Fujitsu abre OpenQARP: más de 100 componentes para acelerar las aplicaciones de computación cuántica
Fujitsu ha publicado como software de código abierto Open Quantum Application Research Package, OpenQARP, un entorno para desarrollar aplicaciones de computación cuántica mediante componentes reutilizables. El paquete incorpora más de 100 elementos de software, más de 70 bloques combinables y más de 20 algoritmos listos para ejecutar, y puede utilizarse desde ordenadores convencionales con Python hasta infraestructuras aceleradas mediante GPU y grandes simuladores cuánticos.
Uno de los grandes problemas de la computación cuántica no está únicamente en construir ordenadores con más cúbits.
También hace falta desarrollar el software capaz de convertir esa capacidad de cálculo en aplicaciones que resuelvan problemas concretos.
Fujitsu quiere reducir parte de esa barrera mediante Open Quantum Application Research Package, conocido actualmente por su nombre en clave OpenQARP.
La compañía ha publicado el paquete en código abierto para que investigadores, desarrolladores y organizaciones puedan reutilizar componentes y algoritmos cuánticos sin tener que construir desde cero toda la infraestructura necesaria para cada proyecto.
Más de 100 componentes para desarrollar aplicaciones cuánticas
OpenQARP incorpora más de 100 componentes de software destinados al desarrollo de aplicaciones cuánticas.
La arquitectura se ha diseñado de forma modular para que los usuarios puedan combinar diferentes piezas dependiendo del problema que quieran resolver.
Dentro del paquete aparecen más de 70 bloques combinables, desde elementos destinados a preparar estados cuánticos hasta capas ansatz y componentes para implementar la Transformada Cuántica de Fourier.
A ellos se añaden más de 20 algoritmos preparados para ejecutarse.
El objetivo es que un investigador pueda trabajar a un nivel más alto de abstracción y dedicar menos tiempo a implementar desde cero componentes técnicos repetitivos.
De 130 líneas de Python a menos de 40
Fujitsu utiliza un ejemplo concreto para mostrar el impacto de esta arquitectura.
Dentro de sus trabajos relacionados con química cuántica y cálculo de estados electrónicos de moléculas, implementar un proceso mediante el algoritmo ADAPT-VQE requería aproximadamente 130 líneas de código Python.
Utilizando los componentes incluidos en OpenQARP, la misma implementación pudo reducirse a menos de 40 líneas.
La diferencia representa una reducción cercana al 70% en el volumen de código necesario para ese ejemplo concreto.
La ventaja no consiste únicamente en escribir menos.
Reducir el trabajo de implementación permite dedicar más tiempo a comprobar si el algoritmo funciona correctamente, experimentar con diferentes configuraciones y analizar si puede resolver un problema útil.
OpenQARP está disponible gratuitamente en GitHub
Fujitsu ha publicado el código bajo Apache License 2.0, una licencia de código abierto ampliamente utilizada.
La primera versión pública corresponde a OpenQARP v0.1.0 y fue lanzada el 15 de septiembre de 2026.
El repositorio puede consultarse directamente en GitHub:
La documentación técnica está disponible también públicamente:
¿Por qué importa que el software cuántico sea reutilizable?
Una de las barreras para la adopción de nuevas tecnologías aparece cuando cada organización debe desarrollar sus herramientas prácticamente desde cero.
En computación cuántica este problema puede ser especialmente importante debido al nivel de especialización necesario.
Fujitsu plantea que los algoritmos y componentes más avanzados puedan transformarse en módulos reutilizables.
La lógica es similar a la que ha impulsado durante décadas el desarrollo del software convencional.
Un programador no necesita implementar desde cero un servidor web, una base de datos o un sistema criptográfico para desarrollar cada nueva aplicación.
Puede utilizar bibliotecas y frameworks que encapsulan buena parte de esa complejidad.
OpenQARP intenta trasladar ese principio al desarrollo cuántico.
Más de 70 bloques pueden combinarse según el problema
La arquitectura modular permite construir aplicaciones mediante la combinación de bloques.
Entre ellos aparecen componentes relacionados con:
- Preparación de estados cuánticos.
- Capas ansatz.
- Transformada Cuántica de Fourier.
- Algoritmos variacionales.
- Estimación cuántica de fase.
- Procesos orientados tanto a dispositivos actuales como a futuros sistemas tolerantes a fallos.
El usuario puede seleccionar estos elementos dependiendo de la aplicación que quiera investigar.
OpenQARP intenta cubrir tanto la era NISQ como la computación tolerante a fallos
El paquete no está diseñado únicamente alrededor de una generación concreta de hardware.
