El equipo de Google Quantum AI anunció un hito en la computación cuántica: logró disminuir en 40 veces los errores durante la producción de los llamados estados mágicos, recursos esenciales para ejecutar operaciones complejas en estos procesadores. El experimento se realizó con el chip Willow, presentado en 2024, y los resultados fueron publicados en la revista Science.
La relevancia de este avance radica en que la generación de esos estados puede consumir gran parte de la capacidad de cálculo. Las proyecciones del sector indicaban que hasta el 95% de los recursos de un procesador cuántico podían destinarse exclusivamente a producirlos, dejando muy poca capacidad para tareas útiles. La nueva técnica busca reducir ese costo y liberar potencia para los cálculos principales.
El proceso de refinamiento cuántico
El método, denominado cultivo de estados mágicos, parte de una señal cuántica imperfecta. El procesador realiza una secuencia de mediciones que detectan y descartan fallos hasta obtener un estado de mayor calidad. En lugar de depender de producir un recurso casi perfecto desde el inicio, la técnica lo refina durante el proceso.
Los qubits, las unidades básicas de información cuántica, son altamente sensibles al ruido y a alteraciones del entorno, como cambios de temperatura o interferencias. Por ello, controlar el ruido y corregir fallos es fundamental para que estas máquinas mantengan información cuántica durante operaciones largas y complejas.
El equipo de Google indicó que la idea ya se había planteado en 2024, pero llevarla del modelo teórico a una prueba real en el procesador exigió resolver problemas de calibración. En los primeros ensayos, algunas mediciones parecían incompatibles con la teoría. Tras realizar simulaciones, los investigadores atribuyeron esas lecturas a variaciones eléctricas y a pequeños cambios de temperatura en el laboratorio.
La solución incluyó ajustar los controles del hardware y usar el propio proceso de cultivo para ayudar a calibrar el sistema. Según la empresa, el protocolo produjo estados T con una fidelidad lógica del 99,99% y redujo los errores 40 veces frente a estados no cultivados. Además, lograron trasladar esos estados dentro del chip sin perder calidad.
Willow y los antecedentes de Google
Este resultado se suma a otras pruebas realizadas con Willow. Un año antes, Google presentó un experimento con el algoritmo Quantum Echoes que, según la compañía, permitió medir estructuras moleculares 13.000 veces más rápido que los superordenadores clásicos más potentes en una tarea específica. En colaboración con la Universidad de California en Berkeley, el equipo usó el procesador para estudiar distancias dentro de compuestos químicos.
Ese experimento apuntaba a posibles aplicaciones en biotecnología y desarrollo de materiales. La nueva investigación se centra en otro requisito: mantener la precisión y controlar los errores a medida que se realizan más operaciones. Ambas capacidades son necesarias para que una computadora cuántica resuelva problemas que resultan inviables para los sistemas tradicionales.
El gran reto de la escala
La reducción de errores no significa que ya exista una computadora cuántica de uso general. La demostración se hizo en un chip de laboratorio, mientras que los sistemas útiles a gran escala requerirían conectar y controlar muchos más componentes. Además, deben operar a temperaturas extremadamente bajas y mantener la estabilidad de los qubits.
Sergio Boixo, científico español que lidera parte del proyecto cuántico de Google, había advertido que escalar los diseños actuales sería costoso y que mejorar la ingeniería será clave. El desafío, por tanto, ya no se limita a desarrollar nuevas técnicas matemáticas: también implica fabricar procesadores más grandes y controlarlos sin que el sistema pierda estabilidad.
Google sostiene que el cultivo de estados mágicos acerca la posibilidad de construir computadoras cuánticas con corrección de errores. La reducción reportada representa un avance experimental, pero la producción a gran escala y la ejecución confiable de aplicaciones prácticas siguen pendientes.
Fuente: Infobae