Existen cinco métodos principales para las computadoras cuánticas: superconductividad, captura de iones, átomos neutros, espín de silicio y cuántica óptica. A grandes rasgos, estos cinco pueden clasificarse en “ópticos” y “no ópticos”; y, a su vez, los “no ópticos” pueden dividirse en los grupos de “superconductividad” y “silicio”, que utilizan el comportamiento de los electrones, y los grupos de “átomos neutros” y “trampa iónica”, que son sistemas atómicos. Las diferencias entre estos métodos de computación cuántica son tan distintas en cuanto a principios de funcionamiento y componentes de la máquina como, por ejemplo, la hidroelectricidad y la fotovoltaica.
Un reciente artículo publicado en la revista Nature describe un gran avance en la corrección cuántica de errores (QEC) entre 2023 y 2024. Publicado por Google Quantum AI, un equipo de investigación de Google especializado en la investigación de la computación cuántica, el documento demuestra que si una computadora rinde lo suficiente, la QEC funciona como predice la teoría. “Eso significa que, utilizando qubits lógicos más grandes, los errores lógicos pueden suprimirse con mayor eficacia”, afirma Yu Cheng, director de Procesadores Cuánticos de Google Quantum AI.
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En este artículo intentaremos explicar qué es una computadora cuántica para que puedas comprender de qué se trata todo el boom.
¿Qué propone Google Quantum AI?
Google Quantum AI utiliza el método de la “superconductividad”, que aprovecha las propiedades de los superconductores para procesar información cuántica. Comparado con otros métodos, tiene ventajas como puertas cuánticas más rápidas, la aplicación de tecnología de fabricación de semiconductores y un acoplamiento más fuerte entre qubits. Cheng tiene grandes esperanzas puestas en productos comerciales como los refrigeradores de dilución: “El reto es cómo crear el entorno criogénico necesario para su funcionamiento. Ya hemos demostrado que los productos comerciales tienen capacidad para hacer funcionar miles de qubits“.
Fotografía: GOOGLE QUANTUM AI
Su hoja de ruta muestra una estrategia que va desde la realización de qubits lógicos de larga vida, pasando por la demostración de puertas lógicas, hasta llegar finalmente a las computadoras cuánticas tolerantes a errores a gran escala (FTQC). Sin embargo, sus aplicaciones prácticas podrían llegar aún más rápido. “Las primeras aplicaciones podrían hacerse realidad en los próximos años, sin tener que esperar a que aparezca un FTQC completo. Las aplicaciones prácticas de las máquinas cuánticas, como muchas otras nuevas tecnologías, llegarán por etapas”, explica Cheng.
