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IBM aspira a tener un ordenador cuántico de 4.000 qubits en 2025

El Gigante Azul traza una hoja de ruta para la computación cuántica que incorpora hardware de informática clásica, procesamiento paralelo cuántico y mitigación de errores.

IBM ordenador cuántico

IBM tiene grandes planes para sus sistemas de computación cuántica aunque reconoce que queda mucho trabajo por hacer. La compañía ha anunciado en su evento Think! de esta semana la construcción de un sistema de 4.000 qubits para 2025; asegura que quiere crear sistemas prácticos de informática cuántica que cuenten con una capa de orquestación de software inteligente para distribuir de forma eficiente las cargas de trabajo y eliminar los desafíos de infraestructura.

"Creemos que el año que viene empezaremos a crear prototipos de aplicaciones de software cuántico para casos de uso específicos", según IBM. "Empezaremos a definir estos servicios con nuestro primer caso de prueba (el aprendizaje automático) trabajando con socios para acelerar el camino hacia aplicaciones de software cuántico útiles".

El gran objetivo es construir lo que, en términos actuales, sería un ordenador cuántico masivo: un sistema de más de 4.000 qubits construido con clusters de procesadores cuánticos. El actual procesador cuántico de IBM, Eagle, admite el procesamiento de 127 qubits, y para finales de año espera lanzar Osprey, un procesador de 433 qubits, al que seguirá en 2023 el procesador Condor de 1.121 qubits.

Para alcanzar su ambicioso objetivo, IBM tendrá que unir tres procesadores multichip de 1.386 qubits que IBM denomina Kookaburra, para obtener un total de 4.158 qubits. Con el fin de llegar a esa meta, IBM y sus socios tendrán que desarrollar cantidades ingentes de software nuevo que pueda controlar y unir esos sistemas, eliminando al mismo tiempo los errores que pueden arrastrar el trabajo cuántico. 

"Nuestro objetivo es construir superordenadores cuánticos", escriben los investigadores de IBM en un blog en el que se desgranan los planes de la empresa. "El superordenador cuántico-céntrico incorporará procesadores cuánticos, procesadores clásicos, redes de comunicación cuánticas y redes clásicas, trabajando todos juntos para transformar por completo la forma en que computamos".

Lograr estos objetivos implica, según IBM, resolver el reto de escalar los procesadores cuánticos desarrollando un entorno de ejecución para proporcionar cálculos cuánticos con mayor velocidad y calidad e introduciendo un modelo de programación sin servidor que permita a los procesadores cuánticos y clásicos trabajar juntos sin fricción.

IBM planea basarse en su actual software Qiskit Runtime para experimentar con algoritmos para crear y manejar programas cuánticos. Desde la compañía afirman que en 2023 darán soporte directo a Qiskit Runtime y a los flujos de trabajo construidos en la nube, para llevar un enfoque sin servidor al núcleo de la pila de software cuántico y dar a los desarrolladores una simplicidad y flexibilidad avanzadas. Este enfoque sin servidor también marcará un paso crítico para lograr la distribución inteligente y eficiente de los problemas a través de los sistemas cuánticos y clásicos, según la empresa.

En ese plazo, el Gigante Azul también añadirá la capacidad de que los procesadores cuánticos funcionen en paralelo. Además, desarrollará acopladores de corto alcance a nivel de chip para unir los chips cuánticos y formar un único procesador de mayor tamaño. "En 2024 y 2025, introduciremos técnicas de mitigación y supresión de errores en Qiskit Runtime para que los usuarios puedan centrarse en mejorar la calidad de los resultados obtenidos con el hardware cuántico. Estas técnicas ayudarán a sentar las bases para la corrección de errores cuánticos en el futuro", en palabras de los responsables de la compañía.

En la empresa creen que el año que viene forjarán alianzas para empezar a crear prototipos de aplicaciones de software cuántico para casos de uso específicos, empezando por el aprendizaje automático. Para 2025, según IBM, los desarrolladores de modelos podrán explorar aplicaciones cuánticas en el aprendizaje automático, la optimización y las ciencias naturales, entre otras.

 

 



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