Las tecnologías de la información cuántica están experimentando una notoriedad considerable en los últimos tiempos. La pregunta central del campo es entender cómo procesar y transmitir información cuántica, es decir, información almacenada en partículas cuánticas, como por ejemplo átomos o fotones de luz. Sabemos que la información cuántica abre nuevas perspectivas, como el diseño de ordenadores más potentes o nuevos esquemas criptográficos.

De manera paralela a este esfuerzo científico y tecnológico, el desarrollo de la información cuántica también ha servido para mejorar nuestra comprensión de la física y los sistemas cuánticos. La física cuántica es el marco teórico que explica el comportamiento de la naturaleza a escala microscópica, por lo que no debería sorprendernos que herramientas inicialmente desarrolladas en el marco de la información cuántica, para entender y manipular información en sistemas cuánticos, encuentren una aplicación en otros problemas de relevancia científica.

Este carácter transversal de la información cuántica ha tenido un importante progreso en los últimos años y el proyecto TRANQI (“Transversal Quantum Information”) enlaza con esta línea de investigación. Su objetivo principal es aplicar conceptos y herramientas de la teoría de la información cuántica en cinco campos diferentes de la física cuántica. En particular, TRANQI busca (1) mejorar los métodos para la detección, certificación y comprensión de fenómenos cuánticos en sistemas complejos de muchos cuerpos; (2) establecer nuevas conexiones entre el aprendizaje automático (machine learning) y la física cuántica; (3) entender la dinámica de sistemas abiertos y cómo se comportan los efectos cuánticos bajo la presencia de “decoherencia”; (4) proponer nuevas leyes que puedan explicar los procesos termodinámicos a escala cuántica y, finalmente, (5) plantear nuevos métodos para abordar el problema de la inferencia de causalidad.

En el primer caso, entender el comportamiento de los sistemas cuánticos de muchas partículas es uno de los desafíos más importantes de la física teórica, de relevancia para entender fenómenos tan importantes como, por ejemplo, el diseño de nuevos materiales o la caracterización de sus propiedades. La dificultad viene sobre todo del hecho de que para simular el comportamiento de estos sistemas es necesaria una cantidad de información que crece de manera exponencial con el número de partículas. Para ello, es importante desarrollar técnicas eficientes para poder procesar y tratar esta enorme cantidad de información de manera óptima. TRANQI busca implementar nuevos algoritmos y simulaciones de estos sistemas usando conceptos de información cuántica.

En el segundo problema, la conexión de la información cuántica con el aprendizaje automático es un área de investigación muy activa. Se busca entender: (i) cómo usar métodos ya existentes para aprender sobre sistemas cuánticos de relevancia; (ii) cómo usar los fenómenos cuánticos para mejorar las técnicas de aprendizaje ya existentes y (iii) caracterizar cómo un dispositivo cuántico puede aprender a partir de la información cuántica.

El tercer punto se refiere a la caracterización de la decoherencia, es decir el proceso por el que los sistemas pierden sus propiedades cuánticas y por tanto no es posible observar ninguna ventaja respecto a su análogo clásico. Se buscará entender, controlar y proteger los sistemas frente a este fenómeno para explotar las ventajas proporcionadas por los efectos cuánticos.

El cuarto objetivo se centra en la extensión de las leyes de la termodinámica a la escala cuántica. Sin lugar a dudas, la termodinámica es una disciplina de gran utilidad, pero sus leyes han sido derivadas en unas condiciones, como gran número de partículas, interacciones leves, que no se cumplen siempre a la escala microscópica cuántica. La hipótesis principal de trabajo en esta parte de TRANQI es que, en general, el concepto de información es crucial en fenómenos termodinámicos y, por tanto, la información cuántica proporciona herramientas adecuadas para el estudio de la termodinámica cuántica.

Finalmente, el principio de causalidad (causa-efecto) es ubicuo en cualquier disciplina científica: dado un patrón de correlaciones, ¿qué causas pueden explicarlo? Una de las consecuencias del teorema de Bell es que existen situaciones experimentales que se pueden explicar con un patrón de causas cuánticas, pero no clásicas, es decir el principio de causalidad debe adaptarse al formalismo cuántico. TRANQI proporcionará las herramientas para llevar a cabo este importante paso.

Las aplicaciones que puedan surgir de este proyecto se verán posiblemente a largo plazo, ya que, siendo un proyecto de ciencia básica, su implementación requiere de la realización de experimentos que puedan verificar o refutar las teorías propuestas. Pero, si vamos más allá de los plazos y buscamos entender para qué situaciones en concreto tales teorías podrían funcionar, podríamos enumerar algunos casos en particular. Por ejemplo, el poder entender cómo funcionan los sistemas de muchos cuerpos podría ser muy útil para diseñar materiales más avanzados, con prestaciones y funcionalidades superiores. El tener la capacidad de diseñar métodos para comprender la causalidad cuántica podría ser de interés para, por ejemplo, entender los posibles efectos cuánticos en biología o medicina. Por otro lado, comprender los procesos termodinámicos a escala cuántica podría favorecer el diseño de dispositivos energéticos más eficientes. Desde un punto de vista de ciencia básica, los resultados de TRANQI consolidarán el rol de la información cuántica como concepto clave para la comprensión de la física del mundo microscópico.