La ventaja cuántica, también conocida en algunos círculos como supremacía cuántica, es el concepto que expresa el momento en que un ordenador cuántico resuelve problemas que ningún ordenador clásico, ni siquiera un superordenador, puede terminar en un tiempo razonable, que puede ser de años para replicar lo que su equivalente cuántico ha hecho en horas o minutos.

Sin embargo, la potencia superior de los ordenadores cuánticos también genera problemas, y este tipo de dispositivos en la actualidad aún es propenso a cometer errores y producir resultados no esperados, por lo que los superodenadores tradicionales siguen vigentes. Por ello, los resultados tienen que ser verificables para valer de algo.

Los ordenadores cuánticos actuales, basados en cúbits, se enfrentan al problema de que la técnica de comprobación hasta ahora consistía en replicarlos a través de simulaciones simplificadas con ordenadores clásicos (con ceros y unos) y superordenadores, algo que pasa a ser más complejo e incluso imposible debido precisamente a la ventaja cuántica. Lo que parecía un camino sin salida.

Ahora, IBM ha colaborado en la publicación de 3 estudios científicos diferentes, realizados junto a la Universidad de Chicago, Qedma y Algorithmiq que plantean diferentes formas de demostrar los cálculos de los ordenadores cuánticos a través de un nuevo concepto, el de la computación cuántica confiable, como explica la tecnológica estadounidense en un comunicado.

Las 3 nuevas comprobaciones cuánticas de IBM

La primera de ellas, desarrollada junto con Qedma, se centra en un fenómeno conocido como proceso Floquet, que hace que un sistema cambie de funcionamiento de forma gradual después de se expuesto a una fuerza externa. La solución propuesta es lo que se conoce como modelo Ising.

A través de un sistema de algoritmos de software que se puede implementar dentro de los ordenadores cuánticos, la tecnología propuesta por IBM y Qedma permite mitigar los errores en la computación cuántica, como se ha demostrado a través del superordenador clásico más potente, el japonés Fugaku.

En la segunda, IBM y la Universidad de Chicago completaron en menos de 15 minutos un cálculo con 70 cúbits lógicos que exigiría tiempos inviables incluso para los superordenadores más potentes. El nuevo método permite detectar errores y verificar la fidelidad del resultado.

Esta técnica permite reducir los errores en un tipo de cálculos conocidos como puertas no Clifoord, que son especialmente complicadas de simular a través de métodos tradicionales, a través de un marco virtual en el hardware que no añade ruido.

En el tercer método, IBM y Algorithmiq desarrollaron un nuevo marco para validar simulaciones cuánticas cuando ya no existe una respuesta clásica fiable con la que compararlas, siguiendo un método similar al usado por Google en experimentos anteriores.

Ocho meses después de publicarse el experimento, ningún método clásico ha logrado reproducir de forma consistente todos sus resultados.

Pero lejos del entorno de escritorio, el que básicamente utilizan todos los usuarios de a pie, en servidores y superordenadores la historia es radicalmente diferente, según se puede ver en el TOP500 de las máquinas más potentes del mundo.

En esta industria, Windows tiene una presencia simbólica y varias distros de Linux son las que dominan sin rival este tipo de computación, la que requiere de mayor potencia y mayor capacidad de personalización, algo en lo que el sistema de Microsoft puede flaquear.

En la actualidad, la máquina más potente del mercado pertenece al Centro Nacional de Supercomputación de Shenzen, en China, con una potencia de uno de 42.220 kilowatios y más de 13 millones de núcleos, una absoluta bestia de la ingeniería informática.

Precisamente, este cuenta con el sistema operativo Kylin OS, que en sus versiones más recientes está basado en Linux –en las anteriores, solía estar basada en UNIX FreeBSD–.

Y, aunque Microsoft domine casi en solitario el entorno de ordenadores de sobremesa y portátiles, hay varias razones por lo que las organizaciones detrás de los superordenadores más potentes del mundo apuestan siempre por Linux.

Por qué incluso Microsoft usa Linux para su superordenador

En esta lista de máquinas especializadas en supercomputación, en el puesto número 7 del ranking aparece Eagle, en el centro de computación de Microsoft Azure ubicado en Estados Unidos.

Como curiosidad, su suite está alojada en la nube de Azure, aunque en todo lo que tiene que ver con las tareas relacionadas con la inteligencia artificial, sus ingenieros han tenido que desplegar nodos basados en Linux –concretamente Ubuntu 22.04–, para manejar de forma eficiente toda la potencia.