Fujitsu incluye herramientas destinadas a los denominados sistemas NISQ, Noisy Intermediate-Scale Quantum, los ordenadores cuánticos actuales o de corto plazo que todavía están afectados significativamente por ruido.
Pero incorpora también algoritmos orientados a la futura computación cuántica tolerante a fallos.
Entre los algoritmos disponibles aparece Subspace-Search Variational Quantum Eigensolver, diseñado para dispositivos NISQ.
El paquete incluye además mecanismos de estimación cuántica de fase relevantes para arquitecturas capaces de utilizar corrección de errores.
La intención es que el software pueda acompañar la evolución del hardware cuántico durante los próximos años.
Fujitsu incorpora algoritmos desarrollados internamente
OpenQARP no funciona únicamente como un contenedor de técnicas conocidas.
Fujitsu ha incorporado también algoritmos desarrollados por sus propios equipos de investigación.
Entre ellos se encuentra Unitary pair Coupled Cluster Doubles, diseñado para aprovechar resultados obtenidos previamente mediante ordenadores clásicos y reducir la profundidad del circuito necesaria para preparar determinados estados iniciales en cálculos de química cuántica.
También incluye Density of States Quantum Phase Estimation, orientado a reducir la complejidad asociada a la preparación de estados de entrada para estimaciones cuánticas de fase.
Este enfoque híbrido resulta especialmente importante porque buena parte de la computación cuántica práctica no pretende sustituir completamente a los ordenadores clásicos.
El objetivo es utilizar ambos tipos de infraestructura conjuntamente.
La computación híbrida cuántico-clásica gana peso
Los ordenadores cuánticos no están diseñados para ejecutar de manera más eficiente cualquier tarea informática.
La arquitectura más probable para muchas aplicaciones combina procesadores convencionales, GPU y unidades cuánticas.
Determinadas partes del problema pueden resolverse mediante computación clásica, mientras que otras se envían al sistema cuántico.
OpenQARP está diseñado precisamente para trabajar dentro de este tipo de entornos híbridos.
Compatible con NVIDIA CUDA-Q
Una de las integraciones más relevantes es la compatibilidad con NVIDIA CUDA-Q.
CUDA-Q es una plataforma abierta para desarrollar aplicaciones que combinan computación clásica y cuántica y que puede aprovechar aceleración mediante GPU.
OpenQARP puede utilizar CUDA-Q como backend mediante compilación desde el código fuente.
Esto permite ejecutar circuitos cuánticos dentro de entornos acelerados por las GPU de NVIDIA.
Sam Stanwyck, director de Producto Cuántico de NVIDIA, destaca precisamente la importancia de las herramientas abiertas para permitir que los desarrolladores construyan aplicaciones y puedan escalarlas progresivamente hacia casos de utilidad cuántica.
Desde un portátil convencional hasta un supercomputador
Otro de los objetivos de OpenQARP es evitar que el desarrollador quede vinculado desde el principio a una infraestructura específica.
El software puede instalarse en un PC convencional compatible con Python.
Desde ahí, el mismo entorno puede trasladarse hacia sistemas considerablemente más potentes.
Entre las opciones aparecen infraestructuras GPU mediante CUDA-Q y el propio simulador cuántico de Fujitsu.
Esto permite comenzar un desarrollo de forma relativamente accesible y escalar posteriormente los experimentos cuando la carga computacional aumenta.
Fujitsu dispone de un simulador cuántico de 40 cúbits
OpenQARP es compatible con el entorno de simulación cuántica de vector de estado de 40 cúbits de Fujitsu.
La infraestructura utiliza 1.024 unidades FUJITSU Supercomputer PRIMEHPC FX700.
Cada una incorpora el procesador A64FX desarrollado por Fujitsu, una arquitectura utilizada también en el supercomputador Fugaku.
La escala de esta infraestructura permite estudiar algoritmos cuánticos mediante sistemas clásicos de alto rendimiento antes de disponer necesariamente del hardware cuántico requerido.
¿Para qué sirve un simulador cuántico?
La simulación tiene un papel fundamental durante la actual etapa de desarrollo de la tecnología.
Un ordenador clásico puede reproducir matemáticamente el comportamiento de determinados circuitos cuánticos.
El coste computacional aumenta rápidamente con el número de cúbits, por lo que este enfoque termina encontrando límites.
Sin embargo, permite desarrollar, probar y validar algoritmos sin depender exclusivamente del acceso a hardware cuántico físico.
Esto resulta especialmente útil para investigadores que quieren preparar aplicaciones destinadas a generaciones futuras de máquinas.
Más de 80 organizaciones probaron OpenQARP antes del lanzamiento
La publicación como código abierto no representa el primer contacto del software con usuarios externos.
