Computación Cuántica Aplicada. Energía & Utilities

Aprovechando el principio de superposición, en computación cuántica se utilizan qubits en lugar de los bits que se usan en computación clásica. Un bit o dígito binario puede representar uno de estos dos valores: 0 o 1, mientras que un qubit, puede ser una superposición de 0 y 1 al mismo tiempo. En consecuencia, los ordenadores cuánticos son capaces de funcionar de una forma mucho más veloz que las computadoras clásicas. Estas nuevas computadoras pueden explorar de forma simultánea distintas soluciones a un problema antes de dar el resultado óptimo.

El fenómeno conocido como entrelazamiento cuántico, hace que se puedan entrelazar los qubits, de forma que si un qubit que se encuentra separado de otro cambia su estado, automáticamente cambiará el estado del segundo. Esto supondrá una revolución en nuestras comunicaciones, ya que, con el uso de la tecnología cuántica, se podrá enviar información de un lugar a otro de forma muy rápida y segura.

Actualmente son muchas las compañías y sectores que piensan que ahora es el momento de planificar la posibilidad de beneficiarse en oportunidades comerciales futuras, aprovechando todas las ventajas que esta nueva tecnología informática puede ofrecer.

Uno de los sectores en los que está tecnología cuántica está comenzando a utilizarse es en el sector energético. Cada año aumenta la demanda energética debido a que cada vez utilizamos más y más dispositivos eléctricos que consumen enormes cantidades de energía. Además, la preocupación por el fin de los recursos fósiles y el medio ambiente, también hace que crezca el uso de las energías renovables; eólicas, hidráulicas y fotovoltaicas.

Los gobiernos y las compañías eléctricas deben ocuparse de suministrar energía de una forma rentable, de modo que necesitan sistemas de gestión energética optimizados para conseguir la máxima producción de energía. Generalmente, se utilizan formas de optimización de la energía que combinan el uso de energías renovables junto con las energías convencionales.

Las energías renovables, requieren el uso de modelos de predicción de recursos como el clima, la fluctuación de la irradiación solar o la velocidad del viento. Aunque estos factores son difíciles de predecir, es posible crear algoritmos que funcionen a corto plazo, como el algoritmo de predicción de viento en el que está trabajando actualmente Techedge: “Mantenimiento y Predicción de la Infraestructura Energética”.

La optimización eléctrica incluye desde la generación de energía, hasta la transmisión y la distribución. Optimizar la red a gran escala puede ser muy complicado, incluso para una supercomputadora, ya que cuenta con muchas variables y requiere de muchísimo tiempo de cálculo.Las computadoras cuánticas pueden funcionar de una forma mucho más rápida que una supercomputadora. Esta tecnología aún se encuentra en sus etapas tempranas de desarrollo, pero creemos que la implementación de estos dispositivos cuánticos será de gran ayuda para los problemas de la optimización de forma rápida e inteligente del sistema energético.

Por ejemplo, el Departamento de Energía de Estados Unidos (DOE), lleva invirtiendo en investigación para la computación cuántica desde el año 2018. Aunque hay varios grupos centrados en cómo usar la computación cuántica en el sector energético, también cuentan con varios programas que incluyen el desarrollo de hardware y el diseño de nuevos algoritmos para varios ámbitos de la ciencia como la física, química y materiales.

La corporación multinacional estadounidense de petróleo y gas, ExxonMobil, firmó el pasado año 2019 un acuerdo de asociación con IBM, convirtiéndose en la primera compañía de energía que se une a IBM Q Network. La finalidad de esta asociación es investigar en el desarrollo de tecnologías energéticas mediante computadores cuánticos. Abordarán problemas como el de optimizar la red eléctrica en un país y realizarán modelos predictivos ambientales. También trabajarán en simulaciones de modelado de estados de energía y reacciones químicas a nivel molecular, con el fin de mejorar la eficiencia energética y reducir considerablemente las emisiones de gases de efecto invernadero. Esta asociación está trabajando en este proyecto con unas 80 universidades repartidas entre Estados Unidos, Europa y Asia.

La empresa de infraestructura de servicio público de Dubai, DEWA (Dubai Electricity & Water Authority), trabaja con Microsoft desde 2018 para utilizar sus computadoras cuánticas. DEWA tiene acceso a los servicios cuánticos de Microsoft Azure para programar y probar nuevos algoritmos cuánticos. El fin es tratar de optimizar los recursos de todas las fuentes de energía y adaptarse a la demanda de consumo en tiempo real, así como mejorar la sostenibilidad en Dubai y los Emiratos Árabes Unidos. DEWA es la primera compañía fuera de los Estados Unidos en participar en el programa Microsoft Quantum.

La tecnología cuántica también contará con nuevos procedimientos de encriptado basados en las leyes de la mecánica cuántica, por lo que los sistemas de comunicación serán mucho más seguros. En un programa colaborativo entre Oak Ridge National Laboratory y Los Alamos National Laboratory, se está trabajando en el desarrollo de un procedimiento seguro de comunicación para mejorar la seguridad de la red eléctrica con redes de fibra óptica, basado en el uso de la distribución cuántica de claves “quantum key distribution” (QKD). Esto mejorará considerablemente la ciberseguridad y se podrá determinar instantáneamente si un pirata informático está intentando acceder al sistema.

La computación cuántica aún requiere de investigación y de grandes inversiones ya que, los qubits son altamente inestables y en muchas ocasiones requieren de condiciones idóneas para poder controlarlos, tales como estar a una temperatura muy baja o estar aislados al ruido y las vibraciones del entorno. Estos problemas dificultan el avance en sus aplicaciones, como es este caso del sector eléctrico.

Una vez solventados los problemas, el uso de la tecnología cuántica junto con las técnicas de aprendizaje automatizado o Machine Learning, traerán numerosas ventajas en los próximos años. Se espera obtener unas redes eléctricas más limpias, que puedan aprovechar las fuentes renovables al máximo y también que se pueda anticipar la demanda energética tanto a corto como a largo plazo, disminuyendo además los costes de producción.