Esto tiene una sencilla explicación: Windows es un sistema propietario y llega con funcionalidades que no son aptas para este tipo de computación; por el contrario, los ingenieros y desarrolladores de Microsoft pueden extraer lo necesario del kernel o núcleo de Linux, eliminando herramientas que podrían hacer más pesado el sistema.

A cambio, el equipo de trabajadores humanos pueden aligerar el sistema hasta el mínimo posible, para que el hardware del superordenador esté optimizado prácticamente al 100%.

Aquí entran en juego también los procesos en segundo plano, algo que Windows mantiene casi constantemente, mientras que Linux no llega con ellos por defecto, independientemente de la distribución elegida –CentOS, Red Hat, etc.–.

A este nivel macro, hay que tener en cuenta que si un sistema operativo pierde tan solo un 1% en tareas irrelevantes, puede llegar a perder trillones de operaciones por segundo, con lo cual la máquina perdería su capacidad de procesamiento.

Hay que tener en cuenta que también Microsoft apuesta por las licencias por volumen, algo que también ocurre para los servidores alrededor del mundo, por lo que intentar licenciar un superordenador sería un gasto millonario que no muchas organizaciones están dispuestas a asumir.

Por esto mismo, es habitual que se encuentre distros de Linux usadas bajo licencia, como pueden ser Rocky Linux, Red Hat Enterprise o AlmaLinux, que ofrecen contratos de soporte técnico que no suponen ni siquiera una milésima parte de lo que supondría apostar por Windows en esta industria.

Windows Server, una opción a la defensiva en el mercado

En el campo de los servidores, Windows tampoco es el favorito y Linux le ha comido todo el mercado, por lo que Windows Server se ha quedado rezagado debido a un mayor consumo de RAM, un aspecto que las organizaciones no pueden desaprovechar a día de hoy.

Cualquier servidor con Linux en su corazón cuenta con una gestión hasta 3 veces más eficiente que el análogo de Microsoft; en un escenario en el que la computación en la nube es esencial en todos los sentidos, es perfectamente entendible que los desarrolladores opten por una distro de Linux más personalizable.

Sea como sea, Windows Server aún mantiene un porcentaje de la industria de supercomputación y de la nube, gracias a varias características que siguen haciendo de este un aspecto rentable todavía para Microsoft.

Por ejemplo, gracias al conocido como directorio activo, una herramienta de este que permite que todos los ordenadores de una empresa –con Windows 11– puedan gestionarse directamente desde un mismo servidor de forma mucho más sencilla.

Además, hay que tener en cuenta que muchas organizaciones pequeñas y medianas no pueden hacer frente al coste de adaptar y migrar todo a Linux, por lo que prefieren directamente heredar el sistema anterior.

En este mismo sentido, muchas compañías no cuentan con un equipo avanzado de desarrolladores, y aquí Windows Server presenta mayor facilidad de configuración que la terminal de comandos de Linux, gracias a su interfaz gráfica.

En cualquier caso, más del 80% de servidores web usan variantes de Unix/Linux –mayormente basadas en Ubuntu o Debian–; más aún, las principales plataformas de almacenamiento en la nube, como Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure, presentan más de un 90% de la infraestructura bajo sistema basados en Linux.

En el caso concreto de Google, con un 91,6% de todas las máquinas virtuales corriendo en Linux, con lo cual incluso las grandes tecnológicas aprovechan todas las bondades de su kernel para ofrecer servicios de calidad.

Como has podido apreciar, Linux es la apuesta clara si se quieren conseguir superordenadores lo más potente posibles, mientras que Windows ofrece mayor comodidad a quienes no cuenten con equipo especializados.

La filosofía detrás de Linux es la misma que tenía UNIX: ofrecer herramientas modulares que se centran en una tarea, eliminando así la intervención humana constante. Si se configura todo bien desde el principio, el coste de mantenimiento posterior se reduce notablemente.

En potencia y eficiencia en la gestión, en conclusión, Linux es imbatible y continúa demostrando que está preparado para las nuevas máquinas más potentes del mundo.

En este punto, no es de sorprenderse que la implementación de la guía en este contexto sirva para crear otros tipos de materiales jamás vistos y es justo lo que está sucediendo. Investigadores han descubierto una forma de diseñar elementos desde cero.

