Más allá del LHC: Computación cuántica y los datos del CERN
Durante sus años de funcionamiento, los experimentos del LHC han producido una cantidad extraordinaria de información. En diciembre de 2025, CERN anunció que había alcanzado un exabyte de datos experimentales almacenados, equivalente a un millón de terabytes.
Pero el verdadero desafío no consiste únicamente en almacenar esa información.
El problema es determinar qué datos contienen una señal física relevante, reconstruir millones de eventos de colisión, simular procesos extremadamente complejos y encontrar patrones que podrían revelar fenómenos que todavía no conocemos.
Y aquí aparece una tecnología que hasta hace pocos años parecía pertenecer exclusivamente a la ciencia ficción: la computación cuántica.
El LHC está entrando en una nueva era de datos
El LHC ya ha demostrado que aumentar la cantidad de colisiones significa obtener más información científica.
En 2025, ATLAS y CMS alcanzaron conjuntamente nuevos récords de luminosidad integrada. CERN calcula que ambos experimentos han recibido alrededor de 50 millones de miles de millones de colisiones a lo largo de su operación.
El próximo gran salto será el High-Luminosity LHC (HL-LHC).
La nueva infraestructura está diseñada para incrementar considerablemente el número de colisiones disponibles para los investigadores. CERN estima que el HL-LHC podrá producir más de 250 inversos de femtobarn de datos por año y alcanzar hasta 4.000 inversos de femtobarn durante su periodo operativo.
Más colisiones significan más oportunidades para descubrir nueva física.
Pero también significan una presión mucho mayor sobre los sistemas de procesamiento.
El problema no es guardar los datos: es encontrar la información importante
Una colisión de partículas puede producir una enorme cantidad de información.
Los detectores registran señales procedentes de las partículas resultantes y los sistemas informáticos deben decidir rápidamente qué eventos merecen ser conservados para su análisis posterior.
CERN utiliza sistemas de filtrado conocidos como triggers para seleccionar los acontecimientos potencialmente interesantes. Solo una pequeña fracción de la información generada por los detectores llega finalmente al almacenamiento permanente.
Esto transforma el problema.
No se trata simplemente de:
“Tenemos demasiados datos.”
La pregunta real es:
“¿Cómo encontramos señales extremadamente raras dentro de cantidades gigantescas de información?”
Ese es un problema perfecto para la inteligencia artificial, los superordenadores y, potencialmente, determinadas tecnologías cuánticas.
CERN ya está investigando computación cuántica
La idea de utilizar ordenadores cuánticos en física de partículas no es una especulación puramente futurista.
CERN mantiene actualmente líneas de investigación dedicadas a algoritmos cuánticos, aprendizaje automático cuántico y arquitecturas híbridas clásico-cuánticas para problemas relacionados con física de altas energías.
Uno de los objetivos es estudiar si determinados algoritmos cuánticos pueden mejorar tareas específicas del análisis de datos producidos por los experimentos del LHC.
Esto incluye problemas como clasificación de eventos, detección de señales, reconstrucción de partículas, simulación física y optimización de recursos informáticos.
La clave está en una palabra:
específicas.
La computación cuántica no está siendo planteada como un sustituto general de toda la infraestructura informática del CERN.
La verdadera revolución podría ser híbrida
Durante mucho tiempo, la imaginación popular presentó el ordenador cuántico como una máquina destinada a reemplazar al ordenador convencional.
La realidad es bastante diferente.
CERN considera que la adopción inicial de la computación cuántica probablemente estará vinculada a su integración con grandes sistemas clásicos. En otras palabras, los procesadores cuánticos podrían actuar como aceleradores especializados dentro de infraestructuras híbridas.
El esquema podría parecerse a esto:
Detectores → procesamiento clásico → inteligencia artificial → selección de datos → procesador cuántico especializado → análisis clásico → resultado científico
El ordenador clásico seguiría realizando gran parte del trabajo.
La máquina cuántica intervendría únicamente cuando un determinado problema pudiera beneficiarse de sus propiedades.
Es un cambio de paradigma mucho más interesante que la idea de simplemente “reemplazar los superordenadores”.
¿Qué podría hacer un ordenador cuántico en el LHC?
Una de las áreas que CERN está investigando es el Quantum Machine Learning, o aprendizaje automático cuántico.
Los investigadores estudian circuitos y modelos cuánticos capaces de trabajar con problemas relacionados con la clasificación de señales y el análisis de datos de física de altas energías.
Uno de los proyectos de CERN explora específicamente algoritmos de aprendizaje automático cuántico para identificar posibles señales de supersimetría dentro de los datos producidos por las colisiones del LHC.
La importancia de este enfoque está en que una señal nueva podría estar escondida dentro de un fondo de acontecimientos mucho más numerosos.
El desafío consiste en distinguir:
señal física potencial → fondo convencional
con la mayor precisión posible.
Si determinados modelos cuánticos consiguen representar o analizar estas estructuras de manera más eficiente en ciertos problemas, podrían convertirse en una herramienta adicional para los físicos.
También se estudia la reconstrucción de partículas
Otro problema fundamental aparece inmediatamente después de una colisión.
Los detectores registran enormes cantidades de señales que deben convertirse en trayectorias y características físicas de las partículas.
