La carrera cuántica: cómo las gigantes tecnológicas buscan dominar la computación cuántica para 2030

El oro cuántico está en juego. Google, IBM y startups millonarias están quemando capital riesgo para alcanzar la supremacía cuántica primero. Los inversores, como siempre, apuestan a lo loco.

¿Por qué importa? Porque quien controle los qubits controlará el futuro de la criptografía, el machine learning y hasta el precio del Bitcoin.

Las apuestas son altas, los plazos más cortos de lo que piensas. Esta década decidirá quién escribe las reglas del juego cuántico... y quién paga los platos rotos.

Las empresas se esfuerzan por resolver los desafíos de escalabilidad

Oskar Painter, director de hardware cuántico de Amazon, advirtió que, incluso con importantes hitos en física ya alcanzados, la fase industrial podría tardar entre 15 y 30 años. El salto de menos de 200 cúbits (las unidades cuánticas básicas) a más de un millón es necesario para alcanzar un rendimiento significativo.

El escalado se ve obstaculizado por la inestabilidad de los cúbits, que limita su estado útil a fracciones de segundo. El chip Condor de IBM, de 433 cúbits, mostró interferencia entre componentes, un problema que Subodh Kulkarni, director ejecutivo de Rigetti Computing, describió como "un grave problema de física". IBM afirma que preveía el problema y que ahora utiliza un acoplador diferente para reducir la interferencia.

Los primeros sistemas dependían de cúbits ajustados individualmente para mejorar el rendimiento, pero esto es inviable a gran escala. Ahora, las empresas están desarrollando componentes más fiables y métodos de fabricación más económicos.

Google tiene como objetivo reducir costos: reducir diez veces el precio de las piezas para construir un sistema a gran escala por mil millones de dólares. La corrección de errores, que consiste en duplicar datos en varios cúbits para que la pérdida de uno no altere los resultados, se considera un requisito para el escalamiento.

Google es el único que ha mostrado un chip donde la corrección de errores mejora a medida que los sistemas crecen. Kelly afirmó que omitir este paso resultaría en una máquina muy costosa y ruidosa.

Diseños en competencia y respaldo gubernamental

IBM apuesta por un método diferente de corrección de errores, denominado código de comprobación de paridad de baja densidad, que, según afirma, requiere un 90 % menos de cúbits que el enfoque de código de superficie de Google. El código de superficie conecta cada cúbit de una red con sus vecinos, pero requiere más de un millón de cúbits para un trabajo útil.

El método de IBM requiere conexiones de larga distancia entre cúbits, lo cual es difícil de diseñar. IBM afirma haberlo logrado, pero analistas como Mark Horvath de Gartner afirman que el diseño aún solo existe en teoría y debe probarse en la fabricación.

Aún quedan otros obstáculos técnicos: simplificar el cableado, conectar múltiples chips en módulos y construir refrigeradores criogénicos más grandes para mantener los sistemas cerca del cero absoluto.

Los cúbits superconductores, utilizados por IBM y Google, muestran un tron progreso, pero son difíciles de controlar. Alternativas como los iones atrapados, los átomos neutros y los fotones son más estables, pero más lentas y difíciles de conectar a sistemas grandes.

Sebastian Weidt, director ejecutivo de Universal Quantum, con sede en el Reino Unido, afirma que las decisiones de financiación del gobierno probablemente reducirán el campo a unos pocos contendientes. DARPA, la agencia de investigación del Pentágono, ha iniciado una revisión paradentla vía más rápida hacia un sistema práctico.

Amazon y Microsoft están experimentando con nuevos diseños de cúbits, incluyendo estados exóticos de la materia, mientras que las empresas consolidadas siguen perfeccionando tecnologías más antiguas. «Que sea difícil no significa que no se pueda lograr», afirmó , resumiendo la determinación de la industria por alcanzar la marca del millón de cúbits.

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