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Computación cuántica de IBM se aplicaría en dos años

Computación cuántica de IBM se aplicaría en dos años

Cooperativa Ciencia,

Tiempo de lectura: 2 minutos En un artículo publicado por Nature, el gigante tecnológico afirma que en un experimento de referencia lograron tener evidencia «que los computadores cuánticos pronto superarán a los ordinarios o actuales en tareas útiles, como calcular propiedades de materiales o las interacciones de partículas elementales».

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En un artículo publicado el miércoles 14 de junio, la prestigiosa revista Nature informa que en un experimento de prueba,» los investigadores simularon el comportamiento de un material magnético en el procesador cuántico Eagle de IBM. Crucialmente, lograron superar el ruido cuántico, el principal obstáculo de esta tecnología que introduce errores en los cálculos, obteniendo resultados confiables», señala la revista.

Se recuerda que hace cuatro años, Google afirmó que su ordenador cuántico había superado a «las máquinas clásicas, aunque solo en un cálculo especializado sin aplicaciones prácticas». La diferencia ahora está que sus contrapartes de IBM «dicen tener evidencia de que los ordenadores cuánticos pronto superarán a los ordinarios en tareas útiles, como calcular propiedades de materiales o las interacciones de partículas elementales».

La revista científica informa que la  técnicas de «mitigación de errores» permitieron al equipo de IBM realizar cálculos cuánticos «a una escala en la que los ordenadores clásicos tendrían dificultades«, según Katie Pizzolato, jefa del grupo de teoría cuántica de IBM en Yorktown Heights, Nueva York.

Usando un modelo mucho más simplificado e imaginario de un material,  los expertos son optimistas de que lo alcanzado podría funcionar  «en otros sistemas y algoritmos más complicados«,  señala a Nature, John Martinis, físico de la Universidad de California, Santa Bárbara, quien lideró al equipo de Google en su hito de 2019.

En una explicación sumaria, Nature explica que los ordenadores cuánticos utilizan fenómenos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento para realizar cálculos. Los qubits, equivalentes a los bits en ordenadores clásicos, pueden estar en una superposición de los estados ‘0’ y ‘1’ y estar entrelazados entre sí.

Vida útil de los qubits

Los físicos han estado experimentando con diferentes enfoques de hardware para construir ordenadores cuánticos, como trampas para iones individuales o átomos neutros. IBM, al igual que Google y otras empresas, utiliza pequeños circuitos superconductores para codificar cada qubit. Para que los ordenadores cuánticos sean efectivos, los qubits deben mantener su estado cuántico el tiempo suficiente para realizar cálculos, por lo que IBM ha trabajado en aumentar la vida útil de los qubits.

En un estudio reciente, los investigadores de IBM realizaron mediciones precisas del ruido en cada qubit y utilizaron este conocimiento para extrapolar cómo se verían las mediciones en ausencia de ruido. Pudieron realizar cálculos utilizando 127 qubits y hasta 60 pasos de procesamiento, más que cualquier otro experimento de computación cuántica reportado.

IBM ha seguido una estrategia a corto plazo de mitigación de errores en lugar de corrección de errores cuánticos, lo cual ha sido validado por los resultados obtenidos. Sin embargo, a largo plazo, la mayoría de las empresas, incluyendo IBM, esperan pasar a la corrección de errores cuánticos, lo que requerirá un gran número de qubits adicionales.

Algunos investigadores son escépticos sobre el potencial de la mitigación de ruido y creen que solo la corrección de errores cuánticos permitirá realizar cálculos que son imposibles incluso para las supercomputadoras clásicas más grandes.

IBM planea presentar su procesador más potente, el chip Condor de 1,121 qubits,  este año. Además, tienen procesadores en desarrollo con hasta 4,158 qubits. Sin embargo, para lograr su objetivo a largo plazo de construir máquinas de 100,000 qubits capaces de realizar algoritmos completamente corregidos de errores para 2033, los investigadores deberán resolver problemas de ingeniería significativos.

Fuente: Nature


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