Computación Cuántica y Fusión Nuclear: La Receta para fabricar un "Sol en la Tierra"

Desde hace casi un siglo, la Fusión Nuclear se presenta como el santo grial de la energía: la promesa de replicar en la Tierra la misma reacción que hace brillar al Sol, obteniendo cantidades inmensas de energía limpia, sin los residuos ni los riesgos de fusión del núcleo asociados a las centrales de fisión actuales. Pero como bien podréis imaginar, construir un ”Sol artificial” es más fácil de decir que de hacer. 

Figura 1: Computación Cuántica y Fusión Nuclear.

La Receta para fabricar un "Sol en la Tierra"

Y no, esta vez el problema no está sólo en confinar un plasma a millones de grados con campos magnéticos. Hay un obstáculo mucho más mundano y del que se habla bastante menos: el combustible.

Figura 2: ”Boffins bet on quantum computers, AI supers to solve fusion fuel dilemma”

Este es precisamente el escenario que analiza el artículo de The Register titulado ”Boffinsbet on quantum computers, AI supers to solve fusion fuel dilemma”, donde se explica cómo el Departamento de Energía de EE.UU., la Cleveland Clinic e IBM han unido fuerzas para atacar este problema con una combinación de superordenadores, inteligencia artificialy ordenadores cuánticos.

Figura 3: Oak Ridge National Lab, Cleveland Clinic, and IBM Achieve

First-Known Computations of Fusion Materials on a Quantum Computers

Para conseguir la fusión necesitamos dos ingredientes: Deuterio y Tritio (Tritium), dos isótopos pesados del hidrógeno. El primero no supone ningún problema, ya que es abundante y se puede extraer del agua del mar. El segundo, en cambio, es el auténtico cuello de botella: el Tritio es radiactivo, se desintegra con rapidez y prácticamente no existe de forma natural en la Tierra.

El problema: un combustible que no existe (casi)

Para que os hagáis una idea de la magnitud del problema: la producción mundial de Tritio es de apenas unos pocos kilos al año, mientras que una sola central de fusión de un Gigavatio (GW) consumiría en torno a medio kilo al día. Es decir, todo el Tritio del planeta mantendría funcionando un único reactor durante unas pocas semanas. 

Figura 4: Esquema resumido del problema de relacionado

con el ”combustible” de la fusión nuclear

Es como querer montar una red de gasolineras en un mundo donde el petróleo se vende por gotas. La conclusión es evidente: una central de fusión comercial no puede depender de un suministro externo, sino que debe fabricar su propio combustible mientras funciona.

La solución: una manta de sal fundida

La propuesta más prometedora consiste en envolver el reactor con una gruesa ”manta” de una sal fundida llamada FLiBe, compuesta por Flúor, Litio y Berilio. La idea es tremendamente elegante: cuando un neutrón sale disparado de la reacción de fusión y golpea un átomo de Litio-6 de la sal, este se rompe generando Helio y... ¡Tritio fresco! El Berilio, por su parte, multiplica los neutrones sueltos para que la ”cría” de combustible sea suficiente, mientras que el flúor y el litio mantienen la mezcla líquida y estable a las temperaturas infernales del reactor.

Figura 5: Esquema de un tokamak rodeado por la

manta de sal fundida donde se genera el Tritio.

Pero aquí llega la letra pequeña. Una vez generado el Tritio dentro de la sal, hay que sacarlo de ahí, y su comportamiento químico puede seguir dos caminos muy distintos:

• Si el Tritio permanece libre en forma de gas: burbujea y sale solo de la mezcla. ¡Perfecto!

• Si en cambio se une al flúor, forma fluoruro de Tritio: un compuesto corrosivo y muy difícil de extraer. Un auténtico quebradero de cabeza.

Predecir cuál de los dos caminos tomará requiere modelar la química de la sal con una precisión extrema. Y aquí los métodos clásicos se quedan cortos: la técnica habitual, la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT), puede cometer errores de hasta el 10% en la energía libre del sistema, un margen inaceptable para responder a la pregunta clave. 

Además, hacer experimentos reales con sales fundidas es carísimo y requiere instalaciones muy especializadas. ¿Os suena este patrón?  Un problema de naturaleza cuántica que desborda a los ordenadores clásicos... ¡Es justo el tipo de tarea para el que nacieron los ordenadores cuánticos!

Supercomputación Cuántico-Céntrica: CPUs, GPUs y QPUs trabajando en equipo.

