Una máquina que utiliza efectos cuánticos para encontrar el estado de mínima energía de un sistema.Un recocido cuántico es un tipo especializado de computadora cuántica diseñado para resolver problemas de optimización encontrando el estado de menor energía de un sistema físico. A diferencia de las computadoras cuánticas universales que realizan compuertas lógicas de propósito general, un recocido cuántico está adaptado para una tarea específica: mapear un problema sobre un conjunto de bits cuánticos (qubits) interactuantes y luego dejar que el sistema evolucione a su estado fundamental, que corresponde a la solución óptima. Es particularmente efectivo para problemas que pueden expresarse como encontrar el mínimo de una función de costo, como la optimización de carteras, el enrutamiento de tráfico o el plegamiento de proteínas.
El concepto fue introducido en 1998 por Tadashi Kadowaki y Hidetoshi Nishimori, quienes propusieron el recocido cuántico como una forma de resolver problemas de optimización, basándose en ideas anteriores de computación adiabática cuántica de Edward Farhi y sus colegas.
La máquina comienza con todos los qubits en una superposición de estados, representando todas las soluciones posibles simultáneamente. Luego, enciende lentamente un hamiltoniano específico del problema—la función de energía que codifica las restricciones y objetivos—mientras reduce gradualmente un campo transversal que mantiene los qubits en superposición. Si el proceso es lo suficientemente lento (adiabático), el sistema permanece en su estado fundamental y termina en la configuración de menor energía, que codifica la respuesta. Los qubits son típicamente bucles superconductores, y las interacciones se programan mediante acoplamientos magnéticos.
Los recocidos cuánticos se utilizan en la industria para logística, modelado financiero y aprendizaje automático, con dispositivos comerciales como los de D-Wave Systems desplegados en laboratorios de investigación y empresas.
Los recocidos cuánticos a veces pueden encontrar soluciones más rápido que las computadoras clásicas, pero no siempre son más rápidos: la ventaja depende de la estructura del problema y del ruido en el hardware.
