Google ha presentado Quantum Echoes, un algoritmo cuántico que, según la compañía, supone un “gran paso” hacia el camino de los ordenadores de este tipo y sus aplicaciones prácticas en el mundo real.
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“En diciembre de 2024 comunicamos un gran adelanto tecnológico con Willow -un chip cuántico de última generación- y hoy anunciamos un avance en el software de este, con el primer algoritmo cuántico”, resumen desde el equipo de Google Quantum IA.
Parte de los detalles de Quantum Echoes se publican en la revista Nature, en un artículo que firma, entre otros, el francés Michel Devoret, Nobel de Física 2025, adscrito a Google Research y a la Universidad de California.
La otra -más enfocada a las aplicaciones y aún como pruebas de principio- aparece en un escrito en el repositorio arXiv, sin la revisión de otros investigadores.
“Somos optimistas y creemos que en un plazo de cinco años veremos aplicaciones reales que solo son posibles en ordenadores cuánticos”, señaló en rueda de prensa Hartmut Neven, fundador y director de Google Quantum IA.
Fuentes consultadas por EFE indican que si bien esta investigación supone un paso más en el campo de la computación cuántica, es, como otras, aún preliminar y está lejos del desarrollo definitivo de un ordenador cuántico y de su utilidad práctica.
La misión de los ordenadores cuánticos -aún prototipos-, como la de los convencionales y supercomputadores, es la de hacer operaciones, que los primeros ejecutan de forma muy distinta: trabajan a nivel atómico y por lo tanto siguiendo las normas de la física cuántica (encargada de estudiar el mundo a escalas espaciales muy pequeñas).
Los ordenadores cuánticos funcionan con cúbits (unidad básica de información cuántica) y no bits (como los tradicionales); los primeros podrán resolver problemas que los superordenadores clásicos no pueden.
Según la empresa, su algoritmo es un avance porque presenta ventaja cuántica -funciona en Willow 13.000 veces más rápido que el mejor algoritmo clásico en los superordenadores más rápidos del mundo-; es verificable; y tiene potencial de aplicación en el mundo real.
La verificabilidad cuántica, significa, según Google, que el resultado puede ser comparado y verificado por otro ordenador cuántico de calidad similar. Para ofrecer tanto precisión como complejidad, el hardware debe tener dos características clave, tasas de error extremadamente bajas y operaciones de alta velocidad.
Y es que uno de los problemas de los sistemas cuánticos es que son muy sensibles al ruido -cambios de temperatura, luz- y esto puede perturbar el cálculo, lo que se ve agravado cuanto más grande es la instalación.
La solución al problema pasa, por tanto, por corregir los errores cuánticos y ahí está uno de los grandes retos (las computadoras clásicas ya están construidas con estos mecanismos y el año pasado Google dio pasos en este sentido con Willow).
En cuanto a la utilidad, el algoritmo da “un paso significativo” hacia la primera aplicación en el mundo real, calcular la estructura de una molécula.
Una de las herramientas que utilizan los científicos para comprender la estructura química es la resonancia magnética nuclear (RMN), la misma ciencia que subyace a la tecnología de resonancia magnética.
Esta actúa como un microscopio molecular, lo suficientemente potentecomo para permitir ver la posición relativa de los átomos, lo que ayuda a comprender la estructura de una molécula.
En un experimento de prueba de principio con la Universidad de California, Berkeley, el equipo ejecutó Quantum Echoes en el chip Willow para estudiar dos moléculas, una con 15 átomos y otra con 28, para verificar este enfoque.
Los resultados coincidieron con los de la RMN tradicional, pero además revelaron información que no suele estar disponible con la resonancia, “lo que supone una validación crucial del enfoque”.
Este experimento es un paso hacia un “microscopio cuántico” capaz de medir fenómenos naturales que antes eran inobservables.
Una RMN mejorada con computación cuántica podría convertirse en una poderosa herramienta para descubrir fármacos o en la ciencia de materiales para caracterizar la estructura molecular de polímeros o componentes de baterías, describe Google.
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