Hace meses tenía ganas de explicar en qué consiste mi trabajo de manera específica motivado por el remordimiento de jamás haber rendido cuentas a nadie y el hecho de que mi salario como estudiante de doctorado fue pagado con dinero público.

Ahora explicaré en qué he trabajado en términos un poco más científicos, en una versión simplicada, ciertamente. Intentaré buscar el equilibrio entre la extensión y rigurosidad de los conceptos. Este post es la sucesión natural de este. Si no leíste el anterior, te lo puedo resumir en que:

  • Las cosas complejas tienen explicaciones complejas.
  • La ciencia es una labor creativa que articula argumentos de manera progresiva para reportar descubrimientos. No se ocupa necesariamente (o incluso, no se interesa) de avances que tengan una aplicación tecnológica inmediata.
  • En física, tenemos diferentes sub-áreas, dependiendo de las escalas de tamaño y velocidad de los objetos. La mía es física del sólido: uso principalmente mecánica cuántica no relativista.
  • La física es teoría y práctica: yo hago teoría. Mi trabajo diario implica resolver ecuaciones con lápiz y papel y/o computadores. La parte práctica consiste en hacer experimentos con artefactos altamente especializados y medir, trabajo de físicos experimentales.

Mi carrera (entiéndase, desde que publiqué mi primer trabajo científico en el 2019) ha tenido hasta ahora dos etapas: mis estudios de doctorado en física y mi postdoctorado, cuyos temas son bastante diferentes, pero siempre ligados a la física del sólido.

Puedes ver los trabajos científicos en los que he participado aquí y aquí.

Etapa 1. Doctorado: materia cuántica topológica

El flujo de electrones define lo que conocemos como corriente eléctrica. En nuestra experiencia cotidiana, sabemos que existen al menos dos tipos de materiales: aquellos capaces de conducirla (como los metales), los cuales llamamos conductores, y los que no, a los cuales llamamos aislantes. Algunos dirán que existen también los semiconductores; hablaremos de ellos más tarde.

Existe una cuarta clasificación, los aislantes topológicos. Estos son un régimen híbrido: materiales que pueden ser conductores y aislantes a la vez. Suena contraintutivo, pero la idea es simple: estos materiales NO conducen electricidad en su interior, pero si en sus bordes y sin disipación.

Imagina un bloque de este material, como en la figura siguiente:

  • Las líneas rojas definen la corriente eléctrica: donde los electrones se mueven, y esto sucede solamente en la frontera.
  • En verde, está la región prohibida, digamoslo así, en donde los electrones no pueden ser transportados.
  • Un aspecto importante, es que tanto los bordes como el interior están hechos del mismo material, sin embargo la frontera y los bordes se comportan de forma totalmente diferente.

Yo trabajé con aislantes topológicos de dos dimensiones: como la lámina azul de la figura. Uno de los materiales insignes de esta familia es el grafeno, material el cual se puede volver topológico al aproximarlo a otras materiales. Trabajé en variantes de grafeno con comportamiento topológico.

¿Qué hacía con los aislantes topológicos? Un desafío importante para trabajar ellos es el hecho que la frontera conductora es muy difícil de controlar y modificar cuando existe (las líneas rojas de la figura); entonces ¿cómo manipular la frontera a voluntad? Durante mi doctorado formulé diferentes variantes para manipular esa conducción: encendiéndola/apagándola o cambiarle su dirección mediante la inclusión de perturbaciones externas como campos electromagnéticos o la inclusión de defectos, como por ejemplo, impurezas de otros elementos y estructuras externas.

Mi tarea era formular las ecuaciones que describen estos fenómenos y resolver cómo los electrones se transportan en estos materiales mediante simulaciones computacionales.

¿Por qué esto es interesante? Los estados conductores de estos materiales, al no disipar energía, son buenos candidatos para transportar electricidad de manera eficiente. Otra posible aplicación predicha es la posibilidad de almacenar información en estos estados en forma de BIT’s (los 0 y 1 que confroman la información en computadores) e incluso para almacenar información cuántica, también conocida como QBIT y de lo cual hablaremos en el apartado siguiente.

Pero como siempre, la motivación general no es la aplicación, si no entender la naturaleza misma de estos procesos de conducción.

Etapa 2. Postdoctorado: computación cuántica basada en puntos cuánticos en semiconductores

Los computadores actuales, denominados “clásicos” en el ámbito científico, basan todas las operaciones matemáticas que ejecutan (y almacenan información) en lenguaje binario, los famosos 0 y 1. Todas las operaciones ejecutadas en el procesador de tu computador/celular son a nivel más fundametal manipulaciones de 0’s y 1’s.

