La computación cuántica logra una aceleración exponencial incondicional

Lo que antes solo se expresaba en papel ahora se ha demostrado en acción. La promesa de la computación cuántica se ha logrado en la realidad, ya que ellos superan a las computadoras clásicas de forma exponencial e incondicional¹.

Para ello, un equipo de investigadores, liderado por Daniel Lidar, profesor de Ingeniería Eléctrica & Computing Engineering en la USC Viterbi School of Engineering, utilizó una corrección de errores ingeniosa y los potentes procesadores de 127 qubits de IBM que les permitieron tackle una variación del problema de Simon, demostrando 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 computación clásica ha sido la norma. Sin embargo, en los últimos años, la computación cuántica ha experimentado un desarrollo significativo. 

Un área emergente de la informática, la computación cuántica 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 los cálculos.

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

Lograr una verdadera ventaja algorítmica sobre las computadoras clásicas es uno de los objetivos clave de la computación cuántica para habilitar 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.

Demostrar una ventaja algorítmica sobre las computadoras clásicas en el hardware cuántico imperfecto y ruidoso de hoy, además, sigue siendo un desafío.

Los diseñadores han comenzado a explorar nuevas soluciones como las máquinas NISQ, pero estos dispositivos cuánticos intermedios ruidosos (NISQ) son funcionales en una 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 a su entorno) y a errores de control. 

Por lo tanto, el enfoque está en acelerar el algoritmo cuántico en estos dispositivos, lo que es simplemente una ventaja de escalado. Aunque se han realizado varias de estas demostraciones, la complejidad de los problemas elegidos en ellas dependía ya sea de la dificultad de un conjunto restringido de algoritmos clásicos o de conjeturas de complejidad computacional.

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

Ahora, el equipo de investigación de la Universidad del Sur de California está abordando el problema del ruido implementando una variación 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, de forma incondicional.

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

También está entre los problemas originales que tienen una aceleración cuántica exponencial probada, aunque en el modelo de Oráculo. El problema requiere tiempo exponencial para resolverse en una computadora clásica, pero en una computadora cuántica sin ruido, solo requiere tiempo lineal, asumiendo que se cuentan las consultas al oráculo, pero no contabilizamos los recursos que se gastan en ejecutarlo.

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 repetido oculto en una función matemática.

En términos más simples, es como un juego de adivinanzas, donde los jugadores intentan adivinar un número secreto, que no se conoce a nadie más que al anfitrión del juego, también llamado “oráculo”.

El número sagrado se revela una vez que un jugador adivina dos números para los cuales las respuestas dadas por el oráculo son idénticas, y ese jugador gana. En comparación con los jugadores clásicos, los jugadores cuánticos pueden ganar este juego exponencialmente más rápido. 

Logrando una aceleración cuántica incondicional

Para descubrir verdaderamente nuevos materiales, romper códigos y diseñar nuevos medicamentos con la ayuda de computadoras cuánticas acelerando los cálculos, necesitan ser funcionales.

Pero como señalamos antes, el ruido o los errores se interponen. Los errores que se producen durante los cálculos en una máquina cuántica terminan haciendo que las computadoras cuánticas sean incluso menos poderosas que las clásicas. Eso fue hasta ahora.

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

Esto se detalló en el artículo ‘Demostración de una aceleración cuántica algorítmica para un problema de subgrupo oculto abeliano’, en el que Lidar trabajó con colaboradores de USC y Johns Hopkins.

“Anteriormente ha habido demostraciones de tipos más modestos de aceleraciones, como una aceleración polinómica. Pero una aceleración exponencial es el tipo de aceleración más dramático que esperamos ver de las computadoras cuánticas.”

– Lidar

El principal avance para la computación cuántica, según Lidar, es demostrar que realmente podemos ejecutar algoritmos completos con una aceleración de escalado respecto a nuestras computadoras generales. Pero como él aclaró, eso no significa que puedas hacer cosas 100 veces más rápido.

Pero lo que significa una aceleración de escalado es que “a medida que aumentas 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 se duplica aproximadamente por cada variable adicional”, explicó Lidar.

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

Reclamaciones de aceleración anteriores necesitaban la suposición de que no existe un algoritmo clásico mejor contra el cual comparar el algoritmo cuántico.

El equipo aquí utilizó un algoritmo que modificaron para que la computadora cuántica resolviera una variación del “problema de Simon”.

Ahora, para lograr la aceleración exponencial, “la clave es exprimir cada gota de rendimiento del hardware: circuitos más cortos, secuencias de pulsos más inteligentes y mitigación estadística de errores,” señaló la primera autora Phattharaporn Singkanipa, investigadora doctoral de USC.

El equipo logró esto de cuatro maneras diferentes. Los investigadores primero limitaron la entrada de datos restringiendo la cantidad de números secretos permitidos. Técnicamente, esto se hace limitando la cantidad de 1’s en la representación binaria del conjunto de números secretos. Esto condujo a menos operaciones lógicas cuánticas de lo que se necesitaría de otro modo, reduciendo a su vez las posibilidades de acumulación de errores.

