IBM Heron y Condor: avances de la computación cuántica en 2023

IBM anunció en diciembre de 2023 dos pasos hacia la computación cuántica práctica: Condor, con más de 1.000 qubits físicos, y Heron, centrado en reducir los errores. Este artículo examina aquellos anuncios y las expectativas de entonces.

Las computadoras cuánticas utilizan qubits que pueden estar en superposición y presentar entrelazamiento. Una superposición de los estados 0 y 1 no significa que una medición proporcione todas las respuestas posibles a la vez. Los algoritmos adecuados pueden ofrecer ventajas para problemas concretos. Por tanto, la computación cuántica complementa la clásica y no acelera automáticamente cualquier cálculo. La simulación molecular y ciertos problemas de optimización son áreas de investigación importantes.

El interés proviene de la posibilidad de realizar determinados cálculos con mucha más eficiencia. Esos avances pueden tener consecuencias importantes para la ciencia y la industria, pero la ventaja práctica depende del problema, el algoritmo y el hardware.

Heron y Condor de IBM

Heron se utiliza en el sistema ibm_torino y cuenta con 133 qubits de frecuencia fija y acopladores ajustables. IBM comunicó un rendimiento del dispositivo de tres a cinco veces mejor que el del anterior Eagle de 127 qubits; no es una aceleración universal de todos los programas. Su diseño suprime casi por completo la diafonía, es decir, las interacciones no deseadas entre qubits. IBM también puso en funcionamiento Quantum System Two con tres procesadores Heron. La combinación modular de hardware cuántico y control clásico no convierte automáticamente los procesadores separados en una única computadora cuántica tolerante a fallos.

Condor dispone de 1.121 qubits físicos superconductores. IBM informó de un aumento del 50% en la densidad de qubits, mejoras de fabricación y más de una milla, unos 1,6 kilómetros, de cableado criogénico de alta densidad dentro de un solo refrigerador de dilución. Este mantiene temperaturas muy próximas al cero absoluto. Su rendimiento era comparable al del anterior Osprey de 433 qubits. Más qubits no garantizan mejores cálculos, pero el proyecto aportó experiencia para el escalado y el diseño de hardware futuro.

Estos desarrollos de IBM son fundamentales para ampliar los límites de la utilidad cuántica y avanzar hacia la supercomputación centrada en la computación cuántica.

Aplicaciones y limitaciones

La computación cuántica puede abrir nuevas posibilidades científicas. Los ejemplos siguientes eran líneas de investigación y expectativas en 2023; las ventajas prácticas deben demostrarse en cada aplicación.

Medicina: Las simulaciones cuánticas de moléculas pueden apoyar la investigación de candidatos a fármacos. Por sí solas no demuestran sus efectos en el organismo humano ni garantizan un desarrollo más rápido o barato.

Meteorología: Se investiga si los algoritmos cuánticos pueden mejorar algunas etapas del tratamiento de datos meteorológicos y de la investigación sobre el cambio climático. Esto todavía no demostraba una ventaja práctica general en la predicción meteorológica operativa.

Resolución de problemas complejos: Los algoritmos cuánticos se estudian para ciertos problemas difíciles de cálculo y optimización, entre ellos logística y cadenas de suministro. La ventaja depende del problema, el algoritmo y el hardware; no todos los problemas clásicamente difíciles pasan a ser resolubles. Transporte, energía y finanzas son posibles ámbitos de aplicación.

También es importante reconocer que no podemos saber lo que no podemos imaginar.  Es decir, habrá innumerables avances inesperados posibles gracias a las capacidades que algún día brindará esta tecnología.

La computación cuántica puede abrir nuevas posibilidades para el descubrimiento científico y el desarrollo tecnológico. Esta es una descripción de las expectativas del sector, no una cita textual verificada del director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna.

Persisten obstáculos importantes en la corrección de errores, la escalabilidad y el desarrollo de algoritmos prácticos. Pueden surgir otras dificultades al avanzar el conocimiento y el hardware. La complejidad de la mecánica cuántica exige explicaciones rigurosas y pruebas experimentales.

La mecánica cuántica resulta difícil de comprender de forma intuitiva; las conclusiones deben basarse en cálculos y experimentos. Esta es una explicación; no se encontró una fuente primaria verificable para la formulación textual antes atribuida a Richard Feynman.

En 2023, la corrección de errores, la escalabilidad y los algoritmos útiles aún limitaban el uso práctico generalizado. Las estimaciones optimistas hablaban de aproximadamente otra década, pero eran previsiones y no un calendario garantizado.

Educación: la futura fuerza laboral de la computación cuántica

En décadas pasadas, la computación cuántica parecía estar tan lejos en el futuro que los cursos que la enseñaban eran escasos y aislados.  Ahora que un futuro en el que realmente se utilizan está comenzando a tomar forma, la necesidad de formar a la próxima generación de científicos e ingenieros que serán responsables de continuar este avance solo está creciendo.  Como resultado, muchas universidades están ofreciendo ahora cursos y programas especializados en computación cuántica para preparar una fuerza laboral calificada para este campo emergente.

