IBM dio a conocer nuevos detalles de Nighthawk r3, su procesador cuántico más reciente, y del plan para construir IBM Quantum Starling, una computadora tolerante a fallos pensada para ejecutar 100 millones de operaciones. La apuesta de la empresa es que la tecnología deje de ser una promesa de laboratorio y se convierta en una herramienta con uso industrial concreto.

El anuncio llega con un dato que respalda esa ambición: distintas empresas ya completaron 34.000 millones de circuitos sobre el procesador anterior, Nighthawk r2, en apenas dos meses de pruebas. Según IBM, esos ensayos mostraron mejoras de rendimiento de hasta 19 veces frente a equipos cuánticos de generaciones previas de la misma compañía.

Qué cambia con el nuevo procesador

Nighthawk r3 fue diseñado para correr 10.000 operaciones cuánticas sobre 520 qubits programables y suma 2.034 qubits físicos. Mantiene la red cuadrada y la velocidad de operación de su antecesor, pero agrega diez conexiones entre chips, llamadas l-couplers, que permiten escalar la arquitectura sin resignar lo ya logrado.

La estrategia de unir procesadores ya se probó: IBM conectó dos Nighthawk r1 mediante cuatro l-couplers y alcanzó una fidelidad de transferencia de estados cuánticos del 99,4%. La meta declarada es llegar al 99,9%. Además, por primera vez se integraron dos módulos criogénicos en un mismo sistema, que alcanzó su temperatura de funcionamiento en menos de cinco días y se enfrió por debajo de los 15 milikelvin.

Para 2027, la empresa proyecta conectar dos unidades de Nighthawk r3 y ejecutar 10.000 operaciones sobre más de 1.000 qubits. La arquitectura modular es la vía elegida para ampliar la escala de los procesadores sin perder el rendimiento ya demostrado.

Aplicaciones que ya muestran resultados

La generación anterior dejó casos de uso concretos. Cleveland Clinic, RIKEN e IBM usaron 1.175 millones de muestras para simular complejos proteicos de hasta 12.635 átomos, un trabajo vinculado al descubrimiento de medicamentos. La energética E.ON empleó cerca de 20 millones de muestras para programar transacciones a partir de un modelo de 1.354 nodos de la red eléctrica europea.

El reinicio rápido de qubits, que acorta el intervalo entre ejecuciones de circuitos, es clave para reunir ese volumen de muestras con eficiencia. E.ON reportó una mejora de 15 veces en aprendizaje automático cuántico aplicado a la optimización de redes. En tanto, un experimento junto con Oak Ridge National Laboratory para simular materiales magnéticos reales arrojó una mejora de 12 veces, con resultados coherentes con pruebas de dispersión de neutrones.

La visión de IBM

Jay Gambetta, IBM Fellow y director de IBM Research, resumió las condiciones que, a su juicio, hacen útil a la computación cuántica:

"Que la computación cuántica sea útil depende de que los resultados puedan entregarse con precisión, velocidad y viabilidad económica. Cada uno de estos pilares es fundamental".

Sobre la expansión de la arquitectura, agregó:

"A medida que ampliemos esta arquitectura hacia computadoras cuánticas más grandes y potentes, el valor de la computación cuántica alcanzará nuevos niveles gracias a una integración más estrecha con los recursos clásicos y al avance continuo hacia la tolerancia a fallos".

En esa línea, IBM Quantum Platform incorporará un entorno administrado para combinar flujos de trabajo cuánticos con recursos clásicos de alto rendimiento, ya sea desde una computadora portátil, infraestructura en la nube o servidores propios.

El horizonte que ordena estos anuncios es Starling, la computadora tolerante a fallos que la empresa planea construir con capacidad para 100 millones de operaciones. La carrera, entonces, no pasa solo por sumar qubits: el desafío es que los resultados lleguen con la precisión, la velocidad y los costos que la industria necesita para adoptarlos.