Luego comprimieron las operaciones lógicas cuánticas requeridas mediante transpilation, 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 llamado “desacoplamiento dinámico” y tuvo el mayor impacto en la capacidad de los investigadores para demostrar una aceleración cuántica. Lo que implica este método es aplicar secuencias de pulsos cuidadosamente diseñados para separar el comportamiento de un qubit de su entorno ruidoso y mantener el procesamiento cuántico en curso.

Por último, los investigadores aplicaron la mitigación de errores de medida (MEM) para encontrar y corregir ciertos errores. El objetivo de este paso es rectificar los errores que quedaron después del desacoplamiento dinámico debido a imperfecciones al medir el estado de los qubits al final del algoritmo.

Abriendo el camino hacia la utilidad cuántica

Con la computación cuántica ofreciendo ventajas significativas en campos como la logística, la ciencia de materiales, la modelización financiera, la IA y la ciberseguridad al aprovechar fenómenos mecánicos cuánticos para resolver problemas complejos, el mercado está viendo contribuciones y crecimiento significativos.

La comunidad también ha comenzado a demostrar cómo los procesadores cuánticos pueden superar a sus contrapartes clásicas en tareas específicas.

“Nuestro resultado muestra que las computadoras cuánticas de hoy ya están firmemente del lado de una ventaja cuántica de escalado.” 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 abre el camino a la utilidad cuántica a escala y conecta a los usuarios con computadoras cuánticas.

Hace un par de meses, el equipo de Quantum Elements informó² de haber logrado un avance. Su novedosa técnica, desacoplamiento dinámico lógico, aborda errores lógicos, un desafío constante en la computación cuántica.

El equipo demostró cómo esta vía particular previene errores que los códigos tradicionales de corrección de errores no pueden abordar, todo mientras mantiene una huella de qubits 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 la realidad.

Con la investigación más reciente, mientras tanto, Lidar dijo, “la ventaja de rendimiento cuántico se está volviendo cada vez más difícil de disputar,” ya que la separación de rendimiento no puede revertirse porque la aceleración exponencial demostrada es “incondicional.”

El estudio muestra una aceleración cuántica algorítmica inequívoca para una versión de peso de Hamming restringida (HW) del problema usando dos procesadores IBM Quantum diferentes. Los investigadores encontraron una aceleración cuántica mejorada cuando el cálculo está protegido por DD. El uso de MEM mejoró aún más la ventaja de escalado.

MEM y el desacoplamiento dinámico se usaron para la supresión de errores y se modificaron para adaptar el problema a dispositivos cuánticos reales. Ayudaron a mantener la coherencia cuántica y mejorar la precisión a pesar de las limitaciones de hardware. 

Con sus experimentos, los investigadores han acercado mucho más los algoritmos NISQ a una demostración de una aceleración cuántica mediante el 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 al resolver el problema en hardware cuántico real, según los investigadores, es “un hito importante para el campo.” Además de cerrar la brecha entre teoría y práctica, sus resultados también enfatizan las crecientes capacidades de los procesadores cuánticos actuales. El estudio señaló:

“A medida que el hardware continúa mejorando, nuestro enfoque abre el camino para demostraciones aún más poderosas de la ventaja cuántica en el futuro cercano.” 

A pesar de todo esto, no existen aplicaciones prácticas de la tecnología más allá de ganar juegos de adivinanzas. Esto también ha sido cierto para otros avances en el campo.

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

El chip cuántico de Google se llama Willow, que tiene 105 qubits y supuestamente reduce los errores “exponencialmente” a medida que se escala el número de qubits. Esto “resuelve un desafío clave en la corrección de errores cuánticos que el campo ha perseguido durante casi 30 años,” dijo Hartmut Neven, fundador de Google Quantum AI.

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

“Están intentando definir un problema realmente alto para las computadoras normales que pueden resolver con computadoras cuánticas. Es asombroso que puedan hacerlo, pero no significa que sea útil,” dijo Ricciuti en ese momento.

Incluso Google dijo que su benchmark RCS “no tiene aplicaciones reales conocidas” y que las “simulaciones científicamente interesantes de sistemas cuánticos”, que han realizado y que han llevado a nuevos descubrimientos científicos, también están “todavía al alcance de las computadoras clásicas”.

Sin embargo, el gigante tecnológico está trabajando para adentrarse en el ámbito de algoritmos que no solo están fuera del alcance de las computadoras clásicas, sino que también son “útiles para problemas del mundo real, comercialmente relevantes”.

Principios de este año, Julian Kelly, director de hardware en Google Quantum AI, dijo que podríamos estar “a unos cinco años de un verdadero avance, una especie de aplicación práctica que solo se puede resolver en una computadora cuántica.”

