Los algoritmos cuánticos explotan fenómenos como la superposición, el entrelazamiento y la interferencia para resolver problemas concretos más eficientemente que los métodos clásicos. Por ejemplo:
- Factorización de Shor descompone números grandes en sus factores en tiempo polinomial, en una rapidez incomparable con computadoras clásicas, amenazando sistemas criptográficos como RSA, utilizado para sistemas financieros mundiales.
- Búsqueda con Grover encuentra elementos en una base de datos no estructurada con un aceleramiento cuadrático, útil en optimización, selección y simulación.
- Algoritmos de Optimización son diseñados para resolver problemas multivariables con los mínimos recursos necesarios. Por ejemplo, el QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) y los algoritmos variacionales (VQE): diseñados para problemas industriales como logística, diseño de materiales y química cuántica en hardware NISQ.
Estos algoritmos ya se implementan en herramientas como IBM Qiskit, y se han probado en hardware, mostrando cómo los circuitos parametrizados o híbridos pueden resolver problemas aplicados en química, finanzas y bases de entrenamiento para la Inteligencia Artificial.
Recursos en Español:
Tutorial sobre el algoritmo de búsqueda de Grover, dada por Microsoft Azure Quantum: https://learn.microsoft.com/es-es/azure/quantum/concepts-grovers
Recursos en Inglés:
Tutoriales Interactivos en el Pennylane Quantum Codebook, desarollado por Xanadu:
– Introducción a diseño de algoritmos cuánticos: https://pennylane.ai/codebook/basic-quantum-algorithms
– Algoritmo de búsqueda de Grover: https://pennylane.ai/codebook/grovers-algorithm
– Algoritmo de factorización de Shor: https://pennylane.ai/codebook/shors-algorithm