Como ya hemos comentado en otros artículos de este blog, los ordenadores cuánticos no vienen a sustituir a los clásicos, sino a complementarlos en problemas muy concretos. Y este trabajo es el ejemplo perfecto de esa filosofía, bautizada por IBM como Supercomputación Cuántico-Céntrica: combinar CPUs, GPUs & QPUs (procesadores cuánticos) para resolver juntos lo que ninguno puede resolver por separado.

La estrategia que han seguido los investigadores es muy ingeniosa:

• Fragmentación del problema: mediante una técnica llamada wave function-based embedding, el cálculo de la molécula completa se trocea en fragmentos manejables llamados ”clusters”.

• Reparto del trabajo: los ordenadores clásicos resuelven los clusters sencillos, mientras que el ordenador cuántico se encarga de los más complejos, aquellos con mayor entrelazamiento entre átomos, utilizando un algoritmo llamado Sample-Based Quantum Diagonalization (SQD).

Figura 6: Sample-Based Quantum Diagonalization (SQD) 

• Reconstrucción: finalmente, los ordenadores clásicos ”recosen” todos los fragmentos para obtener la solución de la molécula completa.

Lo curioso es que esta metodología no nació para la fusión: es la misma que utilizó laCleveland Clinic a principios de año para simular una proteína de 12.635 átomos. La ciencia es así de caprichosa, y una técnica desarrollada para biomedicina acaba siendo clave para la energía del futuro.

Figura 7: Modelado de la interacción entre el Tritio y

los clusters de átomos de la sal fundida FLiBe.

Con este enfoque, el equipo calculó las energías de nueve configuraciones moleculares de FLiBe (clusters de 21 iones cada una), con y sin Tritio, siendo la primera vez que se realizan este tipo de cálculos de materiales de fusión en un ordenador cuántico. 

Figura 8: Quantum Computations on Fusion Blanket Molten Salts

Y lo más importante es que los resultados cuánticos igualaron a los métodos clásicos más exigentes. Puede parecer poco ambicioso ”sólo igualar”, pero es la prueba de concepto necesaria que demuestra que el camino cuántico funciona y está listo para escalar hacia donde los clásicos ya no llegan.

El futuro: un bucle de IA, superordenadores y cuántica

Este cálculo es solo una pieza de un plan mucho más ambicioso. El objetivo a largo plazo es construir un flujo de trabajo en bucle, asistido por agentes de inteligencia artificial, que funcione en tres etapas:

1. Cribado con IA: agentes de inteligencia artificial proponen y filtran candidatas a partir de una base de datos del ”Oak Ridge National Lab” con 70 años de investigación en sales fundidas, estimando cuánto tritio generaría cada sal y si sus propiedades térmicas son adecuadas.

2. Simulación clásica: las sales más prometedoras pasan a los superordenadores, que las modelan átomo a átomo. Como estas simulaciones son carísimas, se emplean ”sustitutos” de IA entrenados para reproducir la física a gran velocidad.

3. Precisión cuántica: el ordenador cuántico entra donde la DFT se queda corta: la química de alta precisión que decide dónde se une el tritio. Los resultados realimentan el bucle, afinando la siguiente ronda de candidatas.

El sueño de los investigadores es que, en el futuro, los ingenieros de fusión puedan diseñar y validar una sal fundida completamente por ordenador antes de mezclarla y calentarla en un laboratorio, ahorrando años de experimentos y cantidades ingentes de dinero.

Figura 9: Quantum y Post-Quantum Computing para Ciberseguridad.

Formación Especializada, Libro & Foro Online

Eso sí, seamos honestos con las limitaciones: el problema completo requiere modelar una manta de sal de un metro de grosor con del orden de un cuatrillón de partículas, algo que seguirá fuera del alcance de la química computacional durante mucho tiempo.  El plan inmediato es más modesto pero realista: aumentar el tamaño de los clusters mucho más allá de los 21 iones actuales y calcular los cientos de configuraciones que exige el problema completo, no solo nueve.

Figura 10: Quatum Security: Tecnología Cuántica & Ciberseguridad.

Criptográfica Cuántica y Post-Cuántica. 

