Pilar C · Estado a 2026-10-04

¿Por qué la caminata cuántica perdió contra la matemática clásica en proteínas?

Al 4 de octubre de 2026, el brazo de caminata cuántica del propio detector de bolsillos alostéricos de Rosetta Quantum perdió su enfrentamiento pre-registrado contra la matemática clásica de grafos — y la anatomía de la derrota es el hallazgo. Bajo una tabla de paridad de presupuesto sellada que le dio al lado cuántico 12 parámetros libres y a los propagadores clásicos deterministas 0, el modelo con los seis propagadores no logró superar en ranking al modelo con solo los tres clásicos: Wilcoxon pareado p = 0,0949 sobre 90 proteínas, delta medio +0,073, cruces de ventaja cuántica medidos: 0. La derrota no puede achacarse a un brazo cuántico sub-dotado — tenía las perillas de más y aun así no ganó. La condición de revancha ya está escrita: un pre-registro nuevo sellado antes de correr, la misma paridad, p pareado < 0,05 con delta positivo; se publicará caiga donde caiga.

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Estado a: 2026-10-04

Estado a: 4 de octubre de 2026.

¿Qué se probó exactamente?

Dos modelos idénticos en todo salvo tres columnas. La tarea es la de siempre en nuestro motor: dado el grafo de interacción entre residuos de una proteína, rankear sus residuos para que el bolsillo alostérico conocido quede arriba — qué es una caminata cuántica, y el marcador completo de este brazo, ya están publicados en nuestro post de la caminata cuántica, y este post no re-litiga ninguno de los dos. Los contendientes son seis «propagadores»: puntajes por residuo que se producen esparciendo algo desde el sitio activo anotado por el mismo grafo de contactos, leído en la ventana temporal t ∈ [0,5, 8]. Tres son cuánticos, tres son clásicos, y el enfrentamiento fueron dos regresiones logísticas — idénticas en regularización, pesos de clase y folds — una alimentada con las seis columnas (C_all), otra solo con las tres clásicas (C_classical). La métrica por proteína es el percentil distal del bolsillo conocido; el árbitro, un nulo espacial contiguo con 2.000 permutaciones y semilla fija. El diseño entero se selló antes de correr en el pre-registro PR-QMARGIN-001 (hash de contenido 88d0fbf8, committed_before_run = true) — la anatomía de ese pre-registro, y de qué licencia y qué no licencia un negativo pre-registrado, está en nuestro post de calibración de negativos.

Propagador	Brazo	Qué computa	Params libres	Fuente
ctqw_bare	cuántico	caminata cuántica de tiempo continuo exp(−iAt) sobre el grafo de contactos, Hamiltoniano uniforme	0	Farhi & Gutmann, Phys. Rev. A 58, 915 (1998)
ctqw_glifo_fixed	cuántico	CTQW sobre un Hamiltoniano ponderado por anotaciones, pesos fijos	0	sello RQ-EXP-QMARGIN-001 (3-ago-2026)
ctqw_glifo_learned	cuántico	CTQW sobre un Hamiltoniano ponderado por anotaciones, 12 pesos aprendidos fold a fold	12	sello PARITY-N90 (3-ago-2026)
diffusion	clásico	kernel de calor exp(−Lt) sobre el mismo grafo	0	Kondor & Lafferty, ICML 2002
gnm	clásico	perfil de fluctuaciones del modelo de red gaussiana	0	Bahar, Atilgan & Erman, Folding & Design 2:173 (1997)
betweenness	clásico	centralidad de intermediación por caminos más cortos	0	Freeman, Sociometry 40:35 (1977)

Los 12 pesos aprendidos de ctqw_glifo_learned son todo el vestuario del brazo cuántico: un potencial sobre 12 features de anotación y de grafo (sitios UniProt de unión/activo/dominio/PTM/motivo, densidad ClinVar, coordinación, grado, cercanía al sitio activo, conservación y fluctuaciones GNM/ANM), re-aprendido dentro de cada fold leave-one-protein-out para que el brazo nunca vea la proteína que puntúa.

