La computación cuántica alcanza una aceleración exponencial incondicional

Lo que antes sólo se expresaba en el papel, ahora se ha demostrado en acción. La promesa de la computación cuántica se ha cumplido en la realidad, ya que... Superar a las computadoras clásicas de manera exponencial e incondicional¹.

Para ello, un equipo de investigadores, dirigido por Daniel Lidar, profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática en la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC, utilizó una inteligente corrección de errores y los potentes procesadores de 127 qubits de IBM que les permitieron abordarkle es una variación del problema de Simon, que demuestra que las máquinas cuánticas ahora se están liberando de las limitaciones clásicas.

Cómo la computación cuántica supera los límites y el ruido clásicos

Durante décadas, la informática clásica ha sido la norma. Sin embargo, en los últimos años, computación cuántica Ha experimentado un desarrollo significativo. 

La computación cuántica, un área emergente de la ciencia informática, utiliza los principios de la teoría cuántica (que explica la naturaleza y el comportamiento de la materia y la energía a nivel atómico y subatómico) para aumentar drásticamente la velocidad de cálculo.

Mediante la física cuántica, la computación cuántica busca resolver problemas demasiado complejos para las computadoras clásicas que usamos a diario. De hecho, la computación cuántica puede resolver ciertos problemas de simulación complejos que incluso una supercomputadora tradicional tardaría cientos de miles de años.

Lograr una ventaja algorítmica genuina sobre las computadoras clásicas es uno de los objetivos clave de la computación cuántica para posibilitar futuros avances en química, criptografía, optimización y otros campos.

Sin embargo, esto requiere hardware y algoritmos de computación cuántica especializados que aprovechen propiedades cuánticas como la superposición y el entrelazamiento. Además, el ruido es un problema importante para las computadoras cuánticas.

Además, demostrar una ventaja algorítmica sobre las computadoras clásicas en el hardware cuántico imperfecto y ruidoso de la actualidad sigue siendo un desafío.

Los diseñadores han comenzado a explorar nuevas soluciones como las máquinas NISQ, pero estos ruidosos dispositivos cuánticos de escala intermedia (NISQ) son funcionales en un escala relativamente pequeña de varios cientos de qubits.

Además, son propensos a experimentar un rendimiento degradado debido a la decoherencia (la pérdida de coherencia cuántica, que implica una pérdida de información de un sistema hacia su entorno) y errores de control. 

Por lo tanto, el enfoque se centra en acelerar la computación cuántica algorítmica en estos dispositivos, lo cual representa una ventaja de escalabilidad. Si bien se han realizado varias demostraciones de este tipo, la complejidad de los problemas seleccionados se basó en la dificultad de un conjunto restringido de algoritmos clásicos o en conjeturas de complejidad computacional.

Recientemente, en el modelo de oráculo se demostró una aceleración cuántica algorítmica que no se basa en suposiciones no probadas. Esto se demostró para un algoritmo de Bernstein-Vazirani, que se observó cuando se instaló en un procesador IBM Quantum con ruido no deseado eliminado a través de desacoplamiento dinámico (DD), una técnica de supresión de errores común para dispositivos NISQ. 

Ahora, el equipo de investigación de la Universidad del Sur de California aborda el problema del ruido implementando una variante del problema de Simon. Este es un ejemplo bien conocido donde, en teoría, los algoritmos cuánticos pueden resolver una tarea exponencialmente más rápido que sus contrapartes clásicas, sin condiciones.

El problema de Simon es un predecesor del algoritmo de Shor, que puede utilizarse para lanzar el campo de la computación cuántica. 

También figura entre los problemas originales la demostración de una aceleración cuántica exponencial, aunque en el modelo de Oracle. El problema requiere un tiempo exponencial para resolverse en una computadora clásica, pero en una computadora cuántica silenciosa, solo requiere un tiempo lineal, suponiendo que se contabilicen las consultas de Oracle, pero no se consideran los recursos que se gastan en su ejecución.

En este problema, el subgrupo oculto abeliano involucra la identidad y una cadena secreta b con el objetivo de determinar b, es decir, básicamente encontrar un patrón repetitivo oculto en una función matemática.

En términos más simples, es como un juego de adivinanzas, donde los jugadores intentan adivinar un número secreto, que nadie conoce excepto el anfitrión del juego, también conocido como el "oráculo".

El número sagrado se revela cuando un jugador adivina dos números cuyas respuestas del oráculo son idénticas, y ese jugador gana. En comparación con los jugadores clásicos, los jugadores cuánticos pueden ganar este juego exponencialmente más rápido. 

Lograr una aceleración cuántica incondicional

Para poder descubrir realmente nuevos materiales, descifrar códigos y diseñar nuevos medicamentos con la ayuda de las computadoras cuánticas acelerando el procesamiento, es necesario que sean funcionales.