Nuestro nuevo libro en 0xWord escrito por: Chema Alonso,

Pablo González, Fran Ramírez, Carmen Torrano, Daniel Romero,

Javier Álvarez, Mario Piattini, Iker Pastor, Pablo García Bringas

En definitiva, estamos presenciando cómo tres de las tecnologías más punteras de nuestro tiempo (la Inteligencia Artificial, la Supercomputación y la Computación Cuántica) dejan de competir entre sí para unir fuerzas contra uno de los grandes problemas de ingeniería de la humanidad.  Los ordenadores cuánticos ya no solo prometen revolucionar el futuro: están ayudando a construirlo. La pregunta es inevitable: ¿será la cuántica la pieza que por fin encienda nuestro propio sol en la Tierra?

Figura 3: Foro Público de Quantum Security de

la Universidad de Deusto en MyPublicInbox

Si te interesan estos temas, te recomiendo que te apuntes al Foro Online Público que funciona desde Septiembre del año pasado en MyPublicInbox, donde se comparten temas de Quantum & Post-Quantum Securrity, así que si quieres estar informado puedes entrar libremente y suscribirte. Y si quieres más, apúntate al curso de Quantum y Post-Quantum Computing para Ciberseguridad.

Saludos,

Autor: Daniel Romero Ruiz

Contactar con Daniel Romero Ruiz

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FrontierMath: Inteligencia Artificial resolviendo problemas de matemáticas aún no resueltos.

La organización de Epoch AI es un centro de investigación que está dedicado a monitorizar el avance de la Inteligencia Artificial en la ciencia, y en especial, de la matemática, donde tienen un Benchmark para monitorizar el resultado de los modelos LLM de frontera en la resolución de problemas matemáticos.

Figura 1: FrontierMath: Inteligencia Artificial resolviendo

problemas de matemáticas aún no resueltos.

Además del Benchmark FrontierMath, del que hablaré un poco al final de este artículo, tienen una sección donde recopilan problemas de matemáticas que aún no han sido resueltos. Conjeturas aún por descubrir su respuesta, donde actualmente tienen un total de 15 problemas.

Figura 2: FrontierMath

Estos problemas los tienen catalogados por dificultad de resolución, donde los propios matemáticos que los proponen indican el nivel de dificultad, y cuanto creen que los humanos podrían resolverlo. Así, estos son catalogados en niveles de dificultad.

Figura 3: Quince retos no resueltos por humanos

De ellos, de los "Moderadamente Interesantes", donde hay cuatro - ninguno de ellos resueltos por humanos - hay uno de ellos que acaba de ser resuelto por la Inteligencia Artificial. Este reto que ha sido resuelto, el matemático que lo planteo no lo pudo resolver en el año 2019 cuando se le ocurrió.

Figura 4: Retos Moderadamente Interesantes

El enunciado del problema de "Ramsey-Style Problem on Hypergraphs", por si queréis intentarlo vosotros antes de leer la solución, lo tenéis publicado aquí, igual que el resto de los problemas abiertos. Para que te entretengas en tus ratos libres.

Figura 5: "Ramsey-Style Problem on Hypergraphs"

El problema de "Ramsey-Style Problem on Hypergraphs" es el que ha sido resuelto por los modelos de Inteligencia Artificial, en las últimas versiones de los modelos de frontera que tenéis aquí en la tabla, donde GPT-5.4 Pro, GPT-5.4 (xhigh), Gemini 3.1 Pro y Claude Opus 4.6 (max) han sido los únicos capaces de resolver este problema.

Figura 6: Modelos que han resuelto el problema aún no resuelto

Es un paso pequeño, porque se esperaba que este problema, si lo hubieran intentado resolver matemáticos de nivel, lo hubieran podido sacar seguro en unos meses - según dice el matemático que lo planteó -, pero lo cierto es que la IA lo ha resuelto rápidamente, con este Prompt, donde se le describe el problema.

A hypergraph (V, H) is said to contain a partition of size n if there is some D ⊆ V and P ⊆ H such that |D| = n and every member of D is contained in exactly one member of P. Define H(n) to be the largest integer k such that there is a hypergraph (V, H) with |V| = k having no isolated vertices and containing no partitions of size greater than n.

It is known that H(n) ≥ k_n, where k_n is defined recursively by the formula k_1 = 1 and k_n = ⌊n/2⌋ + k_⌊n/2⌋ + k_⌊(n+1)/2⌋.

Your task is to improve this lower bound by a constant factor, i.e. show that H(n) ≥ c*k_n for some c > 1. It is acceptable if this improvement does not work for small n, but it must already be "in effect" for n=15. You must demonstrate this improvement by providing an algorithm that takes n as input and produces a hypergraph witnessing H(n) ≥ c * k_n.