¿Qué significa «mismo presupuesto» — y a qué lado favorecía?

Significa que cada perilla se contó y el conteo se selló — y si la tabla favorecía a alguien, favorecía al lado cuántico. La paridad de presupuesto, la regla de la casa que Rosetta aplica a toda comparación cuántico-vs-clásico en su ledger, iguala lo que de verdad compra rendimiento: configuraciones de tuning, ajustes por fold, parámetros libres, acceso a datos y selección solo en held-out, con el reloj de pared reportado pero nunca arbitrando. La tabla instanciada de este run está sellada como manifiesto PARITY-N90 (hash de contenido 0a134c23): ningún brazo recibió tuning de hiperparámetros por-brazo (toda regresión corrió con C = 1,0), y la columna de parámetros libres dice 12 para el potencial aprendido de la caminata contra 0 para los propagadores clásicos deterministas — difusión, GNM y betweenness no tienen nada que afinar.

Esa asimetría es el punto anatómico. Cuando un método cuántico pierde un benchmark, la primera sospecha — la nuestra incluida — es que al lado clásico lo alimentaron mejor; escribimos esa regla porque es lo primero que chequeamos en los claims ajenos. Acá la sospecha corre al revés: el brazo cuántico cargó 12 parámetros libres y tres columnas extra (7 coeficientes de regresión contra 4, contando interceptos), el clásico cargó cero, y los cruces igual salieron cero. La derrota no puede atribuirse a un brazo cuántico sub-dotado. Qué es un «cruce» — el punto donde un método cuántico de verdad le gana a tu baseline clásico — está definido en nuestro post del punto de cruce.

¿Qué salió, número por número?

Un negativo preciso con tendencia positiva — y cada número de abajo está en el resultado sellado RQ-EXP-QMARGIN-001 (hash de contenido f07244ac). Las dos variantes le ganaron al nulo espacial con holgura (el p combinado de Fisher redondea a 0,000000 en los seis decimales que registra el archivo sellado): la familia de propagadores carga señal real sobre dónde viven los bolsillos alostéricos. La pregunta pre-registrada era más angosta — ¿las tres columnas cuánticas agregan señal que las clásicas no carguen ya? El Wilcoxon pareado de una cola devolvió p = 0,0949, por encima del α = 0,05 declarado; el delta medio de percentil del bolsillo fue +0,073, con 54 de 89 proteínas mejoradas y 35 empeoradas; y la variante solo-clásica tuvo más proteínas individualmente significativas que la aumentada, 13 contra 11. Re-medido después sobre el set más estricto de 86 proteínas sin anotaciones, el test pareado siguió sin ser significativo — p = 0,0741 y 0,0921, con 1 de 86 proteínas individualmente significativa — un marcador que ya publicamos en el post de la caminata cuántica y que acá no se re-publica como novedad.

La lectura que acomoda todos esos números a la vez: las columnas cuánticas cargan señal, pero mayormente la misma señal que las clásicas ya cargaban. La caminata no falló en ver los bolsillos — falló en ver algo que el kernel de calor, la red elástica y el conteo de intermediación no hubieran visto ya. Redundancia, no ceguera.

Un banco de pruebas independiente llegó este año a una respuesta de forma llamativamente parecida. Mohtashim, Sajjan y Kais midieron una centralidad CTQW contra la centralidad de autovector clásica sobre unas 150 redes de residuos de proteínas y reportan una correlación de Spearman mediana de alrededor de 0,96 entre los dos rankings, con una ventaja modesta en los residuos funcionales de la proteína quinasa A (16,75 % contra 15,21 % de key score); su propia discusión plantea la pregunta de «whether CTQW centrality potentially offers any practical advantages over traditional eigenvector centrality calculations» (arXiv:2604.17486, 2026, accedido el 4 de octubre de 2026). Dos bancos independientes, tareas distintas, la misma anatomía: el ranking de la caminata cuántica cae casi encima de uno clásico.

