Bitget App
Trading Inteligente
Comprar criptoMercadosTradingFuturosStocksEarnInstituciónIA y más
¡Gran avance de Google (GOOGL.US) en computación cuántica! La tasa de error en pasos clave se redujo aproximadamente 40 veces, acercándose un paso más a la aplicación práctica

¡Gran avance de Google (GOOGL.US) en computación cuántica! La tasa de error en pasos clave se redujo aproximadamente 40 veces, acercándose un paso más a la aplicación práctica

智通财经智通财经2026/10/19 00:57
Mostrar el original
Por:智通财经

Google, una subsidiaria de Alphabet, anunció que ha demostrado una nueva tecnología capaz de reducir la tasa de errores en un aspecto clave de la computación cuántica aproximadamente 40 veces, lo que representa un avance hacia la construcción de máquinas lo suficientemente poderosas y confiables como para resolver problemas que las computadoras tradicionales no pueden abordar.

Según informó Zhihu Finance APP, Google, filial de Alphabet (GOOGL.US), anunció que ha demostrado una nueva tecnología capaz de reducir en aproximadamente 40 veces la tasa de errores en una etapa clave de la computación cuántica, lo que marca un avance en la construcción de máquinas suficientemente potentes y fiables como para resolver problemas que las computadoras tradicionales no pueden alcanzar.

Las investigadoras Emma Rosenfeld y Craig Gidney afirmaron en el blog de Quantum AI de Google que los resultados publicados el 15 de octubre en la revista científica Science demuestran que un proceso denominado “cultivo de estado mágico” (magic state cultivation) puede funcionar en el procesador cuántico Willow de Google. Esta tecnología logró una precisión récord del 99,99% en la creación de determinados estados cuánticos especializados necesarios para la ejecución de ciertos cálculos avanzados.

Este avance resuelve uno de los grandes obstáculos para la computación cuántica comercial: la enorme cantidad de hardware requerida para evitar errores. Las computadoras cuánticas emplean cúbits (qubits) que representan y procesan información de maneras que los bits convencionales no pueden igualar. Sin embargo, los qubits son extremadamente sensibles a las interferencias y, sin una corrección de errores masiva, resulta muy difícil realizar cálculos confiables.

Por qué el “estado mágico” es crucial

Una de las etapas más costosas en la corrección de errores implica la preparación de los llamados “estados mágicos”. Estos son estados cuánticos especialmente preparados que permiten la ejecución de ciertas operaciones fundamentales para una computadora cuántica de pleno funcionamiento. A diferencia de los recursos computacionales convencionales, los estados mágicos se consumen al utilizarlos y deben ser repuestos de forma constante.

Google indicó que estimaciones previas sugerían que la preparación de estos estados podría consumir hasta el 95% de la capacidad computacional de una computadora cuántica, dejando solo una pequeña fracción para cálculos útiles. Aliviar esta carga podría permitir que las computadoras cuánticas futuras sean considerablemente más compactas y de menor coste operativo.

La tecnología de cultivo de Google resuelve este problema al partir de un estado cuántico imperfecto y comprobar repetidamente sus errores. Los intentos que no superan la verificación se descartan, permitiendo así que el sistema produzca estados de mucha mayor confiabilidad. En el procesador Willow de Google, este método redujo los errores en aproximadamente 40 veces en comparación con los estados no cultivados.

Desafíos y avances de ingeniería

El estudio también exigió que Google superara problemas en la forma en que se miden los errores cuánticos. El equipo descubrió que las fluctuaciones eléctricas y los cambios de temperatura distorsionaban sus métodos de prueba, generando resultados que inicialmente parecían inconsistentes con la física conocida. Posteriormente, los investigadores modificaron los controles de hardware y desarrollaron una nueva forma de medir la precisión de su tecnología.

Otro logro consistió en transferir los estados cuánticos mejorados entre dos distintos sistemas de corrección de errores: códigos de color (color codes) y códigos de superficie (surface codes). Ambos son métodos alternativos para proteger la información cuántica de los errores. Demostrar que estos estados pueden sobrevivir a la transferencia indica que la tecnología de cultivo podría, en última instancia, integrarse en sistemas cuánticos de mayor escala.