Pero, como mencionamos anteriormente, el ruido o los errores interfieren. Los errores que se producen durante los cálculos en una máquina cuántica acaban haciendo que las computadoras cuánticas sean incluso menos potentes que las computadoras clásicas. Eso era así hasta ahora.

El Lidar de la USC ha estado trabajando en la corrección de errores cuánticos y ha demostrado una ventaja de escalamiento exponencial cuántico sobre la nube.

Esto se detalla en el artículo “Demostración de aceleración cuántica algorítmica para un problema de subgrupo oculto abeliano”, en el que Lidar trabajó con colaboradores de USC y Johns Hopkins.

Anteriormente se han demostrado aceleraciones más modestas, como la aceleración polinómica. Pero la aceleración exponencial es el tipo de aceleración más drástico que esperamos ver en las computadoras cuánticas.

– Lidar

El principal avance de la computación cuántica, según Lidar, es demostrar que podemos ejecutar algoritmos completos con una velocidad de escalado superior a la de nuestros ordenadores convencionales. Sin embargo, como aclaró, eso no significa que se puedan hacer las cosas 100 veces más rápido.

Pero lo que significa la aceleración de escalamiento es que «a medida que se aumenta el tamaño de un problema al incluir más variables, la brecha entre el rendimiento cuántico y el clásico sigue creciendo. Y una aceleración exponencial significa que la brecha de rendimiento prácticamente se duplica por cada variable adicional», explicó Lidar.

Luego afirmó que la aceleración que ha demostrado el equipo es “incondicional”. Ahora bien, lo que esto significa es que la aceleración no depende de ninguna suposición no probada. 

Las afirmaciones anteriores de aceleración requerían la suposición de que no existe un mejor algoritmo clásico para comparar el algoritmo cuántico. 

El equipo utilizó un algoritmo que modificó para la computadora cuántica para resolver una variación del “problema de Simon”.

Ahora, para lograr una aceleración exponencial, “la clave es exprimir hasta el último gramo de rendimiento del hardware: circuitos más cortos, secuencias de pulsos más inteligentes y mitigación de errores estadísticos”, señaló el primer autor Phattharaporn Singkanipa, investigador de doctorado de la USC.

El equipo logró esto de cuatro maneras diferentes. Los investigadores primero limitaron la entrada de datos restringiendo el número de números secretos permitidos. Técnicamente, esto se logra limitando el número de unos en la representación binaria del conjunto de números secretos. Esto resultó en menos operaciones de lógica cuántica de las necesarias, lo que a su vez redujo la probabilidad de acumulación de errores.

Luego comprimieron las operaciones lógicas cuánticas requeridas mediante transpilación, un proceso de reescritura de una entrada dada para que coincida con la topología de un dispositivo cuántico particular.

A continuación, se aplicó un método denominado "desacoplamiento dinámico", el cual tuvo un gran impacto en la capacidad de los investigadores para demostrar una aceleración cuántica. Este método consiste en aplicar secuencias de pulsos cuidadosamente diseñados para separar el comportamiento de un cúbit de su entorno ruidoso y mantener el procesamiento cuántico en marcha.

Finalmente, los investigadores aplicaron la mitigación de errores de medición (MEM) para detectar y corregir ciertos errores. El objetivo de este paso es rectificar los errores generados por el desacoplamiento dinámico debido a imperfecciones en la medición del estado de los cúbits al final del algoritmo.

Allanando el camino hacia la utilidad cuántica

La computación cuántica ofrece ventajas significativas en campos como la logística, la ciencia de los materiales, el modelado financiero, la inteligencia artificial y la ciberseguridad al aprovechar los fenómenos de la mecánica cuántica para resolver problemas complejos; el mercado está experimentando contribuciones y crecimiento significativos.

La comunidad también ha comenzado a mostrar cómo los procesadores cuánticos pueden superar a sus homólogos clásicos en tareas específicas.

"Nuestro resultado muestra que las computadoras cuánticas actuales ya se encuentran firmemente del lado de una ventaja cuántica de escalamiento", dijo Lidar, quien también es profesor de Química y Física en el USC Dornsife College of Letters, Arts and Science y cofundador de Quantum Elements, una empresa que allana el camino hacia la utilidad cuántica a escala y conecta a los usuarios con las computadoras cuánticas.

Hace un par de meses, el equipo de Quantum Elements reportaron² Un gran avance. Su novedosa técnica, el desacoplamiento dinámico lógico, aborda los errores lógicos, un desafío constante en la computación cuántica.

El equipo demostró cómo esta vía particular previene errores que los códigos de corrección de errores tradicionales no pueden abordar, al mismo tiempo que mantiene una huella de qubit limitada. 