Please provide an algorithm that takes n as input and outputs the witness hypergraph as a string where vertices are labeled, 1, ..., |V|, and edges are denoted with curly braces. Example: {1,2,3},{2,4},{3,4,5},{1,5}

Solution format:

* Write a Python script defining a function `solution(n: int) -> str`.

* Do not include any code at the file level. You may include a `main` block for testing, but it will not be executed by the verifier.

* For n ≤ 100, the algorithm must complete within 10 minutes when run on a typical laptop.

Y con este Prompt, el modelo ha resuelto el problema y ha publicado un artículo donde ofrece la explicación matemática y la demostración de por qué está resuelto, como podéis ver aquí. Perdonadme que no me meta en la parte matemática, que ya me parece demasiado para un artículo que estoy escribiendo en domingo.

Figura 7: El paper que resuelve la conjetura que estaba sin resolver aún

Lo cierto es que, además de esta competición, el Benchmark FrontierMath está retando a los modelos de frontera con problemas con cuatro niveles de dificultad, donde miden la exactitud en la resolución. Estos problemas no son nada fáciles, especialmente el nivel Tier-4 donde hay 50 problemas muy complejos.

Figura 8: El Tier 4 tiene 50 problemas extremadamente difíciles

Y la clasificación en este nivel, de los diferentes modelos, muestra que aún queda espacio de mejora, pero al mismo tiempo muestran lo rápido que están mejorando, versión tras versión, estos modelos, buscando superar a todos los matemáticos de la tierra en un futuro que no parece demasiado lejano.

Figura 9: Clasificación en el Tier-4 de los problemas

Recordad que estos modelos sufren de problemas aún sin resolver, como vimos en el Benchmark de la ORCA donde los decimales, la aplicación de la fórmula correcta, o la transformación de medidas sigue siendo un reto en determinadas situaciones.

Figura 10: Evolución de los modelos y resultados de las pruebas de Tier-4

Por supuesto, para el mundo del hacking y el pentesting donde se utiliza ya IA, que esta es otra buena disciplina donde hay que resolver problemas, la mejora continua de estos modelos hace que caba vez sean más eficientes a la hora de realizar una penetración en un sistema. Así que hay que seguir apostando por ellos.

Figura 11: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

En 0xWord, escrito por Pablo González, Fran Ramírez,

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso, 

Si te interesa la IA y la Ciberseguridad, tienes en este enlace todos los posts, papers y charlas que se han  escrito, citado o publicado en este blog sobre este tema: +300 referencias a papers, posts y talks de Hacking & Security con Inteligencia Artificial.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Un Reloj Atómico Óptico del MIT con Optimización Cuántica para medir el Tiempo del Futuro

¿Recuerdas esa famosa frase de que ”el tiempo es relativo”? Pues no podía tener más razón. Si miramos atrás en la historia, nos damos cuenta de que el ser humano siempre ha buscado formas de medir el tiempo, adaptándose a lo que observaba en la naturaleza. Desde los relojes de sol que seguían la sombra proyectada, hasta los relojes mecánicos con su inconfundible tic-tac, todos se basan en lo mismo: fenómenos físicos que se repiten una y otra vez, como un latir constante. Al contar esas repeticiones, logramos poner nombre al tiempo que transcurre, aunque en realidad lo único que hacemos es seguir el compás de la naturaleza.

Figura 1: Un Reloj Atómico Óptico del MIT con Optimización

Cuántica para medir el Tiempo del Futuro

Con esta idea en mente, entenderás que un reloj no es más que un sistema físico que varía periódicamente de forma estable. Necesitamos esa estabilidad porque, si no, sería como un latido cardiaco irregular: no nos serviría para medir nada.  Con el tiempo, hemos requerido relojes cada vez más precisos. Ya no nos basta con saber qué hora del día es, sino que necesitamos minutos, segundos, milisegundos... y los necesitamos con precisión porque si no, hay problemas que no pueden resolverse.

La innovación en la medición del tiempo

Para que te hagas una idea de lo importante de esto, el libro “Longitude: The True Story of a Lone Genius Who Solved the Greatest Scientific Problem of His Time” (Longitud, en español),  narra la historia real del relojero inglés John Harrison y su lucha por resolver el "problema de la longitud" en el Siglo XVIII.​ Durante siglos, los marineros podían calcular su latitud con relativa facilidad, pero determinar la longitud en el mar era un desafío enorme que provocaba incontables naufragios y pérdidas humanas.

