Así es el ordenador cuántico que construye IBM: 200 veces superior a su procesador más potente

La compañía tecnológica está trabajando en la máquina desde el año pasado y espera tenerlo terminado en la primera mitad de la década que viene para usarlo en conjunto con otras supercomputadoras 'clásicas'. IBM quiere alcanzar con este ordenador los 100.000 qubits.
La supercomputadora cuántica de 100.000 qubits de IBM estará lista inicialmente en 2033.
La supercomputadora cuántica de 100.000 qubits de IBM estará lista inicialmente en 2033.
IBM Research vía YouTube
La supercomputadora cuántica de 100.000 qubits de IBM estará lista inicialmente en 2033.

La multinacional tecnológica IBM (International Business Machines) con sede en Armonk (Nueva York, EEUU) consiguió a finales de 2022 desarrollar un procesador de 433 bits cuánticos (qubits). Con él, obtuvo el récord del sistema de computación cuántica más grande del mundo. Sin embargo, eso no es suficiente para la empresa, que ya está trabajando en una máquina que alcanza los 100.000 qubits.

Según anunciaron el 22 de mayo en la cumbre del G7 celebrada en Hiroshima (Japón), su intención es que su ordenador cuántico esté listo entorno al 2033. Para lograr este hito, los investigadores de IBM tendrán que trabajar conjuntamente con la Universidad de Tokio y la Universidad de Chicago en una iniciativa que invertirá unos 100 millones de dólares (equivale a 90,81 millones de euros).

En un post del MIT Technology Review, explican que el dinero del proyecto pretende impulsar la computación cuántica al ámbito de la operación a gran escala. Con ello, la tecnología podría abordar problemas urgentes que actualmente las supercomputadoras estándar son incapaces de resolver por sí solas.

¿Qué es la computación cuántica?

La computación cuántica, también conocida como información cuántica, "es una tecnología emergente de rápida expansión que utiliza las leyes de la mecánica cuántica para resolver problemas demasiado complejos para los sistemas clásicos", tal y como se detallan en la web oficial de IBM.

Su uso es crucial para resolver problemas complejos que dificultan la investigación o desarrollo de científicos e ingenieros. Utilizando estos ordenadores clásicos de gran tamaño, a menudo con miles de núcleos de CPU y GPU tradicionales, los expertos pueden agilizar una buena cantidad de complicaciones que se encuentran en sus trabajos.

Sin embargo, IBM reconoce que hay determinados tipos de problemas que incluso a los superordenadores les cuesta resolver. Ahí es donde entra la necesidad de crear computadoras más capaces.

Este tipo de tecnología retiene y procesa información de tal manera que explota las propiedades únicas de las partículas fundamentales (electrones, átomos y moléculas pequeñas). Estas partículas pueden existir en Múltiples estados de energía a la vez, algo a lo que se le conoce como superposición. Sus estados pueden vincularse, por lo que la información puede codificarse y manipularse de manera novedosa, dando lugar a tareas informáticas que antes se entendían como imposibles.

Hasta la fecha, nada de lo que hacen las computadoras cuánticas ha hecho algo que no pueda hacer una supercomputadora estándar. La razón de eso es que no cuentan con suficientes qubits y los sistemas pueden sufrir pequeñas perturbaciones que dificultan los resultados. Con el desarrollo de una máquina de 100.000 qubits, este problema podría solucionarse.

La creación de una supercomputadora que alcance los 100.000 qubits y su uso en unión a las mejores supercomputadoras actuales podría emplearse en multitud de áreas de investigación. Por ejemplo, para el descubrimiento de fármacos, la producción de fertilizantes, el estudio del rendimiento de las baterías, etc. Jay Gambetta, vicepresidente de cuántica de IBM, define esto como "supercomputación cuántica", es decir, que va más allá de lo que denominamos computación cuántica.

La innovación cuántica de IBM

Los qubits de IBM actualmente están hechos de anillos de metal superconductor. Estos siguen las mismas normas que los átomos cuando funcionan a temperaturas de mikelvin, solo una pequeña fracción de grado por encima del cero absoluto.

Teóricamente, los qubits de la marca pueden funcionar en un conjunto grande. Pero IBM afirma que las computadoras con las que trabajan un día de hoy solo podrían llegar hasta los 5.000 bits cuánticos, lo cual no sería suficiente para producir muchos cálculos útiles.

Por lo tanto, si IBM quiere alcanzar los 100.000 qubits, tienen que innovar en tecnología. Desde el punto de vista energético, cada uno de los qubits de la firma necesita unos 65 vatios para funcionar y uno de los puntos clave en los que pretenden cambiar es en el uso de energía que emplean.

Una de las opciones que barajan es el uso de circuitos integrados basados en tecnología de "semiconductores de óxido metálico complementario" y qubits fríos para que solo sean necesarias decenas de milivatios para controlarlos.

Además, los de IBM avanzan que están desarrollando un tipo de chip modular para que los qubits estén interconectados y puedan transferirse información cuántica entre módulos. De hecho, esperan tener listo un procesador multichip de 1.386 qubits con un enlace de comunicación cuántica para 2025 al que llaman Kookaburra.

Los rivales también apostaron a gran escala

Google propuso antes que IBM una máquina a lo grande, que manejaría todavía más qubits. Según sus desarrolladores, pretenden llegar a un millón de bits cuánticos para finales de esta década. No obstante, hay que tener en cuenta la corrección de errores, que hace que el número de qubits disponibles se reduzca a unos 10.000.

Por otro lado, tenemos un IonQ, con sede en Maryland, que quiere llegar al 2028 con un supercomputador de 1.024 qubits 'lógicos'. La empresa detalla que cada uno se formará a raíz de un circuito de corrección de errores de 13 qubits físicos.

Además, está PsiQuantum, con sede en Palo Alto, que coincide con Google en apuntar muy alto con una computadora cuántica de un millón de qubits. No obstante, en su caso, no se ha detallado en cuantos bits cuánticos reales se traducirá ni cuándo estiman que estará listo.

FUENTES: IBM y MIT Technology Review

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