Ya sea que se intente predecir los resultados de la Copa del Mundo o evaluar los méritos relativos de las tecnologías emergentes, establecer un conjunto significativo de puntos de referencia de rendimiento es crucial para lograr las metas .
El uso de métricas como los goles esperados o los porcentajes de posesión para evaluar a los equipos de fútbol no es particularmente preciso, como lo demuestran una serie de resultados sorprendentes en esta Copa del Mundo. Para tecnologías incipientes como la computación cuántica, cubierta en el informe reciente de IDTechEx, es aún más difícil establecer puntos de referencia universalmente aplicables que comuniquen los plazos de desarrollo y faciliten comparaciones significativas entre empresas competidoras y enfoques técnicos.
La posesión no lo es todo
Hay innumerables formas de medir la calidad de un equipo de fútbol: posesión, tiros al arco, goles esperados, precisión en los pases, desafíos aéreos ganados y una lista interminable. Si bien cada una de estas métricas tiene valor, en última instancia, ninguna puede considerarse de forma aislada. Lo mismo es cierto para las computadoras cuánticas. Las métricas de evaluación comparativa populares y ampliamente utilizadas incluyen el número de qubit, el tiempo de coherencia, la tasa de error, el volumen cuántico, el volumen algorítmico y las operaciones de capa de circuito por segundo.
Sin embargo, a diferencia de los goles en el fútbol, para la computación cuántica no hay un solo punto de datos que proporcione una medida indiscutible de calidad. Además, muchos puntos de referencia utilizados en la industria de la computación cuántica son incluso más complejos de entender que los “objetivos esperados”, especialmente para aquellos que no tienen experiencia en física.
A pesar de estos desafíos, la evaluación comparativa de la industria informática cuántica emergente es esencial para predecir tendencias tecnológicas, realizar inversiones e iniciar asociaciones. Como tal, aquellos interesados en esta tecnología potencialmente transformadora se beneficiarían de una mayor comprensión de los métodos comunes de evaluación comparativa, las compensaciones asociadas con cada enfoque y cómo se pueden usar en combinación.
También existe la posibilidad de que los desarrolladores de hardware mejoren la comunicación sobre cómo se pueden usar de manera efectiva los puntos de referencia de la computación cuántica al interactuar con partes interesadas no expertas.
Árbitros parciales
Uno de los desafíos de desarrollar métricas de evaluación comparativa para una nueva tecnología es que no existen reglas. Como resultado, las empresas que construyen computadoras cuánticas han desarrollado algunas métricas comparativas de computación cuántica. Pero aquí se corre el riesgo de combinar el entrenador de fútbol y el árbitro en un solo rol.
Si bien sería deseable un conjunto completamente independiente de puntos de referencia, muchos de los que son capaces de comprender la tecnología y establecer puntos de referencia significativos funcionan para las empresas que desarrollan computadoras cuánticas. Además, el desarrollo interno de métricas de evaluación comparativa que luego se adopten ampliamente ofrece una ventaja estratégica sustancial: como dice el refrán, ‘aquellos que definen los términos, controlan el debate’.
Si bien algunos puntos de referencia desarrollados internamente han hecho un buen trabajo al consolidar las métricas existentes en un solo parámetro, corren el riesgo de introducir aún más terminología, lo que fragmenta aún más el ecosistema de puntos de referencia. Por lo tanto, existe una necesidad considerable de puntos de referencia independientes y ampliamente aplicables que faciliten la comparación con respecto al estado de las empresas y tecnologías de computación cuántica hacia la comercialización.
Los niveles de preparación tecnológica (TRL) se utilizan ampliamente en muchos sectores para evaluar el estado de las tecnologías emergentes. Sin embargo, no se adaptan bien a la informática, ya que cada iteración comercialmente disponible de una tecnología informática demuestra una mejora sustancial del rendimiento a pesar de tener siempre un TRL de 10.
Esta consideración de ‘computación continua’ ha sido pasada por alto por algunos esfuerzos existentes para comparar las computadoras cuánticas. Por ejemplo, algunas escalas de benchmarking terminan en la producción de una ‘máquina universal’ o demostración de ‘supremacía’. Si esta lógica se aplicara a la industria informática clásica, los puntos de referencia no mostrarían ningún progreso desde la década de 1980. En lugar de centrarse en TRL, el enfoque de las computadoras cuánticas debe estar en la expansión continua de las capacidades para servir a un mercado direccionable en constante crecimiento. La pregunta debería ser, ‘¿ya están listas las computadoras cuánticas?’, sino ‘¿para quién más son útiles ahora?
Hay muchos desafíos cuando se trata de comparar computadoras cuánticas. La terminología y la ciencia que los sustenta son complejas y existen muchas tecnologías en competencia. Las empresas que desarrollan medidas de buenas computadoras cuánticas también las están utilizando para calificar su propia tecnología, y los estándares familiares como el nivel de preparación tecnológica no son muy útiles. Sin embargo, la evaluación comparativa es tan esencial para demostrar el progreso a los inversores y otras partes interesadas que deben continuar los esfuerzos para estandarizarla para la industria. Es crucial hacer hincapié en los aportes imparciales y qué tan cerca está la tecnología de agregar valor comercial/social. En definitiva, lo que necesita este juego es un gol.
