Simulando fertilizante

Daniel Pérez Lozano · 29-06-2021 10:00 · Ganadores "Tu investigación en una imagen o 1000 palabras" - 1ª Edición

La orina, comúnmente conocida como pis, es un desecho de nuestros cuerpos que contiene urea, un fertilizante rico en nitrógeno utilizado en agricultura. A pesar de que algunas investigaciones han mostrado que el pis se puede usar como fertilizante para mejorar el crecimiento de los cultivos, la logística de recoger el pis de cada persona que vive en una ciudad lo hace poco práctico. Imagina tener un wáter separado de tu wáter corriente, conectado a un sistema de tuberías que discurrirían de forma paralela al sistema de tuberías ya existente, y que recogiese el pis de una ciudad entera en tanques enorme o lagos de pis. Supondría un gran reto.

Figura 1. Impresión artística de un sistema de tuberías paralelo para la recolección de orina.

Afortunadamente, existen maneras de producir grandes cantidades de fertilizante que nos ahorran tener que usar el pis. Entre 1909 y 1910, Fritz Haber, Robert Le Rossignol and Carl Bosch desarrollaron un proceso para sintetizar un fertilizante a escala industrial. Este proceso se conoce como el proceso de Haber – Bosh, y consiste en la transformación de hidrógeno y nitrógeno en amoniaco usando un reactor químico a alta presión y temperatura.

Figura 2. Reacción del amoniaco

Este desarrollo en combinación con otros desarrollos en la agricultura, han hecho posible alimentar a miles de millones de personas, ya que permitió multiplicar la producción agrícola a lo largo del mundo: la producción de trigo de Francia y China en 2000 se multiplicó por 5.8 y 3.8 respectivamente comparado con 1900. La producción de maíz en los Estados Unidos pasó de 1.6 toneladas por hectárea en 1900 a 8.5 toneladas por hectárea en 2000. Además, todo este incremento en la producción se consiguió sin aumentar la superficie de terreno cultivado en la misma proporción. Sin embargo, el proceso Haber–Bosh tiene un alto coste medioambiental ya que actualmente consume alrededor del 1% de la energía mundial.

Mientras tanto, la naturaleza puede fabricar amoniaco sin despeinarse. Existen bacterias en la tierra, las raíces de algunas plantas y algas que pueden transformar hidrógeno y nitrógeno en amoniaco a temperatura y presión ambiente gracias una encima llamada nitrogenasa, que a su vez es capaz de sintetizar amoniaco. A pesar de conocer la estructura y composición de la nitrogenasa nadie ha sido capaz de entender el mecanismo por el cual se produce amoniaco. Los experimentos no han sido capazas de revelar suficientes detalles sobre el proceso químico, y las simulaciones por ordenador necesarias están fuera del alcance de los ordenadores actuales. Entender cómo la naturaleza sintetiza el amoniaco tendría unas implicaciones enormes ya que, por ejemplo, ayudaría a reducir el consumo energético mundial alrededor del1%, una cantidad equivalente a toda la electricidad consumida en España en 2019.

Figura 3. Enzima nitrogenasa.

¿Existe alguna posibilidad de revelar los secretos de la nitrogenasa?

En 2017, un grupo de investigadores mostraron que es posible simular cómo la nitrogenasa sintetiza el amoniaco en un ordenador cuántico.

Un ordenador cuántico es un dispositivo que procesa información, al igual que cualquier ordenador estándar, pero lo hace usando las reglas de la mecánica cuántica. Esto significa que puede aprovecharse de fenómenos cuánticos como la superposición cuántica, el entrelazamiento o la interferencia cuántica para computar de manera más eficiente. Por ejemplo, cálculos que tardarían miles de años en u ordenado convencional pueden ser realizados en un ordenador cuántico en cuestión de horas o días.

Un ordenador convencional usa bits clásicos, ceros y unos, para procesar información. Por ejemplo, cuando usas un filtro de Instagram, lo que tu teléfono realmente hace es procesar la información de la imagen de tal manera que la modifica de acuerdo con las instrucciones del filtro. Los ceros y unos que codifican cada píxel se suman, multiplica o intercambian de posición siguiendo el algoritmo del filtro.

En el caso de un ordenador cuántico, los bits clásicos se convierten en bit cuánticos o qubits. Además de usar los ceros y unos, un ordenador cuántico puede usar una superposición de estos dos valores para procesar información. Esto significa que un bit cuántico puede tomar de manera simultánea los valores cero y uno, de la misma manera que el gato está vivo y muerto simultáneamente en el experimento de la paradoja de Schrödinger. Gracias a los fenómenos cuánticos, podemos hacer más cosas a parte de sumar multiplicar y mezclar los ceros y unos que representan la imagen de nuestro selfi. Si tuviésemos un filtro de Instagram cuántico seríamos capaces de modificar todos los píxeles de nuestro selfi de manera simultánea, al contrario que pasa con los filtros normales de Instagram, en los que los píxeles se modifican uno a uno o de a pocos.

Figure 4 Representación de bits clásicos (izquierda) y un bit cuántico (derecha).

Simular reacciones químicas como la síntesis del amoniaco es una aplicación natural para los ordenadores cuánticos, ya que la química a su nivel más fundamental se rige por las leyes de la mecánica cuántica. Sin embargo, las posibilidades no acaban aquí. La computación cuántica tiene aplicaciones en finanzas, seguridad informática o ciencia de los materiales. Algunos algoritmos cuánticos ofrecen una ventaja computacional sobre sus alternativas clásicas, lo que hace que problemas intratables debido al enorme tiempo de computación requerido usando ordenadores convencionales puedan ser accesible un futuro próximo.

Hoy en día existen ordenadores cuánticos, pero todavía no son los suficientemente potentes para resolver problemas que se puedan considerar útiles. Compañías como IBM, Google o IONQ disponen de pequeños ordenadores cuánticos donde se pueden probar prototipos de algoritmos que ayudan a entender los requisitos y los retos para escalar estos sistemas a tamaños mayores.

Figura 5 ordenador cuántico de IBM, Foto tomada en 2018 ASCE (Créditos: Graham Carlow).

Como investigador en computación veo la situación actual con mucho optimismo y emoción. Junto con mis compañeros, estamos buscando soluciones a los grandes retos de la computación cuántica. Nuestra investigación se centra en la fabricación de procesadores cuánticos y sobre cómo llevar a cabo esta fabricación usando las herramientas que se usan en la fabricación de ordenadores convencionales. Además, también investigamos sobre nuevos materiales que puedan implementarse para mejorar la calidad de los ordenadores cuánticos actuales.

Investigar sobre computación cuántica puede parecer un trabajo de ingeniería más que de ciencia. Sin embargo, la investigación en computación cuántica trata de desarrollar una herramienta que permita a miles de científicos responder a sus preguntas, que como en el caso del amoniaco y la nitrogenasa, nos permitan desarrollar un futuro más sostenible.

Sobre el autor: 

Daniel Pérez Lozano nació en el madrileño barrio de Aluche en 1990. Tras licenciarse en ciencias físicas en la universidad Complutense de Madrid se mudó a Lovaina, Bélgica donde obtuvo su doctorado sobre materiales superconductores en la universidad católica de Lovaina. Tras esto, se mudo a Goteborg, Suecia, para comenzar un postdoctorado en la universidad de Chalmers enmarcado en el proyecto OpenSuperQ: A Quantum Computer for Europe. Tras año y medio de postdoctorado volvió a hacer las maletas para volver a Bélgica donde realiza un segundo postdoctorado sobre computación cuántica en IMEC, un centro de I + D para tecnologías nano y digitales.

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