El chip cuántico de Google es 13.000 veces más rápido que las supercomputadoras.

Google ha anunciado un importante avance en computación cuántica. Su nuevo procesador Willow ejecutó el algoritmo Quantum Echoes unas 13.000 veces más rápido que las supercomputadoras clásicas más potentes. Esto supone un gran paso adelante con respecto al chip Sycamore de 2019, que demostró superioridad cuántica pero carecía de aplicaciones directas. Willow muestra potencial en áreas como la inteligencia artificial, el modelado químico y la investigación de materiales avanzados, según publicó la revista Nature.

El nuevo chip de Google utiliza 105 cúbits superconductores, que actúan como átomos artificiales y pueden almacenar múltiples estados de información simultáneamente. Cuando los cúbits se entrelazan, intercambian información cuántica en tiempo real, lo que permite procesar numerosas soluciones al mismo tiempo. Para garantizar su estabilidad, opera a temperaturas cercanas al cero absoluto, protegido del calor y las vibraciones. Su arquitectura alcanza una precisión del 99,97 % (%) para puertas de un solo cúbit y del 99,88 % (%) para puertas entrelazadas, lo que la hace idónea para algoritmos a gran escala.

La especialidad de Willow es la verificabilidad. El algoritmo Quantum Echoes permite la validación de resultados entre laboratorios, lo que cumple con los requisitos para la supremacía cuántica. El algoritmo modela con mayor precisión el comportamiento molecular y los enlaces químicos, y Willow lo ejecutó en una fracción del tiempo.

El investigador Tom O'Brien subrayó la importancia de la reproducibilidad: «Si no podemos demostrar que los datos son correctos, no podemos hacer nada con ellos». El premio Nobel Michel H. Devoret añadió: «Hemos demostrado que los circuitos eléctricos pueden comportarse como átomos. Ahora estamos demostrando lo que pueden hacer estos átomos artificiales».

¿Por qué es importante? Willow podría reducir drásticamente el tiempo necesario para simular sistemas biológicos, desarrollar nuevos materiales y aprender modelos de IA eficientes. Si se valida, podría impulsar la computación cuántica desde la teoría hasta su uso industrial práctico.