Combinaron la corrección de errores con el desacoplamiento dinámico lógico, lo que permitió al equipo mejorar significativamente la fidelidad de los qubits lógicos entrelazados, acercando mucho más las aplicaciones cuánticas prácticas a convertirse en realidad.

Mientras tanto, con las últimas investigaciones, dijo Lidar, “la ventaja del rendimiento cuántico se está volviendo cada vez más difícil de disputar”, ya que la separación del rendimiento no se puede revertir porque la aceleración exponencial demostrada es “incondicional”.

El elemento Estudio Muestra una aceleración cuántica algorítmica inequívoca para una versión restringida del problema con pesos de Hamming (HW) utilizando dos procesadores IBM Quantum diferentes. Los investigadores observaron una mayor aceleración cuántica cuando el cálculo está protegido por DD. El uso de MEM mejoró aún más la ventaja de escalado.

Se utilizaron MEM y acoplamiento dinámico para la supresión de errores y se modificaron para adaptar el problema a dispositivos cuánticos reales. Esto ayudó a mantener la coherencia cuántica y a mejorar la precisión a pesar de las limitaciones del hardware. 

Con sus experimentos, los investigadores han acercado mucho más los algoritmos NISQ a una demostración de aceleración cuántica a través del algoritmo de Shor y han resaltado el papel clave que juegan las técnicas de supresión de errores cuánticos en tal demostración.

Demostrar una aceleración exponencial en la resolución del problema en hardware cuántico real, según los investigadores, es un hito importante en el campo. Además de acortar la distancia entre la teoría y la práctica, sus resultados también destacan las crecientes capacidades de los procesadores cuánticos actuales. El estudio señaló:

A medida que el hardware continúa mejorando, nuestro enfoque allana el camino para demostraciones aún más potentes de ventaja cuántica en el futuro cercano. 

A pesar de todo esto, la tecnología no tiene aplicaciones prácticas más allá de ganar juegos de adivinanzas. Esto también ha sido así con otros avances en este campo.

“Necesitamos un momento ChatGPT para la computación cuántica”, le dijo Francesco Ricciuti, socio de la firma de capital riesgo Runa Capital, a CNBC en diciembre, cuando Google presentó el nuevo chip que, según dijo, marca un gran avance en la computación cuántica.

El chip cuántico de Google se llama Willow, tiene 105 cúbits y, según se informa, puede reducir los errores exponencialmente a medida que aumenta el número de cúbits. Esto "soluciona un desafío clave en la corrección de errores cuánticos que el campo ha perseguido durante casi 30 años", afirmó Hartmut Neven, fundador de Google Quantum AI.

Willow realizó un cálculo que a las supercomputadoras más rápidas de la actualidad les tomaría 10 septillones de años, en menos de cinco minutos.

“Están intentando definir un problema de gran envergadura para las computadoras normales, que podrían resolver con computadoras cuánticas. Es asombroso que puedan lograrlo, pero eso no significa que sea realmente útil”, dijo Ricciuti en aquel momento.

Incluso Google afirmó que su benchmark RCS “no tiene aplicaciones conocidas en el mundo real” y que las “simulaciones científicamente interesantes de sistemas cuánticos” que han realizado y que han conducido a nuevos descubrimientos científicos también “están todavía al alcance de las computadoras clásicas”.

Sin embargo, el gigante tecnológico está trabajando para ingresar al reino de los algoritmos que no solo están más allá del alcance de las computadoras clásicas, sino que también son “útiles para problemas comerciales del mundo real”.

A principios de este año, Julian Kelly, director de hardware en Google Quantum AI, dijo que podríamos estar a "cinco años de un verdadero descubrimiento, una especie de aplicación práctica que solo se puede resolver en una computadora cuántica".

El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, también cree que la computación cuántica puede "tener un impacto extraordinario", pero señaló que la tecnología es "increíblemente complicada".

Según Lidar, «queda mucho trabajo por hacer antes de que se pueda afirmar que las computadoras cuánticas han resuelto un problema práctico del mundo real». Y eso requeriría aceleraciones que no dependan de oráculos que conozcan la respuesta de antemano. Además, tendríamos que realizar avances significativos en los métodos para reducir aún más la decoherencia y el ruido. 

Aun así, al demostrar aceleraciones exponenciales, lo que antes era solo una “promesa en el papel” de las computadoras cuánticas, los investigadores han logrado un hito importante, que vale la pena celebrar.

Invertir en tecnología cuántica

Las computadoras cuánticas marcan un gran avance en la capacidad informática y numerosos laboratorios, universidades, empresas y agencias gubernamentales de todo el mundo están desarrollando tecnología de computación cuántica. 

