ideas
26:27en las que ahora
26:29la información, en vez de codificarla
26:31en un único electrón local, la codificas
26:33en estos pares de fermiones de Majorana
26:35que están deslocalizados
26:37en tu material.
26:39Al ser una información
26:41local, es robusta frente a todo tipo
26:43de errores que ocurran de manera
26:45local en tu sistema. Eso es lo que le da la
26:47robustez a estos qubits de Majorana.
26:49Luego han desarrollado toda una serie de técnicas
26:51a nivel teórico de cómo puedes...
26:53Es una teoría bastante bonita de cómo puedes
26:55ahora, una vez que tienes estos pares
26:57de modos de Majorana y has codificado
26:59un bit cuántico,
27:01cómo puedes manipularlo. Tienes que
27:03manipularlo para hacer estas operaciones unitarias
27:05que te dan tu lógica universal. Para ello,
27:07básicamente lo que tienes que hacer es trenzado.
27:09Tú piensas en estos Majoranas
27:11como si fuesen una especie de
27:13cuerda y ahora vas a tener varias y tienes
27:15que trenzarlas de una manera determinada
27:17y eso te da lugar a operaciones unitarias
27:19que son no triviales
27:21y te permiten manipular
27:23la información de manera universal.
27:25Esto es una parte de la física
27:27y que se une mucho con la
27:29matemática porque son propiedades
27:31topológicas. Lo puedes entender todo al final
27:33en base a
27:35topología algebraica de estos sistemas.
27:37Ahora bien, ¿es tan importante
27:39como dicen desde Microsoft? ¿Se trataría
27:41de una auténtica revolución?
27:43Para que te hagas una idea,
27:45está otra versión en la que
27:47lo que trabajan son con qubits que no
27:49son robustos y hacen corrección cuántica
27:51de errores a nivel activo.
27:53También ha tenido estos hitos que te decía antes
27:55pero utilizan esta idea
27:57de la redundancia para conseguir
27:59la robustez, para poder
28:01construir ordenadores cuánticos
28:03que sean más robustos
28:05frente a los errores. Lo que hacen es
28:07en vez de codificar información en un solo átomo
28:09o en un solo qubit superconductor
28:11cogen muchos de ellos y
28:13lo codifican en propiedades colectivas
28:15de forma redundante.
28:17Los resultados, señores
28:19de Google, hace
28:21este mismo año o
28:23el año pasado, pueden mostrar que con dispositivos
28:25de hasta 100 qubits físicos
28:27puedes conseguir más robustez
28:29pero utilizas 100 qubits
28:31para codificar un único qubit lógico.
28:33Entonces ahora de repente Mayorana
28:35o Microsoft dice
28:37que vas a poder trabajar con del orden
28:39de un millón de qubits que ya son robustos.
28:41No vas a tener que pagar el precio de esta redundancia.
28:43Entonces esto sería realmente una revolución.
28:45Finalmente, Alejandro, ¿qué opina
28:47la comunidad de expertos en computación
28:49cuántica al respecto de este avance?
28:51Es un tema muy candente
28:53en la comunidad porque
28:55hay mucha gente que cree
28:57que todos estos claims son un poco
28:59desorbitados teniendo en cuenta lo que han sido
29:01las capacidades de demostrar experimentalmente.
29:03El anuncio de Microsoft
29:05viene acompañado de un artículo
29:07que han publicado en una revista muy
29:09prestigiosa que es la revista Nature. Pero si te fijas
29:11en el título hay una parte que te dice que
29:13lo que están demostrando son medias de paridad
29:15en estos dispositivos. Como te decía
29:17antes, estos fermiones de Mayorana
29:19aparecen en los bordes
29:21de mi sistema y lo que
29:23tú puedes codificar la información de forma no local
29:25en pares de estos
29:27modos de Mayorana y está relacionado
29:29con la paridad del sistema. El número
29:31de fermiones par o impar que haya en mi hilo.
29:33Entonces medir la paridad te puedes imaginar que es
29:35un paso fundamental porque es lo que te va a permitir
29:37saber si el
29:39quíbit que tú has codificado
29:41en un cero o en un uno, si
29:43mi paridad me dice que el sistema
29:45tiene un número par de fermiones será el cero
29:47y si es impar será el uno. O sea que medirlo
29:49es fundamental. Es como el paso número uno para
29:51ser capaz de decir que tienes realmente
29:53un quíbit. Pero es solamente un paso.
