{"id":87033,"date":"2025-10-24T22:19:34","date_gmt":"2025-10-25T03:19:34","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=87033"},"modified":"2025-10-24T22:19:35","modified_gmt":"2025-10-25T03:19:35","slug":"computadora-cuantica-de-google-resuelve-algoritmo-real-13-000-veces-mas-rapido-que-una-supercomputadora","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2025\/10\/24\/computadora-cuantica-de-google-resuelve-algoritmo-real-13-000-veces-mas-rapido-que-una-supercomputadora\/","title":{"rendered":"Computadora cu\u00e1ntica de Google resuelve algoritmo real 13.000 veces m\u00e1s r\u00e1pido que una supercomputadora"},"content":{"rendered":"\n

\u201cHoy anunciamos una investigaci\u00f3n que demuestra, por primera vez en la historia, que una computadora cu\u00e1ntica puede ejecutar con \u00e9xito un algoritmo verificable en hardware\u201d, escribe Google en una nueva entrada de blog. Esta afirmaci\u00f3n, respaldada por\u00a0un art\u00edculo publicado en Nature<\/a>, podr\u00eda ser la primera vez que una computadora cu\u00e1ntica demuestra su eficiencia pr\u00e1ctica.<\/p>\n\n\n\n

Se estima que el c\u00e1lculo cu\u00e1ntico de 65 qubits le tomar\u00eda a una supercomputadora de gama alta unos 3,2 a\u00f1os, mientras que el procesador cu\u00e1ntico lo hizo en 2,1 horas.<\/p>\n\n\n\n

Todo es una computadora cu\u00e1ntica<\/h2>\n\n\n\n

El universo, a un nivel fundamental,\u00a0puede considerarse<\/a>\u00a0una computadora cu\u00e1ntica. Cada interacci\u00f3n de part\u00edculas, cada enlace qu\u00edmico, cada destello de luz es una actualizaci\u00f3n de informaci\u00f3n en un inmenso c\u00e1lculo. Ahora bien, no todos los f\u00edsicos estar\u00edan de acuerdo con esta interpretaci\u00f3n. Sin embargo, algunos han analizado el universo\u00a0de esta manera<\/a>. El problema pr\u00e1ctico radica en que simular cualquier situaci\u00f3n de la vida real como un\u00a0proceso cu\u00e1ntico<\/a>\u00a0es enormemente dif\u00edcil. En nuestro mundo cotidiano, todo, desde\u00a0el plegamiento de prote\u00ednas<\/a>\u00a0hasta las propiedades de un material, es tan complejo que los hilos de la informaci\u00f3n cu\u00e1ntica se enredan tan irremediablemente que los perdemos.<\/p>\n\n\n\n

Este proceso, conocido como confusi\u00f3n de informaci\u00f3n, est\u00e1 estrechamente relacionado con un fen\u00f3meno llamado ergodicidad cu\u00e1ntica. Es como echar una mota de tinte rojo en una licuadora: en un instante, la informaci\u00f3n sobre su forma y posici\u00f3n se dispersa en una mancha rosada uniforme. Las mediciones ordinarias solo pueden vislumbrar ese estado final y mixto, ocultando los procesos cu\u00e1nticos subyacentes.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfY si pudieras usar la licuadora al rev\u00e9s? \u00bfY si pudieras ordenarle al ca\u00f3tico remolino de “rosa” que se desmezclara, revelando de nuevo la pr\u00edstina gota roja?<\/p>\n\n\n\n

Esta es una de las razones clave por las que los investigadores est\u00e1n tan entusiasmados con\u00a0las computadoras cu\u00e1nticas<\/a>. No se trata necesariamente de que se pueda calcular\u00a0m\u00e1s, sino de que se podr\u00e1n realizar c\u00e1lculos completamente diferentes, posiblemente incluso\u00a0simulando directamente la realidad misma<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Esta es tambi\u00e9n la esencia de un experimento emblem\u00e1tico de Google Quantum AI y sus colaboradores, publicado en la revista\u00a0Nature. Utilizando un sofisticado procesador cu\u00e1ntico superconductor, el equipo implement\u00f3 un protocolo de “eco cu\u00e1ntico” que les permite descifrar la ergodicidad. Esta secuencia “fuera de orden temporal” les permiti\u00f3 explorar y medir correlaciones profundas y ocultas en un sistema altamente entrelazado, correlaciones completamente invisibles para todos los dem\u00e1s m\u00e9todos.<\/p>\n\n\n\n

