Hoy los problemas del cómputo parece que tienen que ver con el «big data», es decir, con la necesidad de analizar grandes cantidades de información y así hallar la mejor solución, dados ciertos criterios y factores, algunos de los cuales no se conocen en el momento de hacer los cálculos.

Por años, la computación cuántica ha prometido que hará el brinco conceptual y los grandes problemas, hoy de casi imposible solución, serán «fáciles» de resolver a través de la computación cuántica.

Pero Toshiba ha hallado algoritmos para computadoras clásicas, que ayudan a desarrollar un nuevo nivel de procesamiento que hace innecesario, al menos por ahora, la existencia de las computadoras cuánticas. Este algoritmo, que han perfeccionado por años, es capaz de analizar los datos de los mercados de forma más rápida y eficiente que usando algunas de las supercomputadoras más veloces del planeta.

El procedimiento al que hacemos referencia es el «algoritmo de la bifurcación simulada» (SBA por sus siglas en inglés), y se supone que es lo suficientemente bueno para ser usado para encontrar soluciones precisas para problemas de gran escala combinatoria, de forma que la solución sea lo suficientemente óptima.

Vamos, en términos muy sencillos, el algoritmo puede dar una buena solución a partir de muchas posibles, dado un problema muy complejo.

De acuerdo a su inventor, Hayato Goto, el algoritmo nace de la inspiración de la forma en que las computadoras cuánticas trabajan sobre muchas posibilidades para así hallar una solución adecuada y eficiente.

En el 2015, Goto se dio cuenta que añadiendo nuevas entradas al sistema con 100 mil variables hacía que la solución fuese dada en segundos a un costo reducido en términos computacionales.

Esto significa que Toshiba puede usar su nuevo algoritmo en las computadoras de escritorio estándar. Y si queremos ir a las odiosas comparaciones: un problema de optimización con 2000 variables conectadas, el algoritmo lo resolvió en 50 microsegundos, 10 veces más rápido que una computadora cuántica basada en laser.

El algoritmo SBA es altamente escalable, lo que significa que puede ser usado en clústers de CPUs y FPGAs, todo gracias a las contribuciones de Kosuke Tatsumura, otro de los investigadores seniors que se especializan en semiconductores.

Por otra parte, los esfuerzos de Microsoft, Google e IBM, principalmente, en la carrera por crear sistemas cuánticos comerciales, solamente han producido resultados limitados y además, siguen estando en gran medida dentro de los laboratorios.

Mientras tanto, científicos como Goto y Kosuke están explorando sistemas desde la raíz para mejorar los algoritmos clásicos. Toshiba espera que el SBA pueda optimizar operaciones financieras o bien haga más eficientes el cálculo de rutas de las empresas de mensajería. También se piensa en ayudar en el desarrollo de las drogas a nivel molecular.