Mucho se habla de la computación cuántica por estos días y de tecnologías adyacentes como el machine learning, la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas. Si bien gran parte de los usuarios ya saben de las implementaciones de estas últimas en el mundo de los negocios, poco se sabe de las potenciales aplicaciones que tiene la computación cuántica para el mundo comercial, y cuál debería ser la inversión inicial que debería hacer una empresa para incorporar esta herramienta de manera práctica.
“Según nuestra experiencia, el mainstream de la industria dedicada al desarrollo de software cuántico solicita, en promedio, 100.000 dólares anuales para construir soluciones cuánticas a la medida para empresas. Nuestra comprensión del ecosistema es más democrática, en donde las empresas pueden iniciar su viaje cuántico con nosotros por una fracción de ese valor considerando mercados emergentes como el latinoamericano. Así también, perseguimos con mucha convicción que los resultados sean tangibles en menos de 6 meses, evitando de esa forma cualquier sensación de hype que ofrece hoy parte de la literatura disponible.”, explica Javier Mancilla, Managing Partner de Quanvia.
La empresa spin-off de la Universidad del País Vasco, tiene como objetivo desarrollar soluciones de computación cuántica aplicables al mercado actual y adquirió recientemente a Nimoy Cognitive Computing, reconocida en Latinoamérica por el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial y prototipado utilizando computación cuántica.
Beneficios de la Computación Cuántica
Desde Quanvia, ejemplifican 5 beneficios del uso de la computación cuántica a nivel empresarial para graficar su aplicación:
Mejora de las predicciones actualmente ejecutadas por modelos de machine learning: A través de la utilización del quantum machine learning se pueden mejorar los resultados de modelos clásicos en distintas áreas, tales como: evaluación de crédito financiero, análisis de fraude, propensión de compra en retail, forecasting, y otros casos en donde el objetivo es predecir un escenario binario (dos clases) o en algunos casos “multiclase”.
“Algunos ejemplos de esto serían la predicción de compra o no compra por parte de un usuario, o caer en default o no para el caso financiero”, comenta Mancilla.
Resolución de desafíos complejos que las computadoras clásicas no pueden ejecutar: Esta tecnología permite enfrentar desafíos combinatorios muy complejos para computadoras clásicas, como por ejemplo el “problema de la mochila” que se relaciona a la dificultad de definir cuántos elementos deben entrar en un determinado espacio.
“Estos casos aplican muy bien para transporte y logística, en donde un gran reto es posicionar y distribuir elementos en containers o bodegas de modo que puedan ser ubicados de manera más eficiente en función de ciertos condicionantes, tales como rentabilidad, distribución, tiempos de entregas, entre otros”, especifica el ejecutivo de Quanvia.
Optimización de portafolios financieros: Manejar distintos assets financieros y sus posibles comportamientos puede ser algo extremadamente complejo para computadoras clásicas. Hoy existen soluciones altamente probadas y ventajosas para poder hacer estos análisis paralelizando muchos escenarios y luego encontrando el más adecuado en segundos desde las máquinas cuánticas.
“Hoy algunos bancos, entidades financieras y fintechs, están utilizando esta tecnología para mejorar procesos financieros relacionados especialmente a las carteras de inversión y a la optimización de estas operaciones. Esto derivaría en una optimización de riesgo en miles, o incluso millones, de portafolios financieros alrededor del mundo”, agregan desde Quanvia.
Transporte y logística de distribución inteligente: En el caso del transporte y distribución también se hace presente la dificultad combinatoria mediante la cual hay que decidir cuál es la ruta más eficiente en base a múltiples variables y restricciones, como pueden ser el tiempo, combustible y distancia. En este sector también hay ventajas comprobadas, especialmente mediante tecnología denominada quantum annealing, en la que el problema a resolver sea encontrar la mejor solución global posible utilizando el estado de energía más bajo del sistema.
Revolución en tecnología médica y gestión de salud: En el mundo de la exploración de nuevos fármacos y biomedicina está presente el beneficio, por ejemplo, de la simulación de moléculas utilizando computadoras cuánticas.
Mediante el uso de un algoritmo determinado, se podrían predecir los efectos de distintos enfoques terapéuticos. La nueva era cuántica podría mejorar en los próximos años el avance del diseño de medicamentos, hasta el punto de proporcionar medicamentos personalizados para grupos de pacientes específicos.
Según datos de IDC, la computación cuántica crecerá más de un 50% hasta 2027 y alcanzará los 8.600 millones de dólares en todo el mundo dentro de seis años.
Industrias como la financiera, logística, transporte, biomedicina, y retail son solo algunas de las más avanzadas en la aplicación de esta tecnología. La investigación y desarrollo en esta materia está en pleno ascenso y su integración y complementación con otras tecnologías es ya una realidad. En vista de las exploraciones que ya están en desarrollo y de las que están por venir, los expertos consideran que estamos al comienzo de una nueva era en la carrera de la evolución y el progreso tecnológico-científico. Esto significa que existe una oportunidad para ubicarse a la cabeza del desarrollo de las tecnologías cuánticas y que cambiarán nuestras vidas y la forma en que las empresas e instituciones ofrecen servicios y soluciones.