{"id":1969,"date":"2025-12-04T15:49:54","date_gmt":"2025-12-04T15:49:54","guid":{"rendered":"http:\/\/69319b320b144954a0f75cf6"},"modified":"2025-12-04T15:49:54","modified_gmt":"2025-12-04T15:49:54","slug":"ibm-se-propone-solucionar-el-mayor-problema-de-la-computacion-cuantica-en-2029","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/12\/04\/ibm-se-propone-solucionar-el-mayor-problema-de-la-computacion-cuantica-en-2029\/","title":{"rendered":"IBM se propone solucionar el mayor problema de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica en 2029"},"content":{"rendered":"
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Mientras el sector tecnol\u00f3gico sigue tratando de asentarse tras la haza\u00f1a de la inteligencia artificial generativa, los iniciados ya han identificado como el siguiente paso \u201ccr\u00edtico\u201d la llegada de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. Y si hasta ahora se consideraba una revoluci\u00f3n cuya materializaci\u00f3n era m\u00e1s bien indefinida, ahora parece tener contornos mucho m\u00e1s n\u00edtidos. IBM est\u00e1 convencida de ello y acaba de actualizar su hoja de ruta para el desarrollo de las computadoras cu\u00e1nticas, fijando una fecha precisa en el calendario: 2029.<\/p>\n

Dentro de tres a\u00f1os, los investigadores de la empresa estadounidense cuentan con crear la primera computadora cu\u00e1ntica tolerante a fallos.<\/a> Esto marcar\u00e1 el inicio de una nueva etapa en el sector, que abandonar\u00e1 el \u00e1mbito de la simple investigaci\u00f3n para pasar a la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de la inform\u00e1tica cu\u00e1ntica.<\/p>\n

Un cambio trascendental se acerca<\/h2>\n

La tolerancia a fallos es la capacidad de una computadora cu\u00e1ntica de seguir funcionando incluso cuando sus componentes cometen errores, lo que ocurre muy a menudo en el mundo cu\u00e1ntico. Los qubits<\/em> son extremadamente fr\u00e1giles: pueden perder informaci\u00f3n, cambiar de estado o ser perturbados por el entorno. Por ello, poder eliminar los errores es uno de los retos a los que se enfrentan los investigadores.<\/p>\n

Alessandro Curioni, director de IBM Research en Z\u00farich, explica en un encuentro con la prensa europea el impacto que tendr\u00e1 a nivel pr\u00e1ctico. Las computadoras cu\u00e1nticas actuales son capaces de realizar 5,000 operaciones con un buen nivel de fiabilidad. Lograr la tolerancia a fallos les permitir\u00e1 realizar 100 millones de ellas’. Se trata de un aumento exponencial, que permitir\u00e1 explotar todas las capacidades de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/p>\n

Sin embargo, seg\u00fan Curioni, la magnitud de este logro se ve amplificada por la combinaci\u00f3n con el desarrollo de la IA. ” Por primera vez, nos encontramos ante un escenario en el que aparecen simult\u00e1neamente dos profundas innovaciones tecnol\u00f3gicas”, explica. “El impacto de los nuevos modelos de IA y la disponibilidad de computadoras cu\u00e1nticas abre escenarios completamente nuevos”.<\/p>\n

Una nueva forma de abordar los problemas<\/h2>\n

El factor decisivo, seg\u00fan Curioni, es el hecho de que ambas tecnolog\u00edas cambian radicalmente la base misma de la inform\u00e1tica computacional. “Hasta ahora, la forma de trabajar consist\u00eda en analizar un problema ‘f\u00edsico’, hacer una abstracci\u00f3n del mismo en forma de ecuaci\u00f3n y obtener la soluci\u00f3n, todo ello de forma extremadamente lineal. Con la IA, todo esto ha cambiado. Hoy es posible crear grandes modelos de inteligencia artificial de los que se pueden derivar otros modelos especializados, capaces de resolver problemas que antes estaban fuera de nuestro alcance”.<\/p>\n

Algo parecido ocurre con la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, que cambia la forma de representar la realidad. Al no estar sujeta a la l\u00f3gica binaria de la inform\u00e1tica tradicional, una computadora cu\u00e1ntica permite representar simult\u00e1neamente infinitas probabilidades. Lo que podr\u00eda haber sido muy dif\u00edcil con el antiguo sistema de representaci\u00f3n se vuelve mucho m\u00e1s f\u00e1cil”, resume Curioni.<\/p>\n

Pero hay que hacer una aclaraci\u00f3n: la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica no garantiza un mejor rendimiento en todos los \u00e1mbitos. Hay tareas en las que el sistema binario sigue siendo m\u00e1s eficiente, sobre todo cuando los c\u00e1lculos de los que tiene que ocuparse no son especialmente complejos.<\/p>\n

Utilizando una met\u00e1fora de carrera, el sistema tradicional se comporta como un corredor de cien metros, r\u00e1pido a corto plazo pero agotado cuando se enfrenta a problemas de gran complejidad. El sistema cu\u00e1ntico se comporta como un corredor de marat\u00f3n, m\u00e1s a gusto en las distancias largas, o mejor dicho, en los problemas m\u00e1s complejos.<\/p>\n

“El verdadero salto cu\u00e1ntico se producir\u00e1 combinando los tres elementos. El uso de modelos de IA, computaci\u00f3n tradicional y computaci\u00f3n cu\u00e1ntica permite llegar a resultados que por el momento son incluso dif\u00edciles de imaginar”, prosigue Curioni.<\/p>\n

Comienza la carrera por crear algoritmos<\/h2>\n

Si se dan todos los requisitos previos, la cuesti\u00f3n sigue siendo c\u00f3mo explotar el potencial que ofrece este nuevo escenario. Precisamente en esto se jugar\u00e1 la verdadera partida que determinar\u00e1 el futuro, que para Europa tambi\u00e9n toca la clave geopol\u00edtica: “Si nos fijamos en el escenario ligado al desarrollo de hardware<\/em>, en el sector de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica Europa no tiene muchas posibilidades “, explica Curioni, “las que han alcanzado un nivel de madurez suficiente son las empresas privadas estadounidenses [IBM y Google] y la Academia China de las Ciencias. La verdadera partida, sin embargo, se juega en las aplicaciones y aqu\u00ed hay margen para invertir en implementaciones pr\u00e1cticas. Los que consigan trabajar bien en esta perspectiva podr\u00e1n crear el nuevo Silicon Valley, y Europa puede f\u00e1cilmente formar parte de este “juego”.<\/p>\n

La cuesti\u00f3n es que la madurez de la inform\u00e1tica cu\u00e1ntica que aportan las m\u00e1quinas con tolerancia a fallos abre literalmente una nueva era. Los algoritmos desarrollados hasta ahora se han basado inevitablemente en simulaciones o en entornos de prueba extremadamente limitados. Cuando se disponga de una plataforma de hardware<\/em> verdaderamente fiable, las cosas cambiar\u00e1n radicalmente y ser\u00e1 posible verificar la eficacia real de las aplicaciones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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