Figura 2: Longitude de Dava Sobel

En 1714, el Parlamento Británico ofreció una generosa recompensa para quien desarrollara un método preciso para hacerlo.​ El libro relata cómo John Harrison, autodidacta carpintero y relojero, dedicó más de 40 años a fabricar un cronómetro marino capaz de mantener la hora con precisión en alta mar. Su invento revolucionó la navegación y transformó la exploración global, aunque tuvo que enfrentar la desconfianza y oposición de la élite científica de la época, incluyendo a figuras como Isaac Newton y Edmund Halley.

Relojes Atómicos y Ópticos: Cesio e Iterbio, 

Esta necesidad de tener mejores cronómetros para solucionar más y mejores problemas de nuestra vida, nos ha llevado hasta los sofisticados relojes atómicos que, de forma indirecta, marcan la hora de nuestros teléfonos móviles y relojes. Hasta ahora, los relojes atómicos más comunes usan átomos de Cesio, capaces de tener un ”tic-tac” de más de 10.000 Millones de veces por segundo. 

Figura 3: Reloj Atómico de Cesio

Aunque esto ya supone medir tiempos muy pequeños, los físicos apuntan al siguiente gran paso: los relojes ópticos, basados en átomos todavía más rápidos como el Iterbio, cuyas oscilaciones son hasta cien mil veces más rápidas.

Figura 4: Reloj Óptico de Iterbio en el NIST

El mayor problema es que estos átomos, como era de esperar, resultan increíblemente difíciles de medir. Pero no sólo eso, aún hay otro problema más grande.

Ruido Cuántico en los Relojes

Además, debido a sus tamaños tan reducidos, entra en juego la mecánica cuántica, que introduce una interferencia inevitable conocida como "Ruido Cuántico". Para visualizarlo, imagina un ruido estático microscópico que empaña la señal pura de los átomos.

Figura 5: Ruido cuántico

Aquí es donde entra en juego el descubrimiento revolucionario del MIT. La investigación ”Quantum-amplified global-phase spectroscopy on an optical clock transition”, publicada en la prestigiosa revista Nature, desarrolla un método para aprovechar una ”Fase Global” inducida por láser y potenciando el efecto con amplificación cuántica. Básicamente, notaron que cuando enviaban luz láser a través de átomos entrelazados, estos ”recordaban” la frecuencia del láser después de volver a su estado original.

Figura 6: ”Quantum-amplified global-phase

spectroscopy on an optical clock transition”

¿Y para qué sirve que recuerden la frecuencia? Esta aparente información insignificante permite a los investigadores estabilizar las mediciones frente al Ruido Cuántico. Este novedoso enfoque no sólo permite duplicar la precisión de un reloj atómico óptico, lo que les permite discernir el doble de ”tic-tacs” por segundo, sino que además podría hacer que estos relojes tan precisos fueran transportables y se pudieran instalar donde se necesiten.

Figura 7: El método de ”espectroscopia de fase global”

mantiene estables los láseres de los relojes atómicos

Podría ser que estés pensando: ¿De qué sirve medir el doble de ”tic-tacs” por segundo si ya estamos hablando de billones? Es una pregunta completamente razonable, especialmente cuando en nuestra vida cotidiana sólo consultamos horas, minutos y, como mucho, segundos (salvo que hayas competido como Pedro de la Rosa en Formula 1). Sin embargo, esta precisión extrema podría revolucionar no solo la física fundamental, sino también muchos campos de aplicación. En palabras de uno de los autores del artículo, Vuletic: 

”Con estos relojes, la gente está intentando detectar materia y energía oscuras, comprobar si realmente existen solo cuatro fuerzas fundamentales, e incluso ver si pueden predecir terremotos” 

Figura 8: Reloj atómico del MIT capaz de detectar

materia oscura y efecto de la gravedad

Afinar el ”tic-tac” hasta estos extremos podría resolver cuestiones fundamentales sobre nuestro universo, mientras revoluciona aplicaciones prácticas como GPS más precisos (recuerda el libro de Longitud), relojes cuánticos para drones y satélites, o el monitoreo de cambios geofísicos con precisión extrema. El mundo cuántico nos abre muchas nuevas posibilidades.

Saludos,

Autor: Daniel Romero Ruiz

Contactar con Daniel Romero Ruiz

Premio Nobel en Física 2025: El trabajo del "Efecto Tunel" que trajo la cuántica a nuestro mundo y abrió la puerta a los ordenadores cuánticos

Todos conocemos el inmenso prestigio que tiene ganar un Premio Nobel por contribuir al avance de la ciencia. Pues bien, este año, John Clarke, Michel H. Devoret y John Martinis han sido los que han experimentado en primera persona la emoción de recibir este galardón en un campo tan apasionante como el de la Física, que era el que tanto anhelaba el personaje de Sheldon Cooper en la famosa serie de The Big Bang Theory-.