Los resultados han sido tan impactantes que podrían servir para avances en superconductividad y almacenamiento de energía. ¿Cómo funcionan estos nuevos materiales creados con la ayuda de la IA? Prepárate porque los detalles del proceso y la capacidad que ofrecen son más increíbles de lo que crees.

Inteligencia artificial para escalar la simulación de materiales complejos

Hay muchos proyectos relacionados con la tecnología cuántica que están en proceso y que plantean un avance importante para el futuro de la humanidad.

La razón por la que el reciente descubrimiento es tan importante es porque siempre ha sido un desafío trabajar con el surgimiento de las propiedades.

Ciertos patrones magnéticos no se pueden explicar como si nada, pues hay interacciones a escala atómica que cambian por completo un sistema en crecimiento y simular esto comportamientos requiere de un análisis de millones de configuraciones posibles.

Anteriormente, trabajar de esta manera requería de una inversión gigante para los superordenadores, pero gracias a la inteligencia artificial ese gran peso se disminuye para facilitar el proceso. No solamente lo hace más rápido, sino que también destaca por la alta eficiencia y efectividad.

El equipo de la universidad de Washington desarrolló modelos capaces de actuar como sustitutos en los sistemas de cálculo haciendo uso de la IA y la computación cuántica.

Según los expertos, el estudio indica que es posible extrapolar los resultados a gran escala con un conjunto de datos más reducidos y se convierte en un sustituto prácticamente económico de un superordenador.

Cumple con las mismas funciones, por lo que permite explorar estructuras previamente inabordables y el impacto práctico es inmediato. Por ejemplo, una de las cosas que se han logrado con estas herramientas es simular capas de átomos apilados en forma repetitiva.

Con esto se han podido identificar “fenómenos completamente nuevos que no aparecían a pequeña escala y que habrían sido impracticables de modelar con técnicas tradicionales”.

Esto no solo reduce tiempos de investigación, sino que mejora la capacidad de identificar materiales prometedores antes de pasar a la fase experimental.

De esta manera, los futuros dispositivos electrónicos y sistemas de energía podrían desarrollarse con mayor velocidad y obteniendo potencias más avanzadas de lo que hoy en día normalmente se utiliza.

El futuro de la innovación en materiales cuánticos son los sistemas "híbridos"

Mientras la inteligencia artificial acelera la exploración, la computación cuántica aporta una ventaja distinta pero complementaria. Al basarse en los mismos principios que describen los materiales cuánticos, estos ordenadores permiten estudiar estados de la materia que resultan extremadamente difíciles de analizar con métodos clásicos.

En el informe mencionan que no se trata únicamente de mejorar las herramientas existentes, sino de redefinir los procesos científicos para que los sistemas cuánticos trabajen juntos en ciclos de retroalimentación.

De este modo, Ting Cao, profesor de ciencia de materiales e ingeniería, explica que “lo emocionante es que la IA y la computación cuántica están empezando a cambiar no solo qué problemas podemos resolver, sino cómo hacemos investigación”.

Sumando las palabras de Di Xiao, coautor del trabajo, quien dice que “Estamos al inicio de una nueva era. Nuestro campo está cambiando de manera fundamental. Cosas que literalmente eran imposibles hace unos años ahora se están volviendo rutinarias”, es más que evidente que la combinación de ambas tecnologías es más poderosa de lo que muchos pensaban.

¿Cuál sería el siguiente paso en esta investigación? Uno de los puntos claves que explican es que están buscando integrar estas capacidades para guiar "simulaciones cuánticas" y también realizar procesos que ayuden a mejorar los modelos de IA.

Cuando pensamos en investigación tecnológica solemos imaginar laboratorios, ingenieros y cientos de prototipos. Sin embargo, gran parte del trabajo ya no se realiza construyendo un dispositivo físico para pruebas.

Hoy muchas tecnologías nacen primero dentro de un ordenador capaz de recrear escenarios complejos, probar diseños y detectar errores antes de fabricar un solo componente. Por eso las supercomputadoras se han convertido en una herramienta estratégica para gobiernos, universidades y centros de investigación.

Tal como mencionan desde Interesting Engineering, el Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea de Estados Unidos (AFRL) ha puesto en funcionamiento una nueva supercomputadora de 20 millones de dólares llamada Flyer, diseñada para afrontar algunos de los desafíos tecnológicos más exigentes de las próximas décadas.