29:55De hecho, en estos artículos
29:57esas medidas resultan
29:59ser bastante ruidosas. Hay gente que no
30:01está del todo de acuerdo con los datos
30:03experimentales y cómo los han tratado y luego
30:05sobre todo es que solamente es una parte, solamente es la
30:07medida. No han demostrado ni que puedan
30:09inicializar ese quíbit lógico
30:11en un estado arbitrario o que puedan
30:13hacer una de estas puertas unitarias
30:15para manipular su información. Ni siquiera
30:17que puedan tener dos de estos quíbits
30:19y hacer este trenzado del que te decía para hacer una
30:21puerta lógica. O sea, ni queda realmente
30:23un camino enorme por delante.
30:25Además de todo eso, luego está la parte de
30:27que, como te he dicho, en todos estos claims
30:29típicamente te dicen
30:31bueno, pues ya tenemos estos Majorana que son
30:33robustos y ya no va a haber ningún tipo de error
30:35en mis cómputos. Voy a poder
30:37hacer cómputos con del orden de
30:39un millón de quíbits de Majorana y haré
30:41del orden de un millón de puertas
30:43o mil millones de puertas y todas van
30:45a ser perfectas. Van a ser mis perfectas
30:47unitarias sin ningún tipo de error. Y eso es
30:49un claim que no se sostiene
30:51porque, como ya te he dicho, estos sistemas
30:53son robustos frente a un tipo de errores
30:55pero no frente a todos. No se conoce
30:57ese dispositivo
30:59que se autocorrija, que sea de forma pasiva
31:01sea robusto. No se
31:03conoce en la actualidad y se sabe
31:05que estos Majorana son robustos
31:07frente a cierto tipo de errores pero no
31:09frente a todos. Por ejemplo,
31:11lo que puede ocurrir es que haya
31:13fluctuaciones de temperatura muy altas
31:15en mi sistema, o no tan altas, dependiendo
31:17del gap de energías que tenga
31:19y eso haga que uno de los
31:21pares de Cooper que forman mi superconductor
31:23se rompan dos electrones
31:25y es lo que ellos llaman
31:27envenenamiento por cuasepartículas. A la hora
31:29de tener pares de Cooper
31:31desemparejados
31:33pues eso hace que mis Majorana ya no sean
31:35robustos. Introduce errores.
31:37Y por último, la medida. Si te fijas en este
31:39paper de Microsoft
31:41si ves las gráficas a medio
31:43paridad, verás curvas que son muy ruidosas.
31:45Las medidas no van a ser perfectas nunca.
31:47Entonces no es la solución
31:49a todos los problemas
31:51como ellos plantean y
31:53van a tener que seguir un camino muy largo
31:55y lo que nuevamente la mayor
31:57parte de la comunidad cree es que el camino
31:59que les queda por andar es todavía muchísimo más
32:01largo que el camino
32:03que queda por andar con estas otras tecnologías
32:05de las que te he hablado antes.
32:07Y me quedo con la duda de tu opinión.
32:09¿Cuánto queda para tener computación cuántica
32:11en las casas? Estos ordenadores
32:13van a poder resolver en el futuro
32:15tareas que un ordenador clásico nunca
32:17podría ser capaz.
32:19Pero luego, por otra parte,
32:21las estimaciones teóricas
32:23de cuándo va a llegar ese momento
32:25dice que todavía estamos muy lejos
32:27de llegar a tener
32:29esas tecnologías en el presente.
32:31Para que te hagas una idea, básicamente
32:33los dispositivos que tenemos hoy en día
32:35pueden hacer operaciones con cientos de qubits
32:37y con errores realmente pequeños.
32:39Esto quiere decir que, como te decía, estas unitarias no son
32:41perfectas, pero te puedes imaginar que a lo mejor
32:43por cada 10.000 unitarias que hago
32:4510.000 operaciones, solamente una falla.
32:47Son errores realmente pequeños.
32:49Y eso me permite hacer algunos
32:51cómputos que ya empiezan a
32:53llegar al régimen en el que puedo empezar
32:55a hacer cosas que un ordenador clásico no puede hacer.
32:57Pero son cosas que no son todavía de interés
32:59para la sociedad
33:01normal. Son de interés a lo mejor
33:03para un físico teórico como nosotros
33:05pues a lo mejor algún problema puede
33:07resultar interesante. Pero no
33:09te van a encontrar un nuevo medicamento,
33:11no van a resolver
33:13dinámica de fluidos para que tú puedas predecir
33:15el tiempo o la próxima dana.
33:17Todavía para eso queda mucho y se estima.
33:19Vas a necesitar no solamente
33:21100 qubits, sino que vas a necesitar del orden
33:23de entre 10.000 qubits
33:25o un millón de qubits a nivel
33:27lógico, o sea que sean tolerantes a fallos
33:29y luego vas a tener que hacer del orden
33:31de 1.000 millones de operaciones
33:33para conseguir hacer un cómputo que sea de
33:35relevancia para la sociedad.
33:37Entonces ahora tú ves lo que hay.