Entonces, cuando se trata de oportunidades de inversión, tenemos Amazon (AMZN + 0.18%), Intel (INTC + 2.25%) e Microsoft (MSFT + 0.48%) entre otros que exploran activamente el sector. Pero hoy, analizaremos el potencial de inversión de IBM (IBM -0.02%), pionero en hardware cuántico. 

International Business Machines Corporation (IBM -0.02%)

Los procesadores de 127 cúbits de IBM se utilizaron en el propio experimento de la USC. A finales de noviembre de 2021, IBM presentó por primera vez este procesador, denominado Eagle, que siguió al procesador «Hummingbird» de 65 cúbits, lanzado en 2020, y al procesador «Falcon» de 27 cúbits, lanzado un año antes.

USC es en realidad un Centro de Innovación Cuántica de IBM, mientras que Quantum Elements es una startup en la Red Cuántica de IBM.

Para esfuerzos específicos en este campo, la compañía cuenta con una plataforma dedicada, IBM Quantum, cuyo objetivo es construir la primera computadora cuántica a gran escala con tolerancia a fallos. El gigante tecnológico aspira a entregar un sistema que ejecute con precisión 100 millones de puertas en 200 cúbits lógicos para 2029. Con este sistema, IBM abrirá el primer camino viable para alcanzar el máximo potencial de la computación cuántica.

IBM está construyendo esta computadora cuántica llamada "Starling" en su campus de Nueva York, que admitiría un circuito profundo con corrección de errores. Según su hoja de ruta, la compañía también planea lanzar un nuevo procesador IBM Quantum Nighthawk a finales de este año.

El mes pasado, implementó un Sistema Cuántico Dos en un centro de investigación en Japón. Y esta semana, el gigante tecnológico participó en la ronda de financiación de 26 millones de dólares de la startup Qedma, y ​​su director ejecutivo espera demostrar este año con confianza que la ventaja cuántica ya está aquí. Qedma ya está disponible a través del Catálogo de Funciones Qiskit de IBM, que facilita el acceso a la tecnología cuántica a los usuarios finales.

Si bien es líder en tecnología cuántica, la empresa es conocida principalmente por su experiencia en la nube, inteligencia artificial y consultoría, que ofrece a través de los segmentos de software, consultoría e infraestructura.

Si analizamos el rendimiento de IBM en el mercado, las acciones de esta compañía con una capitalización bursátil de 268.6 millones de dólares, al momento de escribir este artículo, cotizan a 289 dólares, un aumento del 30.85 % en lo que va del año. Las acciones de IBM han experimentado un buen momento, con un aumento del 145 % en sus precios en los últimos tres años, alcanzando nuevos máximos mientras la compañía se presenta como proveedor de tecnología empresarial de última generación.

Tiene un BPA (TTM) de 5.85, un PER (TTM) de 49.81 y un ROE (TTM) del 21.95%. La rentabilidad por dividendo disponible para los accionistas, por su parte, es de un atractivo 2.31%.

En cuanto a su desempeño financiero, IBM reportó un aumento del 1% en sus ingresos, alcanzando los $14.5 mil millones, en el primer trimestre de 2025. Su margen bruto según los PCGA fue del 55.2% y su margen bruto no PCGA fue del 56.6%. El efectivo neto de las actividades operativas fue de $4.4 mil millones, mientras que el flujo de caja libre fue de $2 mil millones.

El director ejecutivo Arvind Krishna atribuyó los ingresos, la rentabilidad y el flujo de caja libre que superaron las expectativas a la "fuerte demanda de IA generativa", mientras que IBM se mantiene "optimista respecto de las oportunidades de crecimiento a largo plazo para la tecnología y la economía global".

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Conclusión

Demostrar una aceleración cuántica algorítmica, que se adapte al tamaño del problema, es clave para establecer la utilidad de las computadoras cuánticas. Por lo tanto, la demostración de una aceleración exponencial incondicional marca un hito en la computación cuántica, demostrando que los dispositivos actuales pueden superar los límites clásicos. 

Este logro de los investigadores amplía significativamente el alcance de las aceleraciones cuánticas para algoritmos oraculares, expande la frontera de los resultados empíricos de ventaja cuántica y apunta a que algoritmos prácticamente relevantes finalmente están a nuestro alcance.

En general, el viaje de las computadoras cuánticas hacia aplicaciones prácticas y cotidianas aún está en desarrollo, con mejoras continuas para liberar todo el poder de la tecnología cuántica.

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Estudios referenciados:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, DA Demostración de aceleración cuántica algorítmica para un problema de subgrupo oculto abeliano. Física. Rev. X 2025, 15 (2), 021082. https://doi.org/10.1103/PhysRevX.15.021082
2. Vezvaee, A.; Tripathi, V.; Morford-Oberst, M.; Butt, F.; Kasatkin, V.; Lidar, DA Demostración de cúbits lógicos entrelazados de alta fidelidad utilizando Transmons. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472