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Computación cuántica

La computación cuántica es un campo especializado en ciencias de la computación que utiliza los principios de la mecánica cuántica para acelerar las tareas computacionales. A diferencia de las computadoras convencionales que procesan datos en formato binario (unos y ceros), las computadoras cuánticas usan bits cuánticos (qubits).

La base de la computación cuántica es el principio de “ventaja cuántica“. Significa la superioridad de las computadoras cuánticas sobre las convencionales para resolver de manera efectiva una amplia gama de tareas y diversas posibilidades.

Los principales fenómenos cuánticos

El principio de “ventaja cuántica se explica principalmente por dos fenómenos cuánticos clave: superposición y entrelazamiento.

Superposición permite que los bits cuánticos representen simultáneamente 0, 1 o ambos valores, que los bits clásicos no tienen, que solo pueden ser 0 o 1. Esta característica única le da a las computadoras cuánticas la capacidad de realizar cálculos volumétricos al mismo tiempo.

Entrelazamiento cuántico es un fenómeno donde las partículas se entrelazan entre sí. El estado de una partícula puede afectar instantáneamente el estado de otra, independientemente de la distancia física entre ellas. Esta relación puede ayudar a las computadoras cuánticas a resolver tareas complejas de manera eficiente y reducir el consumo de recursos informáticos de memoria y procesador.

La computación cuántica puede afectar a varias industrias

Criptografía. En criptografía, los sistemas de cifrado se basan en la compleja tarea de factorizar grandes números. Las computadoras cuánticas son capaces de resolver tales problemas, sentando así las bases para la evolución de métodos de cifrado más seguros en el futuro.

Ciencia de los materiales. Las computadoras cuánticas pueden modelar y analizar estructuras moleculares complejas, acelerando el descubrimiento de nuevos materiales y medicamentos.

Inteligencia artificial. En el contexto de la inteligencia artificial, la computación cuántica puede acelerar los algoritmos de aprendizaje automático, estimulando así el progreso en este campo.

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