Para los inversores de Alphabet, estos hallazgos significan avances en la superación de las barreras técnicas y económicas de la computación cuántica comercial. Una corrección de errores más eficiente podría eventualmente disminuir el número de qubits físicos necesarios para realizar cálculos útiles, reduciendo así los costes y la complejidad de construir máquinas comercialmente viables. Las computadoras cuánticas podrían aplicarse finalmente en áreas como la ciencia de materiales, la química y otros campos donde las computadoras convencionales tienen dificultades para completar cálculos complejos.

Sin embargo, estos resultados no implican que Google ya haya desarrollado una computadora cuántica de uso comercial. La empresa reconoce que la tecnología aún debe validarse a mayor escala, y persisten importantes desafíos de ingeniería. La mejora de 40 veces se refiere específicamente a la preparación de estados mágicos, no al rendimiento o la tasa de errores globales del procesador.

Este estudio refuerza la posición de Google en la carrera por desarrollar computación cuántica tolerante a errores. La computación cuántica tolerante a errores se refiere a máquinas capaces de ejecutar cálculos largos y complejos a pesar de la presencia de errores en el hardware subyacente.

Aunque este logro podría mejorar la viabilidad económica de la computación cuántica a largo plazo, Google aún no ha proporcionado un cronograma de comercialización ni ha cuantificado ningún impacto potencial en los ingresos. Para los inversores, su significado directo radica en el progreso tecnológico y no en su contribución a las ganancias de Alphabet en el corto plazo.

0
0

Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.

PoolX: Haz staking y gana nuevos tokens.
APR de hasta 12%. Gana más airdrop bloqueando más.
¡Bloquea ahora!

También te puede gustar

¡Alarma de burbuja de IA resuena en Wall Street! Pero Howard Marks de Oaktree Capital no está de acuerdo: el mercado aún no ha llegado al momento más peligroso y los inversores todavía no son plenamente conscientes del riesgo.

A pesar de que los inversores muestran una típica actitud de miedo a perderse un mayor aumento en las acciones tecnológicas, el mercado sigue comparando la situación actual con burbujas pasadas, lo que implica que los inversores no son inconscientes de los riesgos.

智通财经•2026/10/19 01:26
¡Alarma de burbuja de IA resuena en Wall Street! Pero Howard Marks de Oaktree Capital no está de acuerdo: el mercado aún no ha llegado al momento más peligroso y los inversores todavía no son plenamente conscientes del riesgo.

Barclays: ¡La doble restricción física y de capital hará que el crecimiento de los centros de datos se desacelere significativamente en 2027!

El último informe de Barclays revela que la fiebre global por la construcción de centros de datos está llegando a un punto de inflexión: el crecimiento interanual de la capacidad adicional caerá bruscamente del más del 100% en 2026 a alrededor del 35% en 2027, y se estabilizará en 2028. Frente a las limitaciones físicas y el endurecimiento del financiamiento, los proveedores de servicios en la nube a gran escala absorberán más del 60% de la nueva capacidad, mientras que los proyectos de desarrolladores medianos y pequeños enfrentarán un aumento significativo en el riesgo de suspensión.

华尔街见闻•2026/10/19 01:26
Barclays: ¡La doble restricción física y de capital hará que el crecimiento de los centros de datos se desacelere significativamente en 2027!

Mapa de flujo de fondos de IA: Nvidia se lleva 690 mil millones, las otras 499 empresas se reparten 340 mil millones

Morgan Stanley ha elaborado por primera vez un panorama completo del gasto de capital en IA: de los 1,58 billones de dólares que los principales proveedores de servicios en la nube gastarán en 2027, NVIDIA se llevará el 67%, mientras que las otras 499 empresas del S&P solo compartirán 339.000 millones de dólares. Un riesgo aún más oculto es que más de 1,1 billones de dólares en "contratos de arrendamiento fuera del balance" son en realidad deudas disfrazadas. El año 2027 será el de mayor déficit de flujo de caja libre, y el mercado está subestimando gravemente el riesgo de una caída simultánea en volumen y precios.

华尔街见闻•2026/10/19 01:11
Mapa de flujo de fondos de IA: Nvidia se lleva 690 mil millones, las otras 499 empresas se reparten 340 mil millones