• El Institute for Quantum Computing de la Universidad de Waterloo combina investigación académica y desarrollo de aplicaciones. Se fundó en 2002 con apoyo, entre otros, de Mike y Ophelia Lazaridis, entidades públicas y la universidad. Los aproximadamente 296 investigadores y más de 1.500 publicaciones del artículo original son cifras históricas, no recuentos actuales.
• La Universidad de Oxford contribuyó a las primeras demostraciones de algoritmos cuánticos mediante resonancia magnética nuclear, NMR. Aquellos experimentos utilizaron, entre otras técnicas, estados pseudopuros; no eran una computadora cuántica universal y escalable en estado puro.
• La Harvard Quantum Initiative de la Universidad de Harvard se centra en avanzar la ciencia y la ingeniería de las computadoras cuánticas y sus aplicaciones, preparándose para lo que llama la “segunda revolución cuántica”.
• El Center for Theoretical Physics del MIT investiga algoritmos cuánticos y teoría de la información cuántica como parte de los esfuerzos más amplios del MIT en este campo.
• El Centre for Quantum Technologies, con sede en la National University of Singapore en 2023, y el Berkeley Center for Quantum Information and Computation de la Universidad de California, Berkeley también son pioneros en la educación de la computación cuántica, enfocándose en la investigación y el desarrollo de dispositivos cuánticos.
• El Joint Quantum Institute de la Universidad de Maryland es una colaboración entre la universidad, el NIST y el LPS que investiga el control y el aprovechamiento de los sistemas cuánticos.

Actores de la industria que impulsan la computación cuántica

Las siguientes empresas se encontraban entre las desarrolladoras del sector en 2023. Los datos bursátiles estáticos de las tablas son instantáneas históricas del artículo original; los importes monetarios están expresados en dólares estadounidenses cuando corresponde. Los módulos interactivos de cotización pueden mostrar datos posteriores.

1. International Business Machines Corporation

IBM Gráfico de precios

IBM ha sido durante mucho tiempo un líder en el desarrollo de computadoras cuánticas.  La compañía busca democratizar el desarrollo de la computación cuántica mediante iniciativas como Qiskit Patterns.  IBM también ha ampliado su hoja de ruta para lograr una computación cuántica a gran escala y práctica, enfocándose en nuevas arquitecturas modulares y redes que podrían permitir sistemas cuánticos con cientos de miles de qubits, esenciales para aplicaciones cuánticas prácticas.

2.  Microsoft Corporation

MSFT Gráfico de precios

Los esfuerzos de Microsoft (MSFT ) en 2023 se centraban en la integración en la nube y la colaboración. La compañía mencionaba a IonQ, Pasqal, Quantinuum, Quantum Circuits Inc. (QCI) y Rigetti como socios y utilizaba su propia comparación de volúmenes cuánticos. No era una comparación universal del rendimiento de todos los tipos de computadoras cuánticas. Azure Quantum apoyaba la experimentación y el desarrollo de sistemas mayores. Microsoft destacaba además un ecosistema global y planeaba ofrecer su propia computadora cuántica como servicio en la nube mediante Azure en el futuro.

3.  Alphabet Inc.

GOOGL Gráfico de precios

Alphabet (GOOG ) avanzó mediante Google Quantum AI. Un estudio en Nature en 2023 mostró una reducción modesta de la probabilidad de error lógico al ampliar un experimento de código de superficie: aproximadamente un 2,914% por ciclo de corrección a distancia de código 5 frente a un 3,028% a distancia 3. No era una computadora completamente libre de errores. En 2019, Google informó de que Sycamore había ejecutado una tarea específica de muestreo de circuitos cuánticos aleatorios en unos 200 segundos. Google estimó 10.000 años para una supercomputadora clásica; IBM cuestionó esa estimación y propuso un método clásico de unos 2,5 días. La comparación se refería a aquella prueba específica, no a todos los cálculos complejos.

Conclusión

La computación cuántica representa un salto revolucionario en el mundo de la computación, ofreciendo el potencial de revolucionar una gran cantidad de campos.  Mientras los recientes avances de IBM con los procesadores cuánticos Heron y Condor indican un progreso significativo hacia la computación cuántica práctica, la tecnología sigue enfrentando desafíos importantes en corrección de errores, escalabilidad y desarrollo de algoritmos, lo que subraya la necesidad de continuar la investigación y la innovación.

Aunque estos desafíos persisten, la computación cuántica promete desbloquear posibilidades que hoy ni siquiera podemos imaginar, inaugurando una nueva era de descubrimiento científico y avance tecnológico.  Su potencial completo aún se está desplegando, y su impacto en diversas industrias y en la sociedad promete ser profundo.