Por qué la IA podría comerle la tostada a la computación cuántica
La IA está revolucionando las simulaciones físicas y químicas, ofreciendo soluciones más rápidas y económicas mientras la computación cuántica aún enfrenta desafíos técnicos para su escalabilidad. Resumen del artículo publicado en technologyreview.es y recomendado por Digital Skills Institute el 31 de marzo de 2025.
La investigación en inteligencia artificial (IA) ha empezado a mostrar un impacto considerable en áreas como las simulaciones físicas y químicas, que anteriormente habían sido consideradas como dominio exclusivo de la computación cuántica. Aunque se prevé que esta última revolucionará campos como la química y los materiales por su capacidad para realizar cálculos complejos a alta velocidad, los recientes logros en IA han puesto de manifiesto que esta tecnología puede abordar muchos de esos problemas antes de que la computación cuántica se implemente a gran escala.
Un ejemplo sobresaliente es el modelo de IA desarrollado por Meta, que ha logrado un rendimiento destacado en el descubrimiento de materiales al ser entrenado con un extenso conjunto de datos. Este avance subraya cómo la IA puede ser más efectiva en áreas tradicionalmente asociadas a la computación cuántica, ya que se basa en redes neuronales para modelar materiales con propiedades cuánticas fuertes. La IA no solo ofrece soluciones más rápidas, sino que también es más eficiente en términos de costos, especialmente al interpretar grandes volúmenes de datos.
La capacidad de la IA para utilizar la teoría del funcional de la densidad (DFT) permite a los investigadores modelar sistemas complejos a un fraccionario coste de los cálculos convencionales. Esta evolución ha ampliado las posibilidades en el modelado de reacciones químicas y en el desarrollo de nuevos materiales, permitiendo que industrias como la química y las ciencias de la vida adopten estas técnicas vanguardistas. Sin embargo, la calidad y la cantidad de datos son cruciales, ya que el modelo de Meta se basó en cálculos DFT de 118 millones de moléculas, mostrando la necesidad de un esfuerzo sostenido en la recopilación de datos.
Este avance en IA plantea interrogantes sobre el futuro de la computación cuántica. La promesa de los ordenadores cuánticos sigue siendo fascinante, pero la eficacia inmediata y menos costosa de la IA requiere una reevaluación de las inversiones en estas tecnologías. Así, la IA podría estar transformando el panorama de las simulaciones físicas y químicas, ofreciendo soluciones antes consideradas exclusivas de la computación cuántica.
