Un algoritmo cuántico de la Universidad Aalto simula materiales con 268 millones de sitios que los superordenadores no podían calcular

Investigadores del Departamento de Física Aplicada de la Universidad Aalto, en Finlandia, han desarrollado un algoritmo inspirado en computación cuántica capaz de simular materiales cuánticos de una complejidad hasta ahora completamente inabordable. El trabajo, publicado el 13 de abril de 2026 en Physical Review Letters como sugerencia del comité editorial de la revista, ha logrado calcular propiedades de un cuasicristal con más de 268 millones de sitios, una cifra que supera en varios órdenes de magnitud lo que los métodos computacionales convencionales pueden manejar.

El equipo está liderado por el profesor asistente Jose L. Lado y lo forman el investigador doctoral Tiago V. C. Antão como autor principal, el investigador doctoral Yitao Sun y el investigador en academia Adolfo O. Fumega. El estudio se titula "Tensor Network Method for Real-Space Topology in Quasicrystal Chern Mosaics" y su publicación llega en un momento de intensa actividad en el sector de la computación cuántica, donde la brecha entre el hardware disponible y los problemas que se quieren resolver sigue siendo uno de los grandes obstáculos del campo.

El problema que ningún superordenador podía resolver

Para entender por qué este resultado tiene relevancia, hay que comprender primero qué hace tan difíciles de calcular los materiales cuánticos complejos como los cuasicristales. A diferencia de los cristales convencionales, que tienen una estructura que se repite de forma periódica en el espacio, los cuasicristales carecen de esa simetría traslacional. Eso implica que no existe un patrón que se pueda aprovechar computacionalmente para reducir el problema: cada sitio del material puede comportarse de forma diferente al adyacente, y el número total de combinaciones crece de forma exponencial con el tamaño del sistema.

En números concretos, simular las propiedades de un cuasicristal puede requerir procesar más de un cuatrillón de datos. Ningún superordenador en funcionamiento en la actualidad tiene capacidad para manejar esa cantidad de información en un tiempo razonable.

La solución: redes tensoriales para codificar el problema como un sistema cuántico

El equipo de Aalto no intentó atacar el problema con más potencia de cálculo clásica. En cambio, tradujeron el problema a un lenguaje diferente: el de los sistemas de muchos cuerpos cuánticos. Para ello recurrieron a las redes tensoriales, una familia de algoritmos diseñada específicamente para representar funciones matemáticas en cuadrículas de gran resolución de manera comprimida y eficiente.

La clave está en que los ordenadores cuánticos operan en espacios computacionales de tamaño exponencial. Al codificar el problema de los cuasicristales en ese mismo lenguaje, el algoritmo obtiene lo que los investigadores describen como una aceleración exponencial respecto a los métodos clásicos. El resultado práctico es que la simulación de un cuasicristal con más de 268 millones de sitios, una tarea antes completamente inabordable, pasa a ser ejecutable en un tiempo comparable a un parpadeo computacional.

El algoritmo, conviene subrayarlo, es por ahora una computación teórica ejecutada en simulación. No ha corrido en un ordenador cuántico real, aunque los investigadores señalan que el método está diseñado para poder adaptarse a hardware cuántico real a medida que los procesadores alcancen la escala y la fidelidad necesarias.

Cuasicristales topológicos y el valor de los materiales sin pérdidas

Los materiales en los que se ha centrado el estudio son los cuasicristales topológicos, que tienen una propiedad eléctrica inusual: sus electrones pueden fluir sin generar calor, independientemente de los defectos que tenga el material. A diferencia de los conductores convencionales, donde una parte de la energía eléctrica siempre se disipa en forma de calor por culpa de la resistencia, en estos materiales topológicos la corriente eléctrica está protegida por sus propiedades cuánticas internas.

Conseguir simular con precisión qué materiales tienen este comportamiento y bajo qué condiciones es el primer paso para fabricarlos de forma controlada. Con el nuevo algoritmo, los investigadores de Aalto han podido calcular los invariantes topológicos de cuasicristales con geometría C8 y C10 simétrica, algo que con métodos convencionales quedaba fuera de los límites computacionalmente alcanzables.

Este trabajo se encuadra dentro del proyecto ULTRATWISTROICS, financiado por una beca ERC Consolidator concedida a Lado, que tiene como objetivo el diseño de qubits topológicos mediante materiales de van der Waals. También forma parte del Centro de Excelencia en Materiales Cuánticos QMAT, cuya misión es sentar las bases de la tecnología cuántica de las próximas décadas.

Por qué esto importa más allá del laboratorio

Las aplicaciones prácticas de este tipo de investigación tienen una conexión directa con algunos de los problemas tecnológicos más urgentes del momento. La electrónica sin disipación, que aprovecha el flujo de electrones sin pérdida de energía en forma de calor, es exactamente lo que necesita la industria de centros de datos para reducir el impacto térmico de las cargas de trabajo de inteligencia artificial. Los centros de datos actuales consumen cantidades ingentes de energía, una parte significativa de la cual se destina únicamente a refrigeración. Materiales que conduzcan electricidad sin generar calor cambiarían esa ecuación de forma radical.

La capacidad para diseñar y estudiar esos materiales con herramientas computacionales accesibles, que es exactamente lo que este algoritmo hace posible, es el primer eslabón de esa cadena.

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