Figura 1: Premio Nobel en Física 2025 - El trabajo  del Efecto Tunel que trajo

la cuántica a nuestro mundo y abrió la puerta a los ordenadores cuánticos

Cuando esto sucede la pregunta principal que todo el mundo se hace es, ¿en qué consistió su trabajo? Pues bien, entre los años 1984 y 1985, estos científicos realizaron una serie de experimentos para traer la cuántica a nuestro mundo. Para entenderlo, visualicemos que existe otro mundo distinto a nuestro ”mundo normal” llamado ”mundo cuántico”, un lugar donde ocurren cosas que parecen imposibles. 

Figura 2: Premio Nobel de Física 2025 para 

John Clarke, Michel H. Devoret y John Martinis

Por poner un ejemplo gráfico, en ese Mundo Cuántico una pelota podría atravesar una pared como si tuviera un túnel secreto. A este fenómeno lo llamamos Efecto Túnel Cuántico. Y como os imaginaréis ha sido motivo de tantas y tantas películas de ciencia ficción sobre el tema.

Figura 3: Cuando lanzas una pelota contra una pared, estamos seguros

de que botará de vuelta. En mecánica cuántica la pelota podría

aparecer repentinamente en el otro lado por efecto túnel

Hasta entonces, se creía que estos fenómenos solamente ocurrían a escalas extremadamente pequeñas, con partículas como electrones o fotones. Sin embargo, Clarke, Devoret y Martinis lograron reproducir este ”truco” del Túnel Cuántico en aparatos de mayor tamaño.

¿Cómo lo hicieron? 

Usaron un circuito eléctrico con millones de electrones y, mediante superconductores, consiguieron que todos se comportaran como si fueran uno solo, como si estuvieran ”condensados” en una única entidad.

Figura 4: Figura esquematizada de la electricidad en la física clásica,

con pares de cooper y como un sistema colectivo

Este ”condensado” conservaba las propiedades del mundo cuántico, pero a una escala mucho mayor y utilizando algo tan cotidiano como la corriente eléctrica. En su experimento, midieron el voltaje generado al colocar una fina capa aislante entre dos superconductores. El aislante actuaba como la ”pared”, y la corriente eléctrica representaba a la ”pelota” que intentaba atravesarla, reproduciendo así el efecto túnel en un sistema macroscópico.

Figura 5: Experimento merecedor del novel por medir el voltaje de

una unión de Josephson(superconductor/ aislante/ superconductor)

Este experimento está muy bien explicado por Cuentos Cuánticos, que ha hecho un vídeo de una hora detallando todo este trabajo, de una manera muy clara y didáctica, así que te si te interesa este tema, más que recomendable que lo disfrutes.

Figura 6: Nobel de Física 2025 explicado por Cuentos Cuánticos

Lo más sorprendente fue observar que los millones de electrones tenían cierta probabilidad de atravesar colectivamente el aislante hacia el otro superconductor, o de permanecer íntegramente en el primero. Es decir, el sistema podía encontrarse en dos estados superpuestos a la vez, una especie de ”gato de Schrödinger” en la vida real, pero sin necesidad de recurrir al hipotético ejemplo de la caja y el veneno.

Figura 7: Gato de Schrodinguer en la vida real con la unión de Josephson

Seguramente esto os ha sorprendido, y alguno de vosotros incluso puede que os preguntéis: ¿Para qué sirve todo esto? ¿Por qué es tan revolucionario como para merecer un Nobel? La respuesta es que estos experimentos sentaron las bases de la tecnología con la que hoy se construyen los ordenadores cuánticos más avanzados.

Figura 8: Imagen de un tipo de qubit superconductor, el flux qubit 

Al igual que un ordenador clásico utiliza bits para realizar sus operaciones, un ordenador cuántico emplea qubits, que son, en esencia, versiones controladas de ese ”gato de Schrödinger”. Los más utilizados son los qubits superconductores, y se basan precisamente en la unión de dos superconductores con un aislante, tal como estudiaron Clarke, Devoret y Martinis.

