11/06/2025

Negocios

Más precisas que la suerte: las computadoras cuánticas ya se equivocan menos que la probabilidad de que te caiga un rayo

Según un estudio reciente publicado en Nature, investigadores lograron reducir la tasa de error de los qubits por debajo de 1 en 100 millones. Esto significa que hoy, un error en una computadora cuántica es más improbable que ser alcanzado por un rayo. Este avance marca un antes y un después en la carrera hacia la supremacía cuántica, con implicancias revolucionarias para la criptografía, la simulación de materiales, la medicina y la inteligencia artificial.

Una historia de promesas... y obstáculos

La computación cuántica ha sido uno de los campos más prometedores de la ciencia moderna. Desde la década de 1980, con las primeras teorías de Richard Feynman y David Deutsch, el concepto de un sistema que aproveche las leyes de la mecánica cuántica para superar a las computadoras tradicionales capturó la imaginación de investigadores y gobiernos por igual.

Pero durante mucho tiempo, esa promesa estuvo lejos de cumplirse. La fragilidad de los qubits -las unidades de información cuántica- se convirtió en el principal obstáculo. Su capacidad para mantener un estado de superposición (es decir, representar múltiples valores al mismo tiempo) también los hacía extremadamente sensibles al entorno. Cualquier perturbación externa, por mínima que fuera, generaba errores. Eso fue durante décadas el gran "talón de Aquiles" del modelo cuántico.

El hito de 2024: una precisión cuántica inédita

Eso cambió recientemente. Según el artículo publicado en Nature, los investigadores lograron reducir el error de los qubits a niveles inimaginables hasta hace poco: menos de 1 en 100 millones. Para ponerlo en perspectiva, hoy es más probable que te caiga un rayo -algo que sucede con una probabilidad de aproximadamente 1 en 15.000- que que una computadora cuántica moderna cometa un error.

Este avance se alcanzó utilizando una arquitectura conocida como qubits gato (cat qubits), en referencia a la famosa paradoja de Schrödinger. Estos qubits utilizan estados coherentes de la luz, lo que permite detectar y corregir errores de forma más eficiente que los diseños convencionales.

"No solo logramos reducir la tasa de error: demostramos que podemos mantener la coherencia cuántica en sistemas cada vez más complejos", explicó Andreas Wallraff, director del laboratorio de computación cuántica del ETH Zurich.


¿Qué hace tan especial este avance?

La clave no está solo en la cifra estadística, sino en lo que representa. En el mundo cuántico, la lucha contra el error ha sido una batalla constante. Cada nuevo qubit agregado a un sistema aumentaba el riesgo de fallos, lo que limitaba el tamaño y la utilidad de las computadoras cuánticas.

Con esta nueva generación de qubits de alta fidelidad, se rompe una barrera simbólica: ahora podemos escalar. Es decir, aumentar la cantidad de qubits sin que el sistema se vuelva inestable. Este es el paso necesario para que la computación cuántica deje de ser un experimento de laboratorio y se transforme en una herramienta de aplicación real.

¿Qué implica esto para el mundo real?

Si las computadoras cuánticas logran funcionar de forma estable con cientos o miles de qubits precisos, podrían superar ampliamente a cualquier supercomputadora existente en tareas específicas. Algunas de las áreas que más se beneficiarían son:

1. Medicina y diseño de fármacos

Simular con exactitud la interacción entre moléculas requiere un poder de cálculo enorme. Las computadoras cuánticas podrían identificar tratamientos personalizados, predecir efectos secundarios y acelerar el desarrollo de vacunas y medicamentos.

2. Criptografía y seguridad digital

Los sistemas cuánticos pueden quebrar los métodos actuales de encriptación, pero también permitirían crear algoritmos imposibles de vulnerar. La criptografía cuántica sería literalmente inhackeable.

3. Ciencia de materiales

Diseñar nuevos materiales -como superconductores, aleaciones resistentes al calor o plásticos biodegradables- podría realizarse de forma virtual, sin pruebas físicas, optimizando tiempo y costos.

4. Inteligencia Artificial y machine learning

Los algoritmos de aprendizaje automático podrían ser entrenados a velocidades inéditas. Modelos complejos que hoy tardan días o semanas, podrían optimizarse en cuestión de minutos.

¿Cuánto falta para que llegue al usuario común?

Aunque este avance es monumental, no significa que las computadoras cuánticas estén listas para el mercado masivo. Los sistemas actuales requieren condiciones extremas: temperaturas cercanas al cero absoluto, salas libres de vibraciones y entornos altamente controlados.

Sin embargo, los pasos que se están dando son sólidos y acelerados. Empresas como Google, IBM, Microsoft y Amazon están invirtiendo miles de millones en investigación cuántica. Y startups como Rigetti, PsiQuantum e IonQ están desarrollando soluciones modulares que podrían escalar rápidamente.


El futuro cuántico ya comenzó

En los últimos años, el término "supremacía cuántica" fue cuestionado por muchos. Algunos sostenían que era más un concepto de marketing que una realidad científica. Pero con tasas de error como la que se alcanzó en este experimento, ese debate comienza a perder fuerza.

"La supremacía cuántica no será un momento puntual, sino una acumulación de avances técnicos como este, que nos acercan a un cambio estructural en cómo entendemos la computación", dijo John Martinis, exjefe de hardware cuántico de Google.

Precisión, escalabilidad y confianza

Que una computadora cuántica se equivoque menos que la probabilidad de ser alcanzado por un rayo no es solo una metáfora potente. Es la muestra de que hemos llegado a un nivel de dominio sobre los sistemas cuánticos que hace solo cinco años parecía imposible.

Ahora comienza la etapa más interesante: ver cómo estas máquinas se incorporan en la práctica, modifican industrias y redefinen lo que entendemos por "procesar información". Y lo más importante: todo indica que ese futuro no está a décadas de distancia, sino a pocos años de hacerse realidad.

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