IBM presenta nueva máquina y chip de computación cuántica
IBM, el gigante de la tecnología informática y de inteligencia artificial, anunció el lunes el lanzamiento de una nueva máquina y chip de computación cuántica. Según la compañía, esta innovación podría servir como base para sistemas mucho más grandes y rápidos que las computadoras tradicionales basadas en silicio.
La competencia en el desarrollo de computadoras cuánticas
El lanzamiento del Sistema Cuántico Dos por parte de IBM, que utiliza tres chips «Heron» refrigerados criogénicamente, se produce en un momento en el que otras empresas tecnológicas como Microsoft, Google de Alphabet y Baidu de China están compitiendo para desarrollar máquinas que utilicen bits cuánticos. Estos bits cuánticos, a diferencia de los bits tradicionales, pueden estar en «superposición» de uno y cero al mismo tiempo.
Un avance en la conexión de chips y máquinas
IBM afirma haber desarrollado una nueva forma de conectar chips dentro de máquinas y luego conectar máquinas entre sí. Cuando se combina con un nuevo código de corrección de errores, esta tecnología podría producir máquinas cuánticas para el año 2033. La compañía planea utilizar el nuevo chip en su plataforma de IA empresarial, watsonx.
El potencial de la computación cuántica
La computación cuántica, según explicó el director de investigación de IBM, Darío Gil, en una entrevista con CBS 60 Minutes, podría permitir resolver en minutos problemas de física, química, ingeniería y medicina que a las supercomputadoras actuales les llevaría millones de años completar. Gil destacó que ni siquiera un millón o mil millones de supercomputadoras conectadas podrían igualar los cálculos de estas máquinas cuánticas futuras.
Aplicaciones en la medicina
IBM ha instalado una de las nuevas máquinas en la Clínica Cleveland en Ohio. Según el director de investigación, Serpil Erzurum, esta tecnología podría utilizarse en el futuro para modelar el comportamiento de las proteínas y comprender las formas que adoptan en función de su actividad. Esto podría ser especialmente útil en el estudio del cáncer y las enfermedades autoinmunes, donde la capacidad computacional actual es limitada para observar la estructura de las moléculas en tiempo real.
Reuters contribuyó a este informe.