El sentido común cotidiano no entiende que un vaso de cristal roto se recomponga o que la cera de una vela encendida, que ya se ha consumido hasta la mitad, vuelva a solidificarse y esta recupere su forma original. Sin embargo, en la física cuántica estas transiciones son posibles.
Un equipo de la Academia Austriaca de Ciencias ha dado un paso sin precedentes en el ámbito de la física cuántica al desenvolver un protocolo capaz de invertir el tiempo para una partícula, sin necesidad de medirla y sin alterar su superposición cuántica. Este método, bautizado como “interruptor cuántico”, permite regresar una partícula cuántica a un estado anterior, un tipo de “rebobinado controlado”, sin pérdida de información, lo que alberga profundas implicaciones para el desarrollo de ordenadores cuánticos fiables y eficientes.
Un avance cuántico con repercusión indirecta en movilidad eléctrica
Según los investigadores, el protocolo permite intervenir en todas las trayectorias posibles y forzar que la partícula regrese a un estado previo. Aunque este fenómeno solo se puede reproducir en sistemas de dos niveles y no implica ningún viaje temporal para objetos del mundo macroscópico, supone un avance decisivo para corregir errores en la computación cuántica, ya que evita que una operación errónea borre la información preexistente
Aunque no tenga aplicación directa en coches eléctricos o movilidad sostenible, este descubrimiento abre una ventana tecnológica relevante. La computación cuántica, que recibe este impulso con el “interruptor cuántico”, podrá en el futuro optimizar el diseño de baterías, la modelización de sistemas energéticos y la gestión inteligente de redes de carga eléctrica.
En un escenario futuro donde algoritmos cuánticos permitan simular materiales avanzados o predecir el comportamiento en tiempo real de cargas de baterías, contar con sistemas más estables y menos propensos a errores será crucial. Este tipo de cómputo facilitará, por ejemplo, planificar rutas de carga ultra eficientes para vehículos eléctricos, ajustar dinámicamente la demanda en redes inteligentes o diseñar celdas con mayor densidad energética usando simulaciones cuánticas precisas.
| Aspecto clave | Relevancia |
|---|---|
| Avance técnico | Permite revertir el estado de una partícula sin destruir superposición. |
| Impacto científico | Mejora la estabilidad de sistemas cuánticos. |
| Limitaciones actuales | Solo aplicable en sistemas cuánticos de dos niveles, sin impacto macroscópico. |
| Conexión con movilidad eléctrica futura | Potenciar algoritmos cuánticos que mejoren diseño y eficiencia de baterías, redes y gestión energética. |
Este avance refuerza una idea clave: aunque aún lejano, el desarrollo de la computación cuántica es parte de la hoja de ruta tecnológica que transformará la movilidad eléctrica y la transición energética en las próximas décadas. Si bien no se trata de ciencia ficción ni viajes en el tiempo al estilo cinematográfico, sí significa un notable paso científico que merece atención por su potencial impacto indirecto.
Aplicaciones cuánticas para el diseño de baterías
La computación cuántica está despertando el interés de fabricantes y centros de investigación por su capacidad para simular interacciones moleculares con precisión difícil de alcanzar con ordenadores clásicos. Volkswagen ya ha explorado cómo estas simulaciones pueden optimizar la química de baterías eléctricas, como la molécula litio-hidrógeno o complejos de carbono, con vistas a crear baterías a medida con mayor rendimiento y eficiencias de producción.
En paralelo, el centro aeroespacial alemán DLR, junto a Cambridge Quantum Computing, está desarrollando modelos multiescala (desde el átomo hasta el sistema completo) capaces de mejorar el diseño de celdas de baterías, incluso reduciendo la dependencia de materiales críticos como el litio.
Compañías como Hyundai colaboran con la startup IonQ para simular químicas avanzadas, como baterías de litio-aire, que podrían ofrecer densidades energéticas inéditas. Estas iniciativas apuntan a acelerar el diseño de baterías más ligeras, duraderas, rápidas en recarga y rentables, favoreciendo la adopción del vehículo eléctrico.
Más allá del laboratorio, la computación cuántica ya se aplica en la optimización energética real. En España, Multiverse Computing e Iberdrola han puesto en marcha un piloto para optimizar la ubicación, tipo y cantidad de baterías en redes eléctricas mediante algoritmos cuánticos e “inspirados en la física cuántica”, reduciendo costes y mejorando la estabilidad del suministro.
Además, la sinergia entre inteligencia artificial y computación cuántica (la Inteligencia cuántica) abre la puerta a mejoras significativas: mayor densidad energética (400-500 Wh/kg), cargas más rápidas (5-10 minutos), vida útil prolongada (hasta 20 años), menor peso (-20%), y reducción de costes (‐40%) o impacto ambiental en el reciclaje (hasta +85%).
Estas proyecciones plantean un horizonte en el que los vehículos eléctricos podrían ser más ligeros, económicos y eficientes, respaldados por modelos predictivos que optimizarían desde el desarrollo hasta la operación y reciclaje de sus baterías.
Este conjunto de casos es mucho más que teoría: representa el avance tangible de la computación cuántica en mejorar todo el ciclo de las baterías eléctricas, desde su diseño hasta su integración en redes inteligentes. Un futuro cada vez más cercano para la electromovilidad.