Google dijo que su chip cuántico Willow redujo los errores aproximadamente 40 veces al preparar "magic states", un recurso especializado requerido para cálculos cuánticos que eventualmente podrían amenazar las billeteras de Bitcoin. Los resultados fueron publicados esta semana en Science.

El experimento logró una fidelidad de alrededor del 99,99 por ciento entre los estados que pasaron la inspección, aunque solo aproximadamente el 8 por ciento de los intentos de preparación tuvo éxito, y persisten importantes desafíos de escalado.

Los hallazgos no hacen que un ataque contra Bitcoin sea 40 veces más barato. En cambio, avanzan un método de ingeniería que podría ayudar a las futuras computadoras cuánticas a sostener los aproximadamente 500,000 magic states confiables por segundo requeridos bajo un ataque modelado.

El trabajo aborda un desafío que rara vez aparece en el debate sobre la computación cuántica y bitcoin, que generalmente se centra en qué tan grande tendría que ser la máquina que necesitaría un atacante, mientras presta menos atención a cuánto de esa máquina estaría ocupada en prepararse para calcular.

Por qué las monedas más antiguas le dan más tiempo a un atacante

Una billetera de bitcoin usa una clave secreta para aprobar pagos y una clave pública correspondiente que permite a la red verificar esas aprobaciones. Gastar generalmente revela la clave pública, mientras que algunos tipos de pago la exponen desde el inicio.

Se supone que retroceder desde la clave pública hasta la secreta requiere una cantidad de cómputo poco práctica, y eso es lo que hace que la ingeniería inversa de billeteras cripto sea prácticamente imposible. Sin embargo, una computadora cuántica lo suficientemente grande que ejecute el algoritmo de Shor podría, en teoría, hacer ese cálculo. Quien recuperara la clave secreta podría firmar transacciones como el propietario, y la red las aceptaría como genuinas. El matemático Peter Shor publicó por primera vez el método en 1994, pero nadie lo ha demostrado todavía.

Una frase de recuperación guardada en un cajón físico no ofrece protección contra dicho ataque, porque el atacante trabajaría a partir de información que ya se encuentra en la blockchain.

Algunos formatos de pago más recientes ocultan la clave pública detrás de un hash —una huella digital— hasta que el propietario gasta. Un atacante que apunte a una clave previamente oculta tendría que esperar esa exposición y podría necesitar recuperar el secreto con la rapidez suficiente para interferir con el pago.

Esa es también la razón por la que monedas perdidas presentan un problema difícil. Bitcoin puede introducir protecciones de gasto más fuertes, pero alguien aún necesita las claves existentes para mover las antiguas tenencias hacia ellas. Si esas claves se pierden, el propietario no puede hacer la transferencia, y la clave pública expuesta queda disponible para un atacante futuro.

Las tenencias de los primeros años de Bitcoin a menudo se describen como de la "era de Satoshi", por el creador seudónimo de la red, y muchas de las recompensas tempranas se pagaron directamente a la clave pública —un formato que colocó la clave misma en la blockchain en lugar de un hash de esta. Algunas de las tenencias más antiguas de bitcoin han tenido sus claves públicas expuestas desde que fueron minadas, y las monedas antiguas se han estado moviendo a medida que crece el debate cuántico. El 7 de octubre, 100,02 BTC intactos desde julio de 2010 se movieron después de más de 16 años, con un valor de aproximadamente 8,5 millones de dólares. En agosto, seis billeteras inactivas desde 2011–2014 movieron otros 553,59 BTC, por un valor de alrededor de 40 millones de dólares en ese momento.

Esas transferencias no establecen por sí solas que los tenedores estén respondiendo a los temores cuánticos; mover monedas puede significar igualmente cambiar de billetera, reorganizar tenencias o prepararse para vender.

El costo de prepararse

Las computadoras cuánticas almacenan información en unidades llamadas qubits, que son extremadamente frágiles. El calor, las vibraciones y las señales parásitas pueden perturbarlas e introducir errores, y agregar más qubits también añade más oportunidades de equivocación.

Los ingenieros lidian con esto organizando muchos qubits físicos en grupos que detectan y corrigen errores. Cada grupo se comporta como una unidad más confiable conocida como qubit lógico. Esas unidades luego necesitan el equivalente digital de combustible para ejecutar ciertas operaciones: estados cuánticos especialmente preparados que los investigadores llaman "magic states". Cada uno se consume al usarse, por lo que la computadora debe seguir produciéndolos a lo largo de un cálculo.

Piense en una cocina de restaurante donde cada plato requiere un lote fresco de una salsa que no se puede reutilizar, y parte del personal debe seguir haciendo salsa mientras los demás cocinan. En una computadora cuántica, el hardware dedicado a producir magic states es hardware que no puede asignarse a otro trabajo.

Esa sobrecarga significa que un posible atacante enfrenta dos problemas a la vez: ensamblar una máquina lo suficientemente grande para ejecutar el cálculo y mantenerla abastecida de estados durante toda la duración.

El método de Google, llamado cultivation, comienza con una versión aproximada del estado, la revisa en busca de errores y descarta los intentos defectuosos. El objetivo es producir estados limpios usando menos hardware del que requerían los métodos anteriores.

La compañía reportó una fidelidad de alrededor del 99,99% —una medida de qué tan cerca estuvieron estados terminados de lo que los investigadores buscaban—. Ese número aplica solo a los estados que pasaron la inspección. Willow conservó aproximadamente el 8% de sus intentos después de las verificaciones durante la preparación y medición. De cada 100 intentos, unos ocho pasaron la prueba.

Los próximos pasos incluyen ejecutar el proceso a una escala mucho mayor y mantener los estados útiles a medida que se incorporan a cálculos más largos. Los investigadores dicen que se necesita más trabajo en operaciones en tiempo real y en trasladar los estados a configuraciones de corrección de errores más robustas.

Cómo se relaciona con investigaciones anteriores

En marzo, Google estimó que una futura computadora cuántica superconductora con menos de 500,000 qubits físicos podría quebrar la criptografía de billeteras utilizada por Bitcoin y Ethereum, bajo un conjunto específico de supuestos de hardware. En septiembre, CoinDesk informó sobre investigadores que redujeron la carga de trabajo de un cálculo central usado en ese ataque. Ese trabajo cubrió un componente, dejando fuera el ataque completo y los costos de hardware físico de ejecutarlo.

Esos estudios reducen la cantidad de cálculos que un atacante debe hacer. Cultivation aborda el costo de abastecer la máquina mientras realiza ese cálculo. Las ganancias no pueden simplemente multiplicarse entre sí: la estimación de marzo de Google ya asumía una producción eficiente de magic states, y el experimento prueba parte de ese enfoque de ingeniería en lugar de proporcionar otra reducción de 40 veces en el costo estimado de atacar bitcoin.

En conjunto, el trabajo traza la lista pendiente de ingeniería —suficientes qubits físicos, un cálculo más ligero y un suministro confiable de estados—, con cada elemento demostrado hasta ahora por separado y no como una máquina completa.

El artículo de marzo también muestra cuánto combustible consumiría un ataque. Para un ataque modelado de aproximadamente nueve minutos después de que una clave pública se hace disponible, Google estimó que la máquina necesitaría alrededor de 500,000 magic states suficientemente confiables cada segundo.

Hasta que cultivation y los demás componentes se demuestren funcionando juntos a gran escala, el ataque modelado sigue siendo una estimación de hardware y no una capacidad operativa.