La computación cuántica es una idea algo diferente: la manipulación de información no sucede a nivel de 0’s o 1’s, mas bien sobre combinaciones de ello en determinada fracción. A este tipo de objeto se le denomina QBIT.

Explicar por qué esto es mejor para realizar cálculos complejos requiere de ciertas conceptos más avanzados que no puedo resumir aquí (pero puedes ver un muy buen video que lo explica aquí. Sin embargo, para que tengas una perspectiva de su poder te doy algunas cifras:

  • Cualquier número puede ser expresado como el producto de números primos. Encontrar estos números es una tarea compleja y relevante para asegurar la seguridad de la información (puedes buscar sobre el protocolo RSA). Para factorizar un número de 300 dígitos con un computador clásico se requieren varios millones de años, mientras que con un computador cuántico de varios millones de QBITS tomaría algunas horas.
  • Para predecir las propiedades de los materiales, los científico resolvemos la ecuación de Schrodinger asociada al sistema. Sin embargo, una resolución exacta requiere una cantidad de memoria completamente imposible para los computadres actuales. Sin embargo, el poder de almacenamiento sobre QBITS haría posible resolver las ecuaciones.

¿Pero cómo crear un QBIT? Hay diversas formas. Yo en particular trabajo en crearlos/almacenarlos en el spin de un electrón el cual atrapamos eléctricamente formando un círculo que llamamos “punto cuántico”. Este objetivo vive en una capa hecha de silicio o de germanio, que son materiales semiconductores.

Hacerlos sobre estos semiconductores es interesante, porque crearlos en la vida real (y hacer muchos de ellos en un tamaño muy pequeño) sigue un proceso muy similar al que se utiliza para fabricar los procesadores que existen hoy en día en celulares o computadores ordinarios.

Mi tarea es, nuevamente, formular las ecuaciones que describen la creación y manipulación de estos dispositivos: determinar cómo hacer estos “puntos cuánticos” que albergan nuestro spin. La idea es conclucir cómo poder optimizar el número de operaciones que podemos hacer con ellos y hacer que sean útiles por el máximo tiempo posible.

¿Qué quiero decir con el máximo tiempo posible? Los QBIT’s y cualquier objeto/propiedad cuántica en general están sujetos a un efecto de deterioro producto de su interacción ambiente: la decoherencia cuántica. Conforme transcurre el tiempo, nuestro QBIT pierde su capacidad para almacenar información y esto genera errores en los cálculos efectuados por un computador cuántico. El proceso de decoherencia es similar a tener una sustancia (información) en una gran fuente de agua (entorno): conforme pasa el tiempo la sustancia comienza a “perderse” siendo una sola con el solvente, perdiendo totalmente la capacidad de discernir algo sobre la sustancia inicial.

En puntos cuánticos en silicio, un QBIT puede ser coherente durante centenas de micro-segundos! Un décimo de milésima de segundo!

Diferentes plataformas compiten con los puntos cuánticos en semiconductores; todas con determinadas ventajas sobre otras, por ejemplo, en el caso de QUBIT’s superconductores habrás escuchado sobre la propuesta de Google Willow, el cual está hecho sobre tecnología basada en superconductores, y una de sus desventajas es la miniaturización. Este computador no sirve para nada, pero se ha demostrado que puede autocorregirse al agregar más QBITS. Desafortunadamente la computación cuántica está aún muy lejos de ser útil para realizar cálculos, existiendo también acérrimos detractores sobre el sentido de financiar el área, pero eso es tema para otra ocasión :).

Actualmente las plataformas más avanzadas tienen algunos cientos de qubits, pero para tener una máquina verdaderamente útil hacen falta millones.

Sobre la relevancia de la computación cuántica

La computación cuántica es un área estratégica para muchas organizaciones científicas, financieras e incluso a nivel geopolítico. Esto responde a su predicho excepcional poder para resolver problemas matemáticos complejos que ni el computador más poderoso sobre la faz de la Tierra puede resolver. Un ejemplo icónico es el problema de la criptografía: ya sea para romper la criptografía clásica (dicho de otro modo, hackear información protegida por fuerza bruta usando un computador cuántico) o para proteger información, creando algoritmos que no sean capaces de romperse. Aquí más información.

3. Cierre

Intenté evitar al máximo cualquier tipo de jerga y/o recurrir al uso específico de tecnicismos. Este post debería darte una visión grosso-modo sobre mi trabajo y más comprensiva en vez de decirte que leas mi tesis o mis papers. Si tienes ganas de ver algo un poco más técnico, puedes visitar este link, en inglés de una de mis recientes presentaciones.

Con estos dos posts sobre mi trabajo sabes 95% sobre cómo me gano la vida y también mi camino en la ciencia. Ahora, déjenme en paz, no me pregunten más cosas jajaja.