La computación cuántica no ayudará a resolver los problemas con el pronóstico del tiempo a largo plazo. Nuestra comprensión matemática del clima es bastante buena, y nuestra capacidad para crear soluciones a esas ecuaciones en computadoras clásicas es bastante buena.
Un gran problema es medir las condiciones climáticas actuales.
Los modelos meteorológicos exhiben un fenómeno llamado “sensibilidad a las condiciones iniciales”. A modo de ilustración, eso significa que si conecta un valor de entrada … digamos, x = 1 a la vez t = 1, entonces puede obtener un valor a largo plazo de, digamos, x = 10 en el tiempo t = 10. Pero si conectó un valor ligeramente diferente … digamos x = 1.0001 en el tiempo t = 1, podría terminar con un valor muy diferente al mismo tiempo más tarde; diga x = -430 en t = 10.
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Para estar seguro, he inventado estos números y no dije intencionalmente qué representa x. Pero con suerte ilustra el fenómeno. El punto es que la “sensibilidad a las condiciones iniciales” no solo proviene de las máquinas que usamos para resolver ecuaciones. Es una característica integrada en las ecuaciones matemáticas abstractas. Eso significa que hay muchas maneras de equivocarse, y no solo en una computadora. La medición siempre tendrá una precisión limitada, las computadoras (ya sean cuánticas o clásicas) siempre tendrán errores de redondeo, etc.
