Marc Sureda
Fujitsu ha liberado el código fuente de su entorno de programación Open Quantum Application Research Package (conocido internamente como OpenQARP), poniéndolo a disposición de la comunidad de desarrolladores a través del repositorio público GitHub. Esta herramienta informática está diseñada para facilitar la creación de programas en el ámbito de la computación cuántica, un área tecnológica enfocada en resolver modelos matemáticos complejos inabarcables para los sistemas informáticos convencionales, con aplicaciones directas en sectores como la investigación farmacológica, la ciencia de materiales o la ingeniería financiera.
La estrategia de la compañía nipona con este movimiento es fomentar el uso práctico de estas nuevas arquitecturas mediante la reutilización de código ya validado, evitando que los equipos de ingeniería deban escribir cada instrucción desde cero para resolver problemas recurrentes. Antes de esta publicación general, la empresa distribuyó una versión preliminar de la plataforma desde el mes de febrero de 2026 a más de 80 entidades. Este periodo de pruebas a gran escala se llevó a cabo tanto a través de proyectos de investigación compartida como mediante el programa corporativo Quantum Simulator Challenge, logrando recabar diversos avances y ajustes en el desarrollo de este tipo de soluciones para la industria.
En su versión definitiva, la plataforma integra más de un centenar de elementos de programación que pueden ensamblarse entre sí, reduciendo significativamente la carga de trabajo de los responsables de TI y los ingenieros de software. La arquitectura del sistema incluye más de 70 bloques básicos intercambiables, tales como funciones para la preparación de estados, capas de aproximación matemática y herramientas para ejecutar la Transformada Cuántica de Fourier. A partir de estas piezas, el entorno ofrece más de una 20 de algoritmos completos y listos para ser ejecutados, abarcando soluciones adaptadas tanto para la generación actual de procesadores cuánticos con tasas de error físico (conocidos técnicamente como dispositivos NISQ), como rutinas de estimación de fase para las futuras máquinas tolerantes a fallos.
La utilidad práctica de esta modularidad se evidencia en los propios flujos de trabajo del fabricante. Al programar cálculos de química orientados a analizar estados electrónicos moleculares, el uso de estos componentes prefabricados permitió reducir el volumen de código necesario de casi 130 líneas en lenguaje Python a menos de cuarenta. Además, el paquete incorpora fórmulas matemáticas complejas diseñadas originalmente por la propia marca, concebidas para optimizar el rendimiento y los tiempos de proceso. Estas aportaciones propias consiguen, por ejemplo, disminuir el número de compuertas lógicas necesarias para preparar estados iniciales aprovechando cálculos previos realizados por ordenadores clásicos, o simplificar la obtención de información sobre espectros de energía.
En lo que respecta a la ejecución técnica, el entorno de trabajo puede instalarse en ordenadores personales estándar que soporten el lenguaje Python, permitiendo realizar pruebas básicas sin inversión en hardware dedicado. Sin embargo, su verdadero potencial se despliega en infraestructuras de alto rendimiento. El código permite su integración directa con la plataforma CUDA-Q de NVIDIA, habilitando a los usuarios para ejecutar circuitos cuánticos en entornos abiertos que aprovechan la aceleración de las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Desde la firma de semiconductores estadounidense han valorado positivamente esta integración, señalando que la combinación de herramientas de código abierto con el acceso a la aceleración gráfica es fundamental para que las organizaciones puedan escalar sus proyectos y avanzar hacia una informática cuántica con una utilidad real en el mercado corporativo.
Por otro lado, el software también opera de forma nativa en el simulador de cuarenta cúbits de Fujitsu, una infraestructura de supercomputación basada en más de un millar de nodos del modelo PRIMEHPC FX700, equipados con procesadores A64FX. De cara a los próximos meses, los responsables del proyecto planean extender la compatibilidad de la plataforma hacia nuevos entornos de simulación basados en la arquitectura STAR, la cual se encuentra actualmente en fase de investigación por parte de la compañía, con el objetivo de seguir expandiendo el ecosistema de aplicaciones industriales operativas y resolver retos tecnológicos complejos.
