La computación cuántica representa un cambio de paradigma que desafía suposiciones fundamentales de las pruebas de software tradicionales. Donde la computación clásica es determinista, la cuántica es probabilística. Donde los bits clásicos son 0 o 1, los qubits existen en superposición. Probar aplicaciones cuánticas requiere metodologías completamente nuevas.
El Desafío de las Pruebas Cuánticas
Las pruebas tradicionales asumen:
- Salidas deterministas: La misma entrada siempre produce la misma salida
- Estado observable: Puedes examinar el estado del sistema sin cambiarlo
- Lógica clásica: Condiciones binarias verdadero/falso
La computación cuántica rompe las tres:
- Resultados probabilísticos: Las mediciones producen diferentes resultados en diferentes ejecuciones
- Efecto observador: La medición colapsa el estado cuántico
- Entrelazamiento cuántico: Los qubits se correlacionan de formas no clásicas
Fundamentos de Pruebas Cuánticas
Validación de Pruebas Probabilísticas
from qiskit import QuantumCircuit, execute, Aer
import numpy as np
class QuantumCircuitTester:
def __init__(self, shots=10000):
self.simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
self.shots = shots
def test_quantum_circuit_distribution(self):
"""Probar que el circuito cuántico produce distribución de probabilidad esperada"""
# Circuito cuántico simple: puerta Hadamard crea superposición
qc = QuantumCircuit(1, 1)
qc.h(0) # Hadamard en qubit 0
qc.measure(0, 0)
# Ejecutar circuito múltiples veces
job = execute(qc, self.simulator, shots=self.shots)
result = job.result()
counts = result.get_counts(qc)
# Esperado: 50% |0⟩, 50% |1⟩ (dentro de varianza estadística)
total = sum(counts.values())
prob_0 = counts.get('0', 0) / total
prob_1 = counts.get('1', 0) / total
# Prueba estadística con intervalo de confianza
expected_prob = 0.5
std_error = np.sqrt(expected_prob * (1 - expected_prob) / self.shots)
confidence_interval = 3 * std_error # 99.7% confianza
assert abs(prob_0 - expected_prob) < confidence_interval
assert abs(prob_1 - expected_prob) < confidence_interval
def test_bell_state_entanglement(self):
"""Validar entrelazamiento cuántico en estado de Bell"""
# Crear estado de Bell: (|00⟩ + |11⟩) / √2
qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0) # Superposición en qubit 0
qc.cx(0, 1) # CNOT: entrelazar qubit 0 y 1
qc.measure([0, 1], [0, 1])
job = execute(qc, self.simulator, shots=self.shots)
counts = job.result().get_counts(qc)
# Esperado: 50% |00⟩, 50% |11⟩, 0% |01⟩ o |10⟩
total = sum(counts.values())
prob_00 = counts.get('00', 0) / total
prob_11 = counts.get('11', 0) / total
prob_01 = counts.get('01', 0) / total
prob_10 = counts.get('10', 0) / total
# Verificar entrelazamiento: solo estados correlacionados aparecen
assert prob_00 > 0.45 and prob_00 < 0.55
assert prob_11 > 0.45 and prob_11 < 0.55
assert prob_01 < 0.05
assert prob_10 < 0.05
Pruebas de Algoritmos Cuánticos
Validación del Algoritmo de Búsqueda de Grover
from qiskit import QuantumCircuit, execute, Aer
from qiskit.circuit.library import GroverOperator
class TestGroverAlgorithm:
def test_grover_search_amplification(self):
"""Probar que el algoritmo de Grover encuentra elemento marcado con alta probabilidad"""
num_qubits = 2
marked_state = '11'
# Oráculo: marca el estado objetivo
oracle = QuantumCircuit(num_qubits)
oracle.cz(0, 1) # Marcar estado |11⟩
# Operador de Grover
grover_op = GroverOperator(oracle)
# Circuito completo de Grover
qc = QuantumCircuit(num_qubits, num_qubits)
qc.h(range(num_qubits)) # Superposición inicial
# Iteraciones óptimas para 4 elementos: π/4 * √4 ≈ 1
qc.append(grover_op, range(num_qubits))
qc.measure(range(num_qubits), range(num_qubits))
# Ejecutar
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
result = execute(qc, simulator, shots=1000).result()
counts = result.get_counts()
# Grover debería encontrar |11⟩ con >90% probabilidad
prob_marked = counts.get(marked_state, 0) / sum(counts.values())
assert prob_marked > 0.90, \
f"Grover encontró estado marcado con solo {prob_marked:.2%} probabilidad"
Detección y Mitigación de Errores
Las computadoras cuánticas son ruidosas. Las pruebas deben tener en cuenta errores de hardware.
Pruebas de Modelo de Ruido
from qiskit.providers.aer.noise import NoiseModel, depolarizing_error
class TestNoiseResilience:
def test_algorithm_under_noise(self):
"""Validar que el rendimiento del algoritmo se degrada con gracia con ruido"""
# Crear modelo de ruido
noise_model = NoiseModel()
error_1q = depolarizing_error(0.01, 1) # 1% error en puertas de un qubit
error_2q = depolarizing_error(0.05, 2) # 5% error en puertas de dos qubits
noise_model.add_all_qubit_quantum_error(error_1q, ['h', 'x', 'z'])
noise_model.add_all_qubit_quantum_error(error_2q, ['cx'])
# Probar circuito simple con y sin ruido
qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure([0, 1], [0, 1])
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
# Ejecución sin ruido
ideal_counts = execute(qc, simulator, shots=10000).result().get_counts()
# Ejecución con ruido
noisy_counts = execute(
qc, simulator,
noise_model=noise_model,
shots=10000
).result().get_counts()
# Analizar degradación
ideal_fidelity = (ideal_counts.get('00', 0) + ideal_counts.get('11', 0)) / 10000
noisy_fidelity = (noisy_counts.get('00', 0) + noisy_counts.get('11', 0)) / 10000
# El algoritmo debería degradarse pero permanecer por encima del umbral
assert noisy_fidelity > 0.85, "Degradación excesiva por ruido"
assert ideal_fidelity - noisy_fidelity < 0.15
Mejores Prácticas de Pruebas Cuánticas
Pirámide de Pruebas Cuánticas
/\
/ \ Pruebas en Hardware (Raras)
/----\
/ \ Simulación con Ruido (Semanal)
/--------\
/ \ Simulación Ideal (Continua)
/------------\
Herramientas y Frameworks
Framework | Propósito | Lenguaje | Mejor Para |
---|---|---|---|
Qiskit | IBM Quantum | Python | Computación cuántica general |
Cirq | Google Quantum | Python | Algoritmos NISQ |
Q# | Microsoft Quantum | Q# | Algoritmos cuánticos |
PennyLane | Quantum ML | Python | Híbrido cuántico-clásico |
Futuro del QA Cuántico
A medida que el hardware cuántico madura:
- Pruebas automatizadas de mitigación de errores se volverán esenciales
- Pruebas de mutación específicas cuánticas para verificar robustez de algoritmos
- Pruebas de compatibilidad entre plataformas en hardware IBM, Google, Rigetti
- Benchmarking de rendimiento para validación de ventaja cuántica
Conclusión
El QA de computación cuántica requiere repensar fundamentalmente las estrategias de prueba. La validación probabilística, el modelado de ruido y el análisis estadístico reemplazan las aserciones deterministas. Si bien los simuladores permiten pruebas de desarrollo rápidas, la validación de hardware sigue siendo esencial para la implementación en el mundo real.