Acelerando el procesamiento de datos: tendencias y aplicaciones de Quantum Computing

A día de hoy, muchas empresas se encuentran con problemas en el ámbito del procesamiento de datos, pues detectan casos de uso que necesitan un alto nivel de procesamiento y una rápida respuesta para llevar a cabo los diferentes proyectos. Si nos fijamos en la mayor parte de los casos, no se están dando las respuestas rápidas que necesitan sus procesos o sus clientes.

En este contexto, las nuevas formas de trabajar como GPU y Quantum Computing pueden ayudar a resolver este reto, acelerando la ejecución de los proyectos y reduciendo los costes en infraestructura. Por ello queremos tratar en este artículo cuáles son las principales tendencias en Quantum Computing, cuál es su senda de evolución y cuáles son los casos de uso que podrá cubrir en el futuro.

Principales tendencias en Quantum Computing

Mientras que GPU es la tecnología que abrazamos en el corto plazo, Quantum Computing nos plantea una mirada hacia el futuro que todavía requiere de inversión e investigación pero que ya es una apuesta segura en el mundo del procesamiento de datos. Aunque el mercado se ha ralentizado ligeramente en este año, continúa creciendo y se espera que lo siga haciendo en los próximos años, uniéndose cada vez más empresas al uso de Quantum Computing. De hecho, la previsión es que el mercado crezca desde los 472 millones de dólares en 2021 hasta los 1.765 millones de dólares en 2026. Las principales compañías de Cloud ya se están preparando para esta demanda, desde las más consolidadas hasta los nuevos players y en los diferentes mercados a nivel mundial (con el predominio de EEUU y la cada vez más importante presencia del mercado asiático). Entre las principales tendencias en Quantum Computing para estos próximos años encontramos los simuladores, los sistemas cuánticos, el apoyo a la Inteligencia Artificial y la Ciberseguridad.

Entonces, ¿para qué se utilizará el Quantum Computing? Como comentábamos, al igual que GPU acelerará el procesamiento (reduciendo los tiempos), Quantum Computing aumentará esa velocidad todavía más. Además, dará una mayor capacidad de procesamiento, permitiendo también ejecutar algoritmos para aumentar la seguridad en las comunicaciones. Con esta premisa, el Quantum Computing podrá utilizarse en diferentes industrias, con casos de uso como son:

• Gestión de riesgos.
• Gestión de clientes.
• Optimización del negocio.
• Targeting y predicción.
• Optimización en trading.
• Perfiles de riesgo.
• Simulación y pricing.
• Detección de fraude.
• Encriptación Cuántica.

Dos enfoques diferentes para el Quantum Computing | Tendencias

A día de hoy todavía se está desarrollando e investigando en torno al tipo de servicios que puede ofrecer Quantum Computing, pero ya observamos una serie de horizontes y aplicaciones como la optimización de problemas, el Machine Learning, el Modelado financiero, la seguridad, la salud o diferentes temas relativos a la ciencia. En cualquier caso, podemos dividir Quantum Computing en dos maneras diferentes de trabajar, en función del tipo de problemas que se quieran resolver.

Problemas con numerosos factores: Quantum Annealing

El uso de Quantum Annealing se da principalmente para la resolución de problemas de optimización que combinan un gran número de factores, como serían el Machine Learning, la optimización de portfolios, etc. Lo que tienen en común este tipo de problemas es que buscan encontrar el punto mínimo de una función y Quantum Annealing permite, precisamente, calcular ese punto en una función con un gran número de variables.

Problemas genéricos: Universal Quantum Computers

Con este tipo de computación es posible resolver todo tipo de problemas, pero será necesario un mayor tiempo para su comercialización, pues es necesario todavía un periodo de investigación para incrementar su fiabilidad. Dependiendo del caso en que se vaya a aplicar y el problema a resolver, se utilizará uno u otro enfoque.

Otras aplicaciones del Quantum Computing

Además de los casos ya comentados, las aplicaciones del Quantum Computing se extienden hacia otros ámbitos como el análisis de materiales, el análisis de componentes químicos, la aceleración de procesos de aprobación de sustancias químicas, etc. Además, en grandes mercados como el bancario o el asegurador el Quantum Computing será muy relevante dentro de la gestión del riesgo y la detección del fraude. En estos mercados la velocidad tiene especial importancia y la detección del fraude requiere cada vez de más parámetros de análisis y de la mayor velocidad posible.

¿Cómo implementar Quantum Computing en las compañías?

Para extraer todo el valor que este tipo de soluciones pueden aportar, es necesario tener una idea clara de los pasos a seguir a la hora de su implementación. Algunos de los proveedores de soluciones y servicios Cloud ya cuentan con una metodología a la hora de diseñar soluciones cuánticas y hay un paso clave en el que todos coinciden: la necesidad de diseñar el propio algoritmo para poder ejecutarlo y analizar los resultados.

Desde VASS vamos un paso más allá y no solo comparamos las diferentes tecnologías ofrecidos por los proveedores, sino que hemos creado nuestra propia metodología con un workflow en el que, dependiendo del tipo de problema, se aplicará un enfoque clásico, un enfoque GPU o un enfoque Quantum Computing para llegar más allá en cuanto a procesamiento. Así, trabajamos con dos tipos de tecnología, una más a corto plazo y ya disponible a día de hoy como es GPU y otra más a largo plazo y de la que hemos hablado en este artículo: Quantum Computing. De cara a los clientes, realizamos un análisis de sus problemas de procesamiento y aplicamos el modelo de transición necesario para llegar desde el punto de partida actual hasta donde se quiere llegar.

En definitiva, nuestra propuesta consiste en aprovechar este tipo de tecnologías para conseguir acelerar el procesamiento de datos (contribuyendo al desarrollo de la IA, Machine Learning, etc.), reduciendo los costes tanto en tiempo como en infraestructura gracias a una solución personalizada, fruto de la investigación y con un plan de implementación efectivo.