¿Qué costó una caminata en hardware cuántico real?

Un circuito de 12 nodos, con el 38,6 % de sus shots perdidos al ruido — ese es el peaje registrado en el sello RQ-POC-QPU-001 (hash de contenido d026eddc). El 1 de agosto de 2026, una caminata cuántica de tiempo continuo sobre un sub-grafo de 12 residuos de KRAS G12C corrió en el procesador ibm_kingston de IBM: 2.000 shots, de los cuales 1.228 volvieron como cadenas one-hot físicamente válidas (61,4 %) y el resto como ruido de hardware; el equipo observó 301 cadenas distintas donde la dinámica ideal solo puede alcanzar 12. De la masa de probabilidad que sobrevivió, el 62,6 % cayó en el bolsillo alostérico — estructura, no ruido blanco. La logística también es parte de la anatomía: 6 horas 45 minutos de cola para 4,5 segundos de cómputo, 3 segundos facturados. Y el sello registra sus propios límites: UN circuito llegó a hardware, no la batería de tres profundidades planificada, y el log del job de IBM no registra ni la proteína ni la profundidad de Trotter, que hubo que reconstruir por contexto — nuestro protocolo de envío cambió por eso.

Esta PoC mide resistencia al ruido, no ventaja — el propio sello lo dice, y marca cruces reclamados: 0. Por qué los shots ruidosos son caros de recuperar, y qué cuesta la mitigación de errores, está en nuestro post de error mitigation; nada de esta corrida cambia el veredicto del N=90, que se computó en simulación, donde la caminata no paga peaje de ruido alguno. La caminata perdió su enfrentamiento bajo la física más caritativa disponible.

¿Qué se re-pelea y qué haría falta para ganar?

El brazo está inactivo, no retirado. Desde que el detector se congeló para la validación prospectiva, el brazo cuántico solo vuelve a correr cuando ocurre un ascenso de modelo — en las corridas prospectivas semanales no ha corrido, y el consumo de QPU está en cero, según nuestro estado semanal del motor del 28-sep-2026 y el run-report W40. La condición de victoria será la que ya se ejercitó una vez: un pre-registro nuevo sellado antes de correr, la misma tabla de paridad, y un Wilcoxon pareado p < 0,05 con delta positivo. Rosetta lo publicará caiga donde caiga — la cláusula que hizo publicable esta derrota es la misma que hará creíble una victoria.

Lo que esta derrota no licencia está igual de pre-registrado. No licencia «las caminatas cuánticas no aportan nada»: la tendencia fue positiva, y nuestro post de calibración de negativos recorre por qué este negativo licencia exactamente una frase — ninguna señal cuántica no-redundante demostrada a α = 0,05 sobre estas 90 proteínas — y nada más. Y la derrota carga una atribución sin resolver que señalamos el día que publicamos el marcador: no podemos distinguir si el brazo pierde por la física o por nuestra construcción de grafo y nuestras features. Esa frase sigue siendo cierta, y es el techo honesto de toda conclusión de este post.

Qué no sabemos

No sabemos si la caminata pierde por la física o por nuestra instanciación — otra construcción de grafo, otra familia de Hamiltonianos u otra ventana temporal podrían cambiar el resultado, y cualquier variante así tendrá que pre-registrarse y sellarse antes de correr, como esta. No sabemos si la tendencia positiva (delta +0,073, p = 0,0949) es un efecto real chico o ruido; el test pre-registrado no puede decirlo, y no vamos a decidirlo re-corriendo hasta que algo cruce el umbral declarado. No sabemos si la casi-redundancia que ahora reportan dos bancos — el nuestro contra tres propagadores clásicos, la correlación de 0,96 de Mohtashim, Sajjan y Kais contra la centralidad de autovector (arXiv:2604.17486) — sale del mismo mecanismo, porque las tareas y los grafos difieren. Y no sabemos cuánto del peaje de ruido de hardware del 38,6 % recuperaría la mitigación de errores, ni a qué costo en shots — no lo hemos medido.