Como anteriormente se ha mencionado, la computación cuántica ha sido una aplicación a la que se le ha apostado demasiado de la computación avanzada. Todos esos conceptos avanzados de cuántica parecen que no tienen ninguna aplicación en la vida real, pero te sorprendería saber que se pueden relacionar hasta con el automovilismo. Pero primero debemos recordar qué es la computación cuántica.

La computación cuántica es una tecnología de rápido crecimiento que aprovecha las leyes de la mecánica cuántica para resolver problemas demasiado complejos para las computadoras clásicas. Es un tipo de computación que aprovecha las propiedades colectivas de los estados cuánticos, como la superposición, la interferencia y el entrelazamiento, para realizar cálculos. Los dispositivos que realizan cálculos cuánticos se conocen como computadoras cuánticas. Aunque las computadoras cuánticas actuales son demasiado pequeñas para superar a las computadoras habituales (clásicas) para aplicaciones prácticas, se cree que son capaces de resolver ciertos problemas computacionales, como la factorización de enteros (que subyace en el cifrado RSA), sustancialmente más rápido que las computadoras clásicas. El estudio de la computación cuántica es un subcampo de la ciencia de la información cuántica.

Excelentes todos los conceptos de cuántica unidos con computación, pero ¿cómo se enlazan con el automovilismo? Se sabe que en las carreras de autos es muy importante el desempeño de este, que puede significar en campeonatos o ganancias de millones de dólares; milisegundos hacen la diferencia entre primer y segundo lugar. En una carrera, se llegan a generar 1 Tb de datos por carro, que pueden ser analizados para generar un gran beneficio al equipo. Para lograrlo, la compañía Zapata Computing se alió con Andretti Motorsports para estudiar sus datos con sus tecnologías cuánticas y trabajar en conjunto para ganar más carreras. El CEO de Zapata Computing, Chris Savoie, dio 3 aspectos principales, en los que la computación cuántica puede ayudar en el automovilismo, los cuáles se mencionan a continuación:

• Análisis de degradación de neumáticos: Un carro, viajando a velocidades muy grandes de más de 300 km/h degrada muy rápido los neumáticos, cambiándose normalmente entre 5 o más veces en una carrera. Este no es un tema mínimo, ya que los cambios deben de ser muy estratégicos, dependiendo de la pista, el conductor, tipo de llantas y, sobre todo, del tiempo que lleva el cambio. Todas estas variables, deben de ser analizadas, y para un analizador de datos, este puede ser un problema muy complejo por resolver, es aquí donde entra la computación cuántica y su avanzada forma de analizar y crear modelos, para ayudar a guiar estas decisiones reuniendo datos de carreras anteriores, así como datos obtenidos en tiempo real de la carrera en curso. 
• Oportunidades de ahorro de combustible: Los autos necesitan ser recargados de combustible en las carreras, además, el conductor tiene control sobre el consumo de combustible por la manera en la que maneja. Si un equipo de carrera encuentra la manera de ahorrar combustible, sin perder eficiencia al manejar, puede evitar paradas para rellenar el tanque y así, disminuir el tiempo total de la carrera, pero también sin acabar la carrera con el tanque lleno, porque sería un desperdicio de tiempo y de combustible; en pocas palabras, tener un uso eficiente del mismo. Si se encuentran maneras de mejorar el consumo de combustible y determinar el mejor momento para rellenar, es también un problema de optimización ideal para que una computadora cuántica lo resuelva, con ayuda de aplicaciones de machine learning y análisis avanzado.
• Modelado predictivo de bandera amarilla: Una bandera amarilla durante una carrera ocurre cuando ocurre un accidente o hay restos de carrocería en la pista. Los conductores deben reducir su velocidad y rebasar a otro auto está prohibido. Un impacto significativo de este suceso es que la ventaja de un auto sobre otro es reducida, aunque esto podría significar también un buen momento para hacer una parada de pits dado que los autos no van a su máxima velocidad cuando está la bandera amarilla. Es por esto por lo que la alianza mencionada, buscará tener un modelo capaz de predecir cuándo puede ocurrir una bandera amarilla, para así aprovecharla y sacar la mayor ventaja de esta. Esto puede parecer que se quiera adivinar el futuro, pero con una gran capacidad de procesamiento de las computadoras cuánticas y un correcto análisis de datos, pueden hacerlo realidad. Esto implicaría estudiar todo lo relacionado con la carrera, condición de la pista, condición de los autos, conductores, sus comportamientos y muchas otras características de la carrera en tiempo real. Será muy interesante ver cómo se planea para lograrlo y si se llega a un grado alto de precisión. 

Esta será una colaboración a largo plazo. Debido a que las computadoras cuánticas disponibles aún no son lo suficientemente potentes como para proporcionar una ventaja, las primeras implementaciones de este trabajo utilizarán algoritmos de inspiración cuántica. Sin embargo, la intención es que a medida que los procesadores cuánticos se vuelvan más poderosos, estos algoritmos finalmente se trasladarán a computadoras cuánticas completas y permitirán a las empresas crear modelos más grandes, más complejos y precisos para mejorar su ventaja.

Bibliografía

D. (2022, 27 mayo). How Zapata and Andretti Motorsport Will Use Quantum Computing to Gain an Edge at the Indianápolis 500. Quantum Computing Report. https://quantumcomputingreport.com/how-zapata-and-andretti-motorsport-will-use-quantum-computing-to-gain-an-edge-at-the-indianapolis-500/