\u201cImagina que intentas encontrar un barco perdido en el fondo del oc\u00e9ano\u201d, escribe Google. \u201cLa tecnolog\u00eda de sonar podr\u00eda mostrarte una silueta borrosa y decirte: ‘Hay un naufragio ah\u00ed abajo’. Pero \u00bfqu\u00e9 pasar\u00eda si no solo pudieras encontrar el barco, sino tambi\u00e9n leer la placa de identificaci\u00f3n en su casco?”<\/p>\n\n\n\n

“Esa es la precisi\u00f3n sin precedentes que acabamos de lograr con nuestro chip cu\u00e1ntico Willow. Hoy anunciamos un importante avance algor\u00edtmico que marca un paso significativo hacia una primera aplicaci\u00f3n en el mundo real”.<\/p>\n\n\n\n

Entonces\u2026 \u00bfLlegar\u00e1n las computadoras cu\u00e1nticas?<\/h2>\n\n\n\n
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La computadora cu\u00e1ntica Willow. Cr\u00e9ditos de la imagen: Google.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Las computadoras cu\u00e1nticas<\/a>\u00a0parecen ser uno de esos inventos que siempre est\u00e1n a 5 o 10 a\u00f1os de distancia. Pero aunque parezca que las computadoras cu\u00e1nticas\u00a0pr\u00e1cticas\u00a0est\u00e1n a algunos a\u00f1os de distancia, ser\u00eda profundamente injusto ignorar los avances recientes.<\/p>\n\n\n\n

En esencia, las computadoras cu\u00e1nticas ya est\u00e1n aqu\u00ed. Google no es la \u00fanica empresa que tiene acceso a computadoras cu\u00e1nticas funcionales y en funcionamiento. A\u00fan falta m\u00e1s de una d\u00e9cada para que podamos comprar una en una tienda, pero para la investigaci\u00f3n, las computadoras cu\u00e1nticas ya est\u00e1n aqu\u00ed. El problema es la escala.<\/p>\n\n\n\n

El algoritmo de Google se ejecut\u00f3 en 65 c\u00fabits, donde un\u00a0c\u00fabit\u00a0es el equivalente cu\u00e1ntico de un\u00a0bit. Ampliar esta escala es enormemente dif\u00edcil. Los c\u00fabits se basan en las delicadas\u00a0propiedades cu\u00e1nticas<\/a>\u00a0de superposici\u00f3n y entrelazamiento. Cualquier cambio de temperatura, cualquier interferencia inesperada, puede causar errores de c\u00e1lculo importantes.<\/p>\n\n\n\n

Todo el campo se centra ahora en la construcci\u00f3n de una computadora cu\u00e1ntica\u00a0tolerante a fallos<\/a>. Se trata de una m\u00e1quina capaz de corregir activamente sus propios errores con mayor rapidez de la que ocurren. El avance clave necesario para ello es el c\u00fabit l\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n

Un c\u00fabit l\u00f3gico no es un objeto f\u00edsico, sino un c\u00fabit “virtual” robusto, codificado en muchos (quiz\u00e1s miles) c\u00fabits f\u00edsicos. Estos c\u00fabits f\u00edsicos funcionan en equipo, comprob\u00e1ndose constantemente entre s\u00ed para detectar errores y corrigi\u00e9ndolos sin alterar la\u00a0informaci\u00f3n cu\u00e1ntica<\/a>\u00a0general. El experimento de Google es impresionante y demuestra el potencial de los sistemas existentes. Sin embargo, no nos acerca a las computadoras tolerantes a fallos. Varios expertos consultados por\u00a0The Guardian dijeron que<\/a>, si bien es impresionante, el logro de Google no significa que las computadoras cu\u00e1nticas sean pr\u00e1cticas todav\u00eda, y que eso a\u00fan est\u00e1 a algunos a\u00f1os de distancia.<\/p>\n\n\n\n

Probablemente veremos cada vez m\u00e1s experimentos con ventajas pr\u00e1cticas como este. Los procesadores cu\u00e1nticos ruidosos se utilizar\u00e1n como aceleradores cient\u00edficos, coprocesadores o sensores cu\u00e1nticos para resolver problemas espec\u00edficos de alto valor en el descubrimiento de f\u00e1rmacos, la ciencia de los materiales y la simulaci\u00f3n f\u00edsica, imposibles para las m\u00e1quinas cl\u00e1sicas. Un vicepresidente de Google estim\u00f3 recientemente que este tipo de uso pr\u00e1ctico podr\u00eda estar a solo cinco a\u00f1os de distancia. La era de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica a\u00fan no ha llegado, pero se acerca cada vez m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: ZME Science<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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