33:39Tenemos dispositivos de 100 qubits
33:41que son todos muy ruidosos
33:43y a donde queremos llegar es a tener dispositivos
33:45con el orden de un millón de qubits
33:47que sean robustos a errores
33:49y que me permitan hacer
33:5110 a la 9 operaciones, no 10 a la 4 como ahora.
33:53O sea que todavía hay un salto
33:55a nivel tecnológico
33:57muy grande que va a requerir
33:59una inversión
34:01económica sin precedentes.
34:03Todas las empresas están interesadas
34:05y están metiendo dinero por su parte
34:07para intentar crear estos ordenadores
34:09cuánticos.
34:11Y eso está muy bien, claro. Evidentemente toda la colaboración
34:13público-privada es estupenda.
34:15La pregunta es si toda esta financiación que están poniendo
34:17si va a ser sostenida
34:19durante 10-20 años
34:21o si el mercado de repente
34:23va a pensar que esto ya no es interesante
34:25y dejará de poner dinero. Es un poco la coyuntura
34:27en la que estamos porque desde un punto
34:29de vista teórico, a no ser que
34:31se descubra ese dispositivo
34:33que es robusto a fallos de forma
34:35pasiva, lo que se ve es que todavía
34:37hay un camino muy grande y que
34:39van a ser más de 10 años
34:41o más de 20 años para tener estos
34:43ordenadores a gran escala.
34:45Muchas gracias Alejandro, os dejo el link por si quieren saber más
34:47sobre su trabajo. En fin, como resumen,
34:49debido a su naturaleza en computación
34:51cuántica es clave la resistencia
34:53frente a errores. Formar un
34:55sistema que sea robusto.
34:57Una opción muy interesante para conseguirlo
34:59es deslocalizar
35:01la información del Qubit.
35:03Hacerla no local, de forma que
35:05en dos lugares diferentes, los extremos del hilo.
35:07Se toma una aleación de un semiconductor
35:09de Indio y Arsenio y un superconductor
35:11aluminio y se pone cerca del ser
35:13absoluto, formándose estos nanohilos
35:15superconductores. En este caso se forman
35:17estados de cuasi partículas que decimos
35:19que son de Majorana en los
35:21extremos de estos nanohilos. La información
35:23está no localizada, por lo que
35:25es menos sensible a errores. Por eso
35:27que este tipo de solución se dice que es topológica
35:29por estar la información distribuida
35:31no localmente. De esta manera
35:33no hace falta tantos Qubits de
35:35corrección de errores y todo gracias a las propiedades
35:37de estas cuasi partículas.
35:39Las partículas Majorana. Majorana propuso
35:41una solución a las ecuaciones de la mecánica cuántica
35:43diferente a la que ya
35:45había dado Paul Dirac.
35:47Una solución en la que una partícula
35:49es a la vez su propia
35:51antipartícula. Dirás, pero qué burrada. Un
35:53electrón tiene un antielectrón. Un
35:55quark tiene su antiquark. ¿Para qué
35:57sirve algo que no existe? Pues lo guay
35:59es que sí podría existir.
36:01Hay un tipo de partículas del modelo estándar
36:03que aún no conocemos su naturaleza.
36:05Son las partículas más
36:07misteriosas del cosmos. Son
36:09los neutrinos. Unas partículas hermanas
36:11de los electrones pero sin carga.
36:13Y no se sabe si tienen masa, pero
36:15de tenerla sería muy pequeña.
36:17Lo curioso es que si no tienen masa, entonces
36:19no pueden ser partículas de Dirac
36:21sino de Majorana. Un neutrino
36:23entonces sería su propia antipartícula.
36:25Una cuestión que sigue siendo un misterio.
36:27Una cuestión abierta en física.
36:29Más allá de este apunte físico,
36:31aunque las partículas Majorana no existan,
36:33los materiales de forma
36:35colectiva pueden representar
36:37estados de partículas. Es lo que vemos
36:39en el caso de Microsoft. Un material que
36:41de forma colectiva presenta
36:43un comportamiento similar a una
36:45partícula de Majorana. Por eso
36:47decimos que es una cuasipartícula.
36:49¿Será correcto lo que anuncia Microsoft?
36:51¿O quizás se han precipitado al hacer público
36:53un resultado tan revolucionario
36:55pero que luego se quede nada? Supongo que
36:57no es pronto. Y en este punto toca retomar
36:59algo que dejé en el inicio. Esto de que
37:01un ordenador cuántico aprovecha la capacidad
37:03de cómputo de todo el multiverso.
37:05Resulta que según la mecánica cuántica, una
37:07partícula, como un electrón,
37:09como ya hemos dicho, puede estar en
37:11varios estados a la vez. Era el
37:13ejemplo del caso de la pelota que está encima y debajo
37:15de la mesa. Y ocurre así hasta que se observa.
