IBM ha dado a conocer importantes avances en su hoja de ruta hacia la computación cuántica tolerante a fallos, presentando dos nuevos procesadores clave: IBM Quantum Loon e IBM Quantum Nighthawk. Estos desarrollos, anunciados en su Quantum Developer Conference, marcan un paso significativo para alcanzar la "ventaja cuántica" para 2026 y sistemas completamente tolerantes a fallos para 2029, consolidando la posición de la compañía en la carrera por la supremacía cuántica. El chip Nighthawk es particularmente notable por su diseño, que cuenta con 120 cúbits interconectados en una red, una arquitectura que busca mejorar la conectividad y reducir los errores, uno de los mayores desafíos en la computación cuántica actual. Por su parte, el procesador Loon representa otro avance en la escalabilidad y el rendimiento de los sistemas cuánticos de la compañía. IBM se ha propuesto no solo aumentar el número de cúbits, sino también mejorar la calidad y la velocidad de la corrección de errores.
Este enfoque es fundamental para construir ordenadores cuánticos que puedan resolver problemas prácticos que están fuera del alcance de las supercomputadoras clásicas.
La compañía está trabajando en una nueva alianza internacional, la Quantum Scaling Alliance, junto a otras empresas tecnológicas y fabricantes de semiconductores, con el objetivo de llevar la computación cuántica del laboratorio a la producción industrial a gran escala. Esta colaboración busca estandarizar procesos de fabricación similares a los de los chips electrónicos tradicionales, haciendo que la tecnología sea más accesible y práctica para aplicaciones comerciales en áreas como la medicina, la ciencia de materiales y la inteligencia artificial.
En resumenIBM anunció un progreso significativo en su carrera por la computación cuántica con el lanzamiento de sus nuevos procesadores Loon y Nighthawk. Estos chips, junto con una alianza para la fabricación a gran escala, buscan acelerar el desarrollo de ordenadores cuánticos tolerantes a fallos para 2029, con el objetivo de resolver problemas complejos inalcanzables para la computación clásica.