CERN está investigando redes neuronales gráficas cuánticas para estudiar si los algoritmos cuánticos pueden ayudar a realizar el seguimiento de partículas de manera más eficiente. La relevancia de este problema aumentará a medida que crezca la tasa de colisiones del LHC.
Aquí convergen tres tecnologías:
física de partículas + inteligencia artificial + computación cuántica.
Y esa combinación puede convertirse en uno de los campos más interesantes de la informática científica durante las próximas décadas.
El problema va mucho más allá del análisis de datos
La computación cuántica también podría tener aplicaciones en la propia simulación de fenómenos físicos.
Algunas simulaciones utilizadas en física de partículas son extremadamente difíciles para los ordenadores clásicos.
CERN señala, por ejemplo, que determinados métodos clásicos presentan limitaciones para estudiar cuestiones como la dinámica en tiempo real del plasma de quarks y gluones, ciertos aspectos de la cromodinámica cuántica y fenómenos que aparecen en regímenes extremos.
Los ordenadores cuánticos ofrecen una posibilidad conceptualmente diferente:
utilizar sistemas cuánticos para simular sistemas cuánticos.
Esto no significa que el problema esté resuelto.
Actualmente existen importantes limitaciones relacionadas con el número de cúbits, el ruido, la corrección de errores, la calidad de los datos y la capacidad de ejecutar algoritmos suficientemente complejos.
Pero precisamente por eso CERN está investigando estas tecnologías antes de que alcancen una madurez completa.
La computación cuántica todavía tiene grandes obstáculos
Sería un error pensar que los ordenadores cuánticos actuales pueden simplemente conectarse al LHC y comenzar a procesar sus datos.
La situación es mucho más complicada.
Los experimentos de física de altas energías trabajan con conjuntos de datos enormes y con acontecimientos que pueden contener decenas o cientos de variables.
Los estudios de CERN señalan que, con el hardware cuántico actual, resulta necesario reducir y transformar los datos antes de introducirlos en los dispositivos cuánticos. Por eso, las arquitecturas híbridas son actualmente una estrategia fundamental.
Además, existe el problema del ruido cuántico.
Los cúbits son extremadamente sensibles a su entorno y los errores pueden acumularse durante los cálculos.
Por esta razón, la computación cuántica todavía no puede considerarse una solución universal para el procesamiento masivo de datos científicos.
La pregunta correcta no es:
“¿Cuándo sustituirá la computación cuántica a los superordenadores?”
Sino:
“¿Qué problemas concretos pueden resolverse mejor combinando computación clásica y cuántica?”
Del superordenador al ecosistema de computación
El futuro de la informática científica probablemente no dependerá de una única arquitectura.
CERN ya trabaja con una enorme infraestructura distribuida y está explorando un futuro en el que puedan coexistir CPU, GPU, aceleradores de inteligencia artificial y tecnologías cuánticas.
Esto podría generar una arquitectura completamente diferente a la informática tradicional.
Cada tipo de hardware realizaría las tareas para las que está mejor adaptado.
CPU: procesamiento general.
GPU: cálculos masivamente paralelos e inteligencia artificial.
IA: clasificación, reconstrucción y detección de patrones.
HPC: simulaciones científicas de gran escala.
Computación cuántica: determinados problemas de optimización, simulación y análisis donde pueda existir una ventaja.
El resultado sería una especie de ecosistema computacional científico híbrido.
¿Podría la computación cuántica ayudar a descubrir nueva física?
Esta es posiblemente la pregunta más fascinante.
El objetivo final del LHC no es generar petabytes ni exabytes.
Es encontrar respuestas.
¿Por qué existe más materia que antimateria?
¿Qué constituye la materia oscura?
¿Existen partículas todavía desconocidas?
¿Hay nuevas simetrías fundamentales?
¿Puede existir física más allá del Modelo Estándar?
Responder estas preguntas requiere analizar cantidades enormes de información y comparar los resultados experimentales con modelos teóricos cada vez más sofisticados.
La computación cuántica podría convertirse en una pieza de ese proceso.
Pero todavía no sabemos hasta dónde llegará.
CERN está investigando precisamente esa frontera.
El futuro podría no ser un nuevo acelerador, sino una nueva forma de procesar la información
Durante décadas, la física de partículas se ha apoyado en una carrera tecnológica.
Aceleradores más grandes.
Detectores más precisos.
Más colisiones.
Más almacenamiento.
Más capacidad de cálculo.
Ahora aparece una nueva dimensión:
computar de otra manera.
El próximo salto de la física experimental podría depender tanto de la capacidad para interpretar los datos como de la capacidad para producirlos.
La computación cuántica no está preparada para reemplazar la infraestructura clásica del CERN.
Todavía existen enormes desafíos técnicos y científicos.
Pero la dirección ya está marcada: CERN está estudiando cómo integrar computación cuántica, inteligencia artificial, supercomputación y sistemas distribuidos para afrontar los problemas que traerán las próximas generaciones de experimentos.
Y quizá esa sea la verdadera frontera que comienza después del LHC:
no construir una máquina capaz de generar más datos, sino desarrollar máquinas capaces de descubrir qué esconden.
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