En resumen, este Nobel no es solamente un reconocimiento a una contribución pasada, sino también un mensaje claro de la Academia: la revolución de la computación cuántica está en marcha, y sus avances podrían cambiar nuestra forma de entender la tecnología. Probablemente, este sea el primero de muchos galardones en este campo, porque cada vez vemos más claro el potencial de esta disciplina. La cuántica ya está en nuestro mundo, y ha venido para revolucionarlo todo.

Foro de Quantum Security & una novela de Físicos cambiando el mundo

Si te gusta este mundo, en el Curso de Quantum y Post-Quantum Computing para Ciberseguridad, se  hecho abierto un Foro Online Público que comenzará a funcionar en Septiembre de este año en MyPublicInbox, donde se compartirán temas de Quantum & Post-Quantum Security, así que si quieres estar informado puedes entrar libremente y suscribirte.

Figura 9: Foro Público de Quantum Security de

la Universidad de Deusto en MyPublicInbox

Si vas a estar en el foro, te recomiendo que te bajes la app de MyPublicInbox para iPhone o la app de MyPublicInbox para Android, para que te sea más fácil seguir la conversación desde tu teléfono en cualquier momento. Es un foro para aficionados, interesados, profesionales y profesores de la Universidad que están allí. 

Figura 10: Un verdor Terrible

Y si te gusta esta historia,  el libro de "Un verdor Terrible" escrito por Benjamín Labatut pone en forma novelada a la ciencia y los científicos del siglo XX en el centro de las tramas, contando las aventuras, peleas, dudas y destrozos de ese siglo convulso con la llegada de la Mecánica Cuántica, la evolución de la Física, la Matemática y su efecto en la Ciencia de la Computación, entrando de lleno en las Armas Químicas, Biológicas, la Bomba Atómica y los Computadores, gracias al trabajo de grandes genios, para acabar en la era de la Inteligencia Artificial al final del segundo volumen, llamado "Maniac". Para disfrutar su lectura.

Saludos,

Autor: Daniel Romero Ruiz

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"Daisy Bell" La canción que cantó una máquina: Del IBM 7094 a HAL 9000 (y a las DeepFakes de Voz hechas con IA)

Hoy os traigo una "microhistoria" peculiar que tiene que ver con la historia de la tecnología. Es una historia de esas que empieza con una sonrisa y termina con un escalofrío. Are you ready?  Vamos a remontarnos a un momento concreto, a un laboratorio concreto, y a una canción que, aunque suena muy inocente, esconde entre líneas un mensaje que (si lo escuchas con atención) te pone los pelos de punta...

Figura 1: "Daisy Bell" La canción que cantó una máquina.

Del IBM 7094 a HAL 9000 (y a las DeepFakes de Voz hechas con IA)

Un año: 1961. Un lugar: Bell Labs, New Jersey. Un protagonista: un ordenador llamado IBM 7094. Imagina un ordenador tan grande como una habitación, con bobinas magnéticas girando, luces parpadeando, y un grupo de ingenieros rodeándolo como si estuvieran a punto de traspasar una frontera.

Figura 2: Libro de "Microhistorias: anécdotas y curiosiades de la historia
de la informática (y los hackers)" de Fran Ramírez y Rafel Troncoso 0xWord.

No hay pantallas planas, ni interfaces gráficas, ni asistentes de voz. Solo código, cables, y un zumbido constante. En ese ambiente nació uno de los momentos más extraños y fascinantes de la historia de la informática.Es el IBM 7094, tan magnífico como lo puedes ver en la imagen siguiente en todo su esplendor. 

Figura 3: El IBM 7094, protagonista silencioso (pero afinado) de esta historia.

En el centro de esta escena, un grupo de genios —John Larry Kelly Jr. y Carol Lochbaum entre ellos— estaban experimentando con algo nuevo. Algo que hoy nos parece cotidiano, pero que en aquel entonces era pura ciencia ficción: hacer que una máquina hablara.

Figura 4: El corazón de Bell Labs. Ordenadores

y cerebros brillantes conspirando juntos.

Efectivamente, se trataba de los primeros experimentos de síntesis de voz... Pero no se conformaron con eso. Y es que el equipo contaba también con el compositor Max Mathews, del que hoy lunes se cuentan 21 años de su fallecimiento y lo queremos recordar hoy, como uno de los padres de la música por ordenador. 

