Google da prioridad a la corrección de errores con el último procesador cuántico «Willow» de 105 qubits

El laboratorio Google Quantum AI ha anunciado un enorme avance en computación cuántica con su nuevo procesador Willow. El chip ha demostrado una notable capacidad de corrección de errores y una potencia de cálculo superior a la de los superordenadores tradicionales, incluidas las máquinas ExaFLOP como Frontier y El Capitán. En una investigación publicada en Nature, el equipo de Google demostró que Willow puede reducir exponencialmente las tasas de error a medida que se añaden más qubits al sistema, una hazaña conocida como operar «por debajo del umbral» que ha sido uno de los principales retos de la computación cuántica desde 1995. Utilizando matrices de bits cuánticos en rejillas cada vez más grandes, el equipo consiguió reducir a la mitad las tasas de error con cada ampliación. El rendimiento del chip se registra especialmente en el muestreo aleatorio de circuitos (RCS), donde Willow completó los cálculos en menos de cinco minutos. Algo así le llevaría al superordenador más rápido de la actualidad aproximadamente diez septillones de años resolverlo, un lapso de tiempo mucho mayor que la edad del universo.

Fabricado en las instalaciones especializadas de Google en Santa Bárbara, el chip Willow de 105 qubits también logró tiempos de coherencia impresionantes, con qubits que mantuvieron sus estados cuánticos hasta 100 microsegundos, cinco veces más que las generaciones anteriores. Hartmut Neven, fundador de Google Quantum AI en 2012, destacó que este avance acerca la computación cuántica a sistemas de procesamiento de datos más complejos. Entre sus posibles aplicaciones se encuentran el descubrimiento de nuevos medicamentos, el diseño de baterías más eficientes para vehículos eléctricos y la aceleración de la investigación sobre la energía de fusión. El próximo reto para el equipo cuántico de Google es demostrar una computación «útil, más allá de la clásica», que aborde aplicaciones prácticas. Aunque Willow ha demostrado un rendimiento superior en pruebas de referencia, los investigadores se centran ahora en desarrollar algoritmos que puedan abordar problemas comercialmente relevantes imposibles de resolver para los ordenadores tradicionales.

Fuente: Google