37:17Si alguien de repente mira, aleatoriamente
37:19la pelota deja de estar en los dos
37:21lugares y está solo en uno de ellos.
37:23De forma aleatoria. Esto es una simplificación
37:25para que lo entiendas, pero más o menos
37:27es así. El caso es que este comportamiento
37:29cuando se descubrió, escandalizó
37:31muchos físicos. Algo tenían que
37:33estar haciendo mal porque no puede ser
37:35que el mundo sea tan raro.
37:37Pues dos de estos contrarios a la mecánica
37:39cuántica fueron también dos de sus padres.
37:41Albert Einstein y Erwin Schrodinger.
37:43Juntos plantearon una paradoja
37:45para mostrar que algo así no podía
37:47ser. Una paradoja que seguramente
37:49te suena. Es la paradoja del gato
37:51de Schrodinger. Un gato en una caja con un
37:53veneno conectado a una partícula
37:55cuántica. El resultado es que tomando en serio
37:57la mecánica cuántica, el gato está
37:59vivo y muerto a la vez. Algo que
38:01estarás de acuerdo conmigo, no tiene ningún
38:03sentido. Tiene que haber algo mal en este razonamiento.
38:05El gato tiene que estar vivo o muerto.
38:07No hay más. Pero entonces, ¿cómo funciona
38:09la mecánica cuántica? Cien años llevan
38:11dándole la vuelta a esta paradoja a los físicos
38:13sin encontrar una verdadera
38:15solución. Y son varias las propuestas
38:17que se han planteado en
38:19forma de hipótesis, sin conseguir
38:21un conceso absoluto.
38:23Es el problema de la interpretación de la
38:25mecánica cuántica. Pues bien,
38:27una de estas interpretaciones
38:29es muy original. Decimos que en esta
38:31paradoja, el gato está vivo y
38:33muerto a la vez. ¿No será que
38:35al aparecer las propiedades cuánticas
38:37lo que está ocurriendo es que el universo
38:39se divide en dos universos, haciendo
38:41que en uno el gato esté vivo y en otro
38:43muerto? ¡Pfff! Sí, esta es
38:45una posible solución a la paradoja.
38:47Es la que se conoce como la
38:49Interpretación de los Múltiples Mundos
38:51de Hugh Everett, que de
38:53ser cierta, implica una nueva forma
38:55de entender la computación cuántica.
38:57Una forma súper loca. Cuando
38:59un chip cuántico hace cálculos y aprovecha
39:01que los qubits están en varios estados a la vez,
39:03lo que está ocurriendo es que está haciendo cálculos
39:05en el multiverso. Aprovecharíamos
39:07la potencia de cálculo de
39:09varios universos paralelos
39:11para traer el resultado a nuestro universo.
39:13¿No sería increíble? Obvio que el problema,
39:15el matiz, es que esto
39:17es correcto o cierto
39:19sólo según esta interpretación.
39:21Una interpretación que, por supuesto, tiene
39:23muchas voces en contra, que también desagrada
39:25a muchos científicos. Así que, una vez más,
39:27esto sigue siendo un caso abierto.
39:291938 fue un año, como saben,
39:31muy convulso, de clima prebélico
39:33por el ascenso del fascismo en Alemania,
39:35siguiendo el ejemplo italiano
39:37con Mussolini. El 25 de marzo
39:39de 1938
39:41Ettore Majorana tomó un barco,
39:43viaja de Nápoles a Palermo. No se sabe
39:45bien cuál es el motivo. Bien podría ser
39:47para visitar a su amigo y compañero
39:49Segrè. Lo cierto, lo que sí sabemos
39:51es que a partir de ahí se le pierde la pista.
39:53Desapareció misteriosamente
39:55para siempre. Una desaparición difícil
39:57de dilucidar por las cartas
39:59que dejó, por haber retirado
40:01todo el dinero del banco el día antes,
40:03haciendo que se multipliquen las
40:05hipótesis. Se dice que pudo haberse
40:07suicidado, que fue un
40:09homicidio causado por
40:11personas del régimen, o quizás
40:13que huyó a América. Lo cierto es que
40:15hoy no lo sabemos y es posible que nunca lleguemos
40:17a saberlo. En cualquier caso, que vuelva a resonar
40:19el nombre de Majorana, es un bonito homenaje
40:21a este gran científico desaparecido,
40:23Ettore Majorana. Pues esto ha sido todo, compañeros.
40:25Espero que les haya gustado mucho este vídeo.
40:27Me despido sin más, dando gracias a Alejandro
40:29por haberse pasado por aquí, a iluminarnos
40:31un poquito con su conocimiento tan, tan,
40:33tan amplio. Sigan atentos porque
40:35pronto sabremos más de estas partículas.
40:37Majorana.