El CEO 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, “mucho más trabajo queda 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 lograr avances significativos en los métodos para reducir aún más la decoherencia y el ruido.

Aún así, al demostrar aceleraciones exponenciales, que antes solo eran una “promesa en papel” de las computadoras cuánticas, los investigadores han alcanzado un hito importante, que vale la pena celebrar.

Invertir en tecnología cuántica

Con las computadoras cuánticas marcando un gran salto adelante en la capacidad de cómputo, numerosos laboratorios, universidades, empresas y agencias gubernamentales de todo el mundo están desarrollando tecnología de computación cuántica. 

Así que, en cuanto a oportunidades de inversión, tenemos a Amazon (AMZN ), Intel (INTC ), y Microsoft (MSFT ) entre otros que exploran activamente el sector. Pero hoy, analizaremos el potencial de inversión de IBM (IBM ), pionero en hardware cuántico. 

International Business Machines Corporation (IBM )

Los procesadores de 127 qubits de IBM fueron utilizados en el experimento de la USC. Fue a finales de noviembre de 2021 cuando IBM presentó por primera vez este procesador, llamado Eagle, que siguió a su procesador de 65 qubits ‘Hummingbird’ lanzado en 2020 y al procesador de 27 qubits ‘Falcon’ un año antes de eso.

USC es en realidad un IBM Quantum Innovation Center, mientras que Quantum Elements es una startup en la IBM Quantum Network.

Para esfuerzos enfocados en el campo, la compañía tiene una plataforma dedicada, IBM Quantum, que busca construir la primera computadora cuántica tolerante a fallas a gran escala. El gigante tecnológico apunta a entregar un sistema que ejecute con precisión 100 millones de puertas en 200 qubits lógicos para 2029. Con este sistema, IBM “desbloqueará el primer camino viable para realizar todo el poder de la computación cuántica.”

IBM está construyendo esta computadora cuántica llamada “Starling” en su campus de Nueva York, y soportará un circuito profundo y corregido por errores. Según su hoja de ruta, la compañía también está planificando un nuevo procesador IBM Quantum Nighthawk que se lanzará a finales de este año.

El mes pasado, desplegó un Quantum System Two en un centro de investigación en Japón. Y esta semana, el gigante tecnológico participó en la ronda de financiación de $26 millones de la startup Qedma, con su CEO esperando demostrar este año “con la confianza de que la ventaja cuántica está aquí.” Qedma ya está disponible a través del Catálogo de Funciones Qiskit de IBM, que hace la computación cuántica accesible para los usuarios finales.

Si bien lidera la tecnología cuántica, la compañía es principalmente conocida por su experiencia en la nube, IA y consultoría, que brinda a través de los segmentos de Software, Consultoría e Infraestructura.

Si observamos el desempeño del mercado de IBM, la empresa con capitalización de $268.6 mil millones tiene sus acciones, al momento de escribir, cotizando a $289, con un aumento del 30.85% en lo que va del año. Las acciones de IBM han tenido un buen desempeño con precios up 145% en los últimos tres años al alcanzar máximos frescos mientras la compañía se presenta como proveedora de tecnología empresarial de próxima generación.

Tiene un EPS (TTM) de 5.85, un P/E (TTM) de 49.81 y un ROE (TTM) de 21.95%. El rendimiento de dividendos disponible para los accionistas, mientras tanto, es un atractivo 2.31%.

En cuanto a su desempeño financiero, IBM reportó un aumento del 1% en sus ingresos a $14.5 mil millones para el primer trimestre de 2025. Su margen bruto GAAP fue del 55.2% y su margen bruto non-GAAP del 56.6%. El efectivo neto de actividades operativas fue de $4.4 mil millones, mientras el flujo de caja libre fue de $2 mil millones.

El CEO Arvind Krishna atribuyó el ingreso, la rentabilidad y el flujo de caja libre que superaron las expectativas a “una fuerte demanda de IA generativa”, con IBM permaneciendo “optimista sobre las oportunidades de crecimiento a largo plazo para la tecnología y la economía global.”

Últimas noticias y desarrollos de acciones de IBM

Conclusión

Demostrar una aceleración cuántica algorítmica, que escala con el tamaño del problema, es clave para establecer la utilidad de las computadoras cuánticas. Así, la demostración de una aceleración exponencial incondicional marca un momento decisivo en la computación cuántica, probando que los dispositivos de hoy pueden liberarse de 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 algoritmos prácticamente relevantes que finalmente están al alcance.

En general, el camino de las computadoras cuánticas hacia aplicaciones prácticas cotidianas aún se está desarrollando, con mejoras continuas para desbloquear todo el potencial de la tecnología cuántica!

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Estudios citados:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, D. A. Demostración de una aceleración cuántica algorítmica para un problema de subgrupo oculto abeliano. Phys. 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, D. A. Demostración de qubits lógicos entrelazados de alta fidelidad usando transmons. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472