Quantum annealing is an optimization method that uses quantum fluctuations to find the global minimum of a function, applied in hybrid algorithms.El recocido cuántico es un método heurístico para resolver problemas de optimización entera, basado en los principios de la mecánica cuántica. A diferencia de su análogo clásico, donde el cruce de una barrera alta requiere excitación térmica y es aleatorio, aquí domina el efecto túnel cuántico: el sistema «atraviesa» barreras estrechas, escapando eficazmente de los mínimos locales y dirigiéndose al global. La programación del problema se reduce a especificar campos longitudinales y acoplamientos en el modelo de Ising.
La idea del recocido cuántico se remonta a los modelos de recocido en redes neuronales (1989). Fue formalizada en 1998 por Tadashi Kadowaki y Hideto Nishimori como una versión cuántica del método de recocido simulado. El avance práctico está ligado al desarrollo de circuitos superconductores: el equipo de D-Wave (fundada en 1999) presentó en 2011 el primer recocedor comercial de 128 cúbits. Los fundamentos teóricos se apoyan en investigaciones anteriores sobre el efecto túnel (Leo Esaki, 1958) y la evolución adiabática.
Los cúbits (lazos superconductores con uniones Josephson) forman un arreglo descrito por el modelo de Ising con campos longitudinales h_i y acoplamientos J_ij. La inicialización consiste en un campo transversal intenso Γ que crea una superposición de todos los estados binarios. Luego, Γ se apaga suavemente mientras se encienden h_i y J_ij. La evolución está gobernada por la condición adiabática: τ ≫ max_t |⟨1(t)|∂H/∂t|0(t)⟩| / (E_1(t)−E_0(t))^2, que exige que el tiempo de recocido τ sea mucho mayor que el inverso del cuadrado del gap de energía mínimo. La amplitud de túnel se suprime exponencialmente con el ancho de la barrera, por lo que para barreras anchas los algoritmos clásicos pueden competir.
Los recocedores cuánticos de hardware D-Wave resuelven problemas de enrutamiento, predicción financiera y corte de materiales, encontrando combinaciones óptimas más rápido que los servidores convencionales para ciertas clases de problemas.
El procesador D-Wave Advantage, con más de 5000 cúbits, resuelve ciertos problemas de optimización cuadrática en milisegundos, mientras que a una supercomputadora clásica le llevaría horas, aunque solo para ejemplos especialmente preparados.

















