La empresa informática pretende invertir una importante suma de dinero en la construcción de una máquina que pueda resolver problemas fuera del alcance de las computadores digitales de hoy.
Cuando se cree que se alcanzó el punto máximo de invención, llega Microsoft y vuelve a sorprender al mundo de la tecnología. Esta vez el anuncio llegó de la mano de las computadoras cuánticas: dispositivos superpoderosos que se basan en el uso de qubits en lugar de bits, y da lugar a nuevas puertas lógicas que hacen posible nuevos algoritmos. Aseguran que si estas máquinas funcionan, tendrán un impacto en el diseño de medicamentos y la inteligencia artificial, y también ofrecerán un mejor entendimiento de las bases de la física moderna.
La decisión de Microsoft de pasar de la investigación pura a una iniciativa costosa para construir un prototipo funcional es muestra del nivel de la competencia mundial entre las empresas tecnológicas, Google e IBM entre ellas, que también están haciendo inversiones significativas.
Microsoft comenzó a invertir en investigación en este campo en 2005, cuando de manera silenciosa montó un laboratorio conocido como Station Q bajo el liderazgo del matemático Michael Freedman.
Microsoft ahora cree que está lo suficientemente cerca de diseñar el bloque de construcción básico de qubit para comenzar a crear una computadora completa, dijo Todd Holmdahl, un gestor de ingeniería veterano que dirigirá la iniciativa de Microsoft.
Hasta ahora, hay relativamente pocos algoritmos probados que puedan utilizarse para resolver problemas de manera más veloz que con las computadores digitales de hoy. Una primera iniciativa, conocida como algoritmo Shor, sería utilizada para factorizar números, con lo cual daría esperanza de que las computadores cuánticas podrían utilizarse en el futuro para descifrar códigos.
Eso podría tener consecuencias que sacudirían al mundo, pues el comercio electrónico moderno está basado en sistemas criptográficos que en gran parte no son descifrables utilizando computadoras digitales convencionales. Otros acercamientos propuestos podrían permitir búsquedas más veloces en bases de datos para realizar algoritmos de aprendizaje computacional, que se están utilizando para hacer avances en visión computacional y reconocimiento de voz.