Un sistema creado para acelerar años de investigación

Es importante mencionar que Flyer se encuentra en la Base Aérea Wright-Patterson, en Ohio, Estados Unidos, y forma parte del Programa de Modernización de Computación de Alto Rendimiento del Departamento de Defensa estadounidense.

Su objetivo es permitir que investigadores e ingenieros puedan ejecutar simulaciones avanzadas a una velocidad muy superior a la que ofrecen los equipos convencionales.

La cifra más llamativa es también la que mejor resume su capacidad, ya que, según sus responsables, puede resolver en un solo día problemas que un ordenador portátil medio tardaría aproximadamente 500 años en completar.

Significa que puede procesar enormes cantidades de cálculos simultáneamente, algo fundamental cuando se trabaja con simulaciones científicas, modelos de inteligencia artificial o diseños de ingeniería extremadamente complejos.

Qué tiene Flyer para alcanzar semejante potencia

Es importante mencionar que las especificaciones de este supercomputador ayudan a entender por qué se encuentra entre las infraestructuras de investigación más avanzadas de Estados Unidos, y del mundo.

Y es que el sistema dispone de aproximadamente 186.000 núcleos de procesamiento, que son las unidades encargadas de realizar cálculos. Cuantos más núcleos tiene una máquina, más tareas puede ejecutar al mismo tiempo.

También incorpora 800 terabytes de memoria RAM. Para poner la cifra en contexto, igualar esa capacidad requeriría alrededor de dos millones de ordenadores portátiles. A eso se suman 18 petabytes de almacenamiento, suficientes para guardar cantidades masivas de datos, simulaciones y modelos digitales.

Otro dato relevante es su cerca de 14 petaflops de potencia de cálculo, donde un petaflop equivale a mil billones de operaciones matemáticas por segundo. Significa que Flyer puede realizar cantidades gigantescas de cálculos de forma continua.

Aunque técnicamente sigue siendo un ordenador, su función es muy diferente a la de cualquier equipo. Ya que su principal misión consiste en ejecutar simulaciones que resultarían demasiado caras, lentas o directamente imposibles de realizar en condiciones reales.

Gracias a ello, los investigadores pueden estudiar el comportamiento de nuevas aeronaves, analizar diseños experimentales y probar sistemas complejos sin necesidad de construir múltiples prototipos físicos.

Cabe mencionar que uno de los campos donde tendrá más importancia es el desarrollo de vehículos hipersónicos, capaces de desplazarse a varias veces la velocidad del sonido.

Y es que este tipo de tecnologías resulta extremadamente difícil de probar en el mundo real debido a su complejidad y coste, por lo que la simulación digital se ha convertido en una herramienta fundamental.

Inteligencia artificial, drones y la nueva guerra basada en datos

La llegada de Flyer también refleja una transformación más amplia, donde las fuerzas armadas modernas generan cantidades enormes de información procedente de sensores, satélites, aeronaves, drones, sistemas autónomos y plataformas de vigilancia.

Procesar todos esos datos requiere infraestructuras capaces de realizar billones de operaciones constantemente. Además, el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial cada vez más sofisticados demanda una potencia informática que solo está al alcance de este tipo de sistemas.

Por ese motivo, Flyer no solo participará en proyectos relacionados con aeronaves o armamento. También servirá para entrenar algoritmos avanzados, desarrollar sistemas autónomos, así como mejorar herramientas basadas en IA que podrían desempeñar un papel importante en futuras operaciones militares.

En la investigación moderna, la ventaja ya no depende únicamente de quién tiene más recursos físicos, sino también de quién dispone de la capacidad informática necesaria para analizar datos, ejecutar simulaciones y desarrollar nuevas tecnologías más rápido que los demás.

NVIDIA ha anunciado que este año inaugurarán 35 superordenadores de computación de alto rendimiento (HPC) en toda Europa. El mayor fabricante de chips del mundo necesita una forma de alimentar su inteligencia artificial.

NVIDIA construirá 35 superordenadores en Europa

La empresa de Jensen Huang pretende conquistar Europa con la construcción de 35 superordenadores en todo el continente. NVIDIA es mucho más que sus procesadores, pretende seguir siendo un gigante de IA en su lucha contra OpenAI, Google y Microsoft.

El fabricante de chips ha presentado sus nuevos sistemas en el ISC High Performance 2026. Las arquitecturas Blackwell y