Desde febrero de 2026, Fujitsu había puesto una versión beta a disposición de más de 80 organizaciones.
El acceso se realizó mediante proyectos de investigación conjunta y el Quantum Simulator Challenge.
Según la compañía, esta fase permitió utilizar OpenQARP en diferentes cálculos y trabajos de investigación y desarrollo antes del lanzamiento público.
La apertura en GitHub amplía ahora el acceso más allá de ese grupo inicial.
El código abierto puede acelerar el aprendizaje colectivo
Liberar una herramienta como OpenQARP introduce una dinámica distinta a la de un entorno completamente propietario.
Investigadores externos pueden inspeccionar el código, ejecutar los ejemplos y construir nuevas aplicaciones sobre los mismos componentes.
También pueden comparar métodos y reproducir determinados experimentos.
En tecnologías todavía emergentes, esta capacidad puede resultar particularmente valiosa porque una parte considerable del trabajo continúa centrada en descubrir qué algoritmos proporcionan realmente ventajas.
La computación cuántica busca casos de uso económicamente relevantes
El gran reto del sector ya no consiste simplemente en demostrar que un circuito cuántico puede ejecutarse.
La cuestión es encontrar problemas donde esta tecnología proporcione una ventaja suficientemente grande para justificar su complejidad y coste.
Fujitsu identifica diferentes áreas potenciales, entre ellas:
- Desarrollo de nuevos materiales.
- Optimización financiera.
- Atención sanitaria.
- Descubrimiento de medicamentos.
Son problemas donde el espacio de posibilidades puede crecer rápidamente y superar las capacidades prácticas de determinados métodos convencionales.
La optimización financiera es uno de los campos potenciales
Para el sector financiero, uno de los ámbitos especialmente interesantes es la optimización.
Construir determinadas carteras, analizar múltiples combinaciones de activos o resolver problemas complejos de asignación puede generar espacios matemáticos que aumentan rápidamente a medida que se añaden nuevas variables.
Fujitsu identifica la optimización financiera entre las áreas donde la computación cuántica podría contribuir a abordar problemas especialmente complejos.
La propia página técnica de OpenQARP incluye trabajos de investigación sobre optimización de carteras financieras, utilizando algoritmos incluidos dentro del paquete.
Esto no significa que la tecnología cuántica proporcione actualmente una ventaja comercial generalizada frente a los métodos clásicos.
Se trata todavía de un área activa de investigación destinada a identificar dónde podrían aparecer ventajas prácticas.
Quantum finance: mucho potencial, pero todavía investigación
La relación entre finanzas y computación cuántica genera expectativas importantes.
Optimización de carteras, gestión del riesgo, pricing, simulación y detección de patrones son algunos de los ámbitos que se investigan.
Sin embargo, conviene diferenciar el potencial teórico de una implementación productiva.
Los sistemas actuales continúan sujetos a restricciones de escala, ruido y corrección de errores.
Por ello, buena parte del trabajo actual consiste en desarrollar algoritmos, simuladores y entornos híbridos que permitan estar preparados para máquinas más potentes.
El software puede avanzar antes que el hardware
Esta es precisamente una de las razones por las que herramientas como OpenQARP resultan relevantes.
Las organizaciones no necesitan esperar a que exista un ordenador cuántico tolerante a fallos de gran escala para comenzar a estudiar aplicaciones.
Pueden desarrollar algoritmos, probarlos mediante simuladores y determinar qué casos de uso justifican continuar invirtiendo.
Cuando el hardware mejore, parte de ese conocimiento ya estará disponible.
OpenQARP intenta evitar que cada empresa empiece desde cero
Fujitsu identifica la reutilización como una de las condiciones necesarias para acelerar la adopción práctica.
Si cada banco, farmacéutica, universidad o fabricante necesita reconstruir todos los algoritmos necesarios para iniciar un experimento, el coste de entrada aumenta considerablemente.
Proporcionar componentes reutilizables puede reducir ese esfuerzo inicial.
La estrategia se parece a lo ocurrido en inteligencia artificial con los frameworks de aprendizaje automático y los modelos abiertos, que permitieron a numerosos equipos trabajar sobre una infraestructura común en lugar de desarrollar todas las capas desde cero.
Fujitsu combina computación cuántica, supercomputación e IA
La computación cuántica forma parte de una estrategia tecnológica mucho más amplia de la compañía japonesa.
Fujitsu trabaja simultáneamente en supercomputación, inteligencia artificial, infraestructura empresarial y tecnologías cuánticas.