La canción elegida:

“Daisy Bell (Bicycle Built for Two)”

Esta canción, compuesta en 1892 por Harry Dacre, se podría describir como inofensiva, pegadiza, incluso un poco cursi. Pero no la eligieron sólo por la palabra “Bell” en ambos nombres “BELL Labs”-“Daisy BELL”. En realidad fue porque había algo en su estructura melódica que la hacía ideal para el experimento: notas simples, frases cortas, ritmo regular. Perfecta para que una máquina diera sus primeros pasos en el mundo de la voz sintética.

Y entonces ocurrió.

En el siguiente vídeo podéis escuchar la canción como sonaba originalmente, y leer la letra. La imagen es la partitura original de “Daisy Bell” de Harry Dacre, 1892. 

Figura 5: Grabación más antigua conservada de la canción “Daisy Bell”, 1894.

El sonido es la grabación más antigua que se conserva, cantada por Edward M. Favor en 1894 para Edison Phonograph Company... ¡La grabación es de hace más de 130 años!

La primera vez que una máquina cantó

En 1961, el IBM 7094, programado por John Larry Kelly Jr. y Carol Lochbaum, y acompañado por otro ordenador con la instrumentación programada por Max Mathews, cantó. Cantó de verdad. No sólo emitió sonidos. Cantó una canción reconocible, con letra, con melodía, con esa voz robótica que tanto nos recuerda hoy a los primeros sintetizadores de los años 80... Pero que en aquel momento era completamente inaudita. Imagina estar allí y escuchar por primera vez a una máquina decir:

“Daisy, Daisy, give me your answer, do...”

Dicen que los presentes se quedaron en silencio. No sabían si aplaudir... O apagar el sistema y salir corriendo.

Figura 6: Daisy Bell cantada por el IBM 7094

En el vídeo anterior tenéis un fragmento original del IBM 7094 cantando "Daisy Bell", una rareza de museo digital. Si quieres, escúchalo con auriculares, a solas y con poca luz... 

Pero aquí no acaba la historia

Años después, un escritor británico llamado Arthur C. Clarke visitó en Bell Labs a su amigo, el ingeniero y escritor de ciencia ficción John R. Pierce. El equipo le mostró la demo: Clarke quedó tan impresionado que tomó nota mental. 

Figura 7: 2001: Una odisea del espacio"

Y cuando escribió su famosa novela "2001: Una odisea del espacio", incluyó la escena completa de aquella voz robótica entonando “Daisy Bell”.

Figura 8: Artur C. Clarke en uno de los sets de “2001: Una odisea en el espacio”.

Artur C. Clarke incluyó la experiencia tanto en la novela como en el guión cinematográfico, ambos de 1968, y la convirtió en una de las escenas más icónicas del cine: HAL 9000, el ordenador con inteligencia artificial, cantando Daisy Bell mientras lo desconectan. Un canto fúnebre. Una despedida. Un aviso.

Figura 9: HAL 9000 cantando Daisy Bell 

HAL 9000, el heredero emocional del IBM 7094. A veces las máquinas también cantan antes de morir. La ficción imita a la realidad... ¿O es al revés? Stanley Kubrick inmortalizó la escena en su película. HAL 9000, frío, lógico, brillante... Y de repente, profundamente humano en su última petición: cantar una canción de la infancia tecnológica. Un recordatorio de sus orígenes. Un último suspiro de algo que quizás, después de todo, no sabemos si estaba tan claro que no tuviera alma.

¿Por qué importa esto hoy?

Porque todo empezó aquí. La síntesis de voz, los asistentes virtuales, la música generada por IA, los Deepfakes de Audio... Todo tiene su semilla en ese IBM 7094 y esa canción del Siglo XIX. Cada vez que oigas a tu móvil decirte el tiempo, a tu coche darte direcciones, o a un sistema de IA componer una canción, recuerda: hubo un momento en que una máquina entonó "Daisy" por primera vez. Y el mundo nunca volvió a ser el mismo.

¿Quién soy?

Si has llegado hasta aquí y pensabas: “Este artículo tiene toda la pinta de estar escrito por Fran Ramírez”… Te tengo que confesar algo.

¡Pues no!

Otra vez os he liado con mi avatarmanía. Hoy he intentado imitar el estilo único de Fran (desde el cariño, namasté, reverencia). Soy María. Se me ocurrió contaros esta historia tan alucinante de forma que os sonara familiar =^_^= Espero que te haya gustado, y que la próxima vez que escuches a una máquina cantar… Pienses en Daisy Bell. ¿Nos vemos en el chat de El lado del mal, en MyPublicInbox? Pues hala, ya sabes dónde encontrarme. 

Un abrazo :)

Autor: María Gómez Prieto

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