- Google avanza en la corrección de errores y el desarrollo de chips vinculados a la computación cuántica.
- Microsoft también tiene sus proyectos.
- Las primeras aplicaciones probables incluyen simulación de física avanzada y potencialmente generación de nuevos datos para IA.
El más alto ejecutivo de Google dedicado a las computadoras cuánticas dijo que esa tecnología está a “solo cinco años” de ejecutar aplicaciones prácticas que superen las capacidades de cálculo de las computadoras modernas.
Julian Kelly, director de Hardware de Google Quantum AI, asegura que una computadora cuántica podría realizar física de vanguardia y, potencialmente, generar nuevos tipos de información en ese lapso de tiempo, de acuerdo con lo publicado este miércoles 26 de marzo por CNBC.
Computación cuántica y las grandes expectativas
La tecnología cuántica está en el foco de la atención de muchos desde que Google anunciara a finales del 2024 un adelanto en la corrección de errores que, según la compañía, allanó el camino hacia computadoras funcionales.
Además, como adelantamos en Merca2.0, en febrero pasado, Microsoft también dio a conocer un nuevo chip de computación cuántica llamado Majorana cuya creación implicó la producción de un “estado de la materia completamente nuevo”, según declaró el CEO Satya Nadella.
El interés en el campo cuántico también creció en los últimos meses por los avances en los chips para inteligencia artificial fabricados por Nvidia.
Aunque Nvidia no fabrica procesadores cuánticos, organizó un evento llamado Quantum Day la semana pasada, donde representantes de grandes empresas líderes en los desarrollos cuánticos, como Amazon y Microsoft, discutieron el potencial de esta tecnología.
Potenciales aplicaciones y perspectivas
Kelly dijo que las primeras aplicaciones de la tecnología probablemente incluirán el uso del sistema para simular física de punta.
Esto abarca “áreas donde se tiene algún sistema que está fuera del alcance de lo que una computadora clásica puede hacer”, añadió.
Las computadoras cuánticas también podrían tener la capacidad de generar datos utilizados para entrenar IA, aunque Kelly calificó este uso como “especulativo”.
La computadora cuántica más avanzada de Google cuenta con 105 qubits, la unidad básica de un ordenador cuántico.
Sin embargo, los expertos sostienen que se necesitarán 1 millón o más qubits para lograr aplicaciones útiles.
Las computadoras cuánticas son el sueño que desvela a los físicos y científicos desde la década de 1980.
La principal diferencia entre los computadores comunes y los cuánticos es que los primeros usan bits y los segundos qubits.
En efecto, las PC tradicionales usan un sistema binario de 1 y 0 para almacenar y manipular información. Un bit sólo puede tener un valor al mismo tiempo: 1 o 0. La combinación de millones de bits en esos dos estados permite realizar operaciones.
Las cuánticas, en tanto, usan qubits (quantum bits) que pueden ser 1 o 0, 1 y 0 a la vez, o incluso tener otros valores. Esto se conoce como superposición cuántica y permite a los ordenadores cuánticos resolver problemas mucho más rápido que las computadoras actuales.
La computación cuántica podría tener aplicaciones en muchas industrias, como la salud, las finanzas, la logística y la seguridad. También en desarrollos de marketing y estrategias publicitarias basadas en datos en tiempo real.
Incertidumbre y avance
La cumbre del fabricante de chips Nvidia se produjo después de que el CEO de Nvidia, Jensen Huang, dijo que dudaba sobre si las computadoras cuánticas útiles llegarían al mercado en los próximos 15 años.
Esto provocó la caída del precio de las acciones de varias empresas cuánticas que cotizan en bolsa.
Sin embargo, la semana pasada, Huang se retractó de sus comentarios calificándolos de “incorrectos”. “Por supuesto, la computación cuántica tiene el potencial y todas nuestras esperanzas de que genere un impacto extraordinario”, dijo ahora.
Para la industria del marketing y la publicidad, si bien las aplicaciones directas tardarán en llegar, la capacidad de procesar y generar información de maneras fundamentalmente nuevas podría, a largo plazo, transformar la comprensión de los datos y la creación de modelos predictivos.
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