En TerritorioFintech hemos analizado recientemente cómo Fujitsu está llevando la IA agéntica al soporte tecnológico mediante Aurora, un agente capaz de coordinar herramientas para intentar resolver incidencias de principio a fin.
OpenQARP opera en un ámbito completamente diferente, pero refleja una estrategia similar: construir capas de software que permitan trasladar tecnologías avanzadas hacia problemas empresariales concretos.
El desarrollo cuántico necesita herramientas parecidas a las del software convencional
Para que la computación cuántica llegue a utilizarse ampliamente, su ecosistema de desarrollo tendrá que madurar.
Los programadores necesitan documentación, librerías, ejemplos ejecutables, herramientas para depurar y sistemas capaces de trabajar con diferentes backends.
OpenQARP intenta contribuir a esa capa intermedia entre el algoritmo académico y la aplicación final.
La disponibilidad mediante Python es especialmente relevante porque permite utilizar un lenguaje ampliamente extendido en ciencia de datos, inteligencia artificial e investigación científica.
No depender de un único hardware puede ser una ventaja
El ecosistema cuántico todavía está lejos de haber convergido sobre una arquitectura dominante.
Existen diferentes aproximaciones al hardware, simuladores y modelos de ejecución.
Por ello, construir aplicaciones excesivamente dependientes de una única plataforma puede generar problemas de portabilidad.
OpenQARP intenta trabajar sobre diferentes entornos, desde un ordenador convencional hasta CUDA-Q y el simulador de Fujitsu.
La compañía prevé incorporar progresivamente también compatibilidad con entornos basados en su arquitectura STAR para computación cuántica.
OpenQARP se publica bajo Apache 2.0
La elección de la licencia también es relevante.
Apache License 2.0 permite utilizar, modificar y distribuir software bajo unas condiciones ampliamente conocidas dentro del ecosistema empresarial y open source.
Esto puede facilitar que universidades, centros de investigación y compañías experimenten con OpenQARP sin depender de un modelo cerrado de licenciamiento para acceder al código.
La disponibilidad del código no elimina, naturalmente, la complejidad propia de desarrollar algoritmos cuánticos, pero reduce una de las barreras de acceso al entorno de herramientas.
Fujitsu busca construir una comunidad alrededor del software
El lanzamiento público transforma también el papel de OpenQARP.
Hasta ahora, el paquete había circulado fundamentalmente entre las más de 80 organizaciones vinculadas a las pruebas y proyectos de investigación.
Con GitHub, cualquier desarrollador puede acceder al repositorio, estudiar los ejemplos y comenzar a experimentar.
La capacidad para generar una comunidad activa será una de las variables que determinen su impacto a largo plazo.
En proyectos de código abierto, el valor puede crecer a medida que más investigadores reutilizan las herramientas, detectan problemas y desarrollan nuevas aplicaciones.
De la investigación cuántica a aplicaciones industriales
Fujitsu señala que el siguiente paso consiste en ampliar la utilización de OpenQARP fuera de la comunidad especializada en computación cuántica.
La compañía quiere promover el software también dentro de diferentes sectores industriales.
Ese salto será decisivo.
La tecnología cuántica solo tendrá un impacto económico amplio cuando las herramientas puedan conectarse con problemas empresariales concretos y demostrar una ventaja frente a soluciones clásicas.
El reto ya no es solo construir cúbits
La carrera cuántica suele medirse mediante variables relacionadas con el hardware: número de cúbits, fidelidad, corrección de errores o tiempo de coherencia.
Pero una infraestructura tecnológica necesita también una capa de software suficientemente desarrollada.
Sin aplicaciones capaces de aprovechar el hardware, aumentar la capacidad de cálculo no genera automáticamente valor empresarial.
Fujitsu intenta atacar precisamente ese problema desde el lado del desarrollo.
Un ecosistema abierto puede acelerar la llegada de aplicaciones útiles
OpenQARP todavía se encuentra en una etapa inicial: la versión pública anunciada es la 0.1.0.
Sin embargo, llega acompañada de más de 100 componentes, algoritmos destinados tanto a sistemas actuales como futuros, compatibilidad con diferentes entornos y la experiencia previa obtenida mediante decenas de organizaciones.
La decisión de publicar el paquete en código abierto convierte ese trabajo en una infraestructura que otros equipos pueden reutilizar.
El impacto real dependerá de las aplicaciones que investigadores y empresas sean capaces de construir sobre ella.
Pero el movimiento refleja una evolución importante dentro de la computación cuántica: la competición empieza a desplazarse progresivamente desde quién puede construir una máquina cuántica hacia quién puede crear el ecosistema de software que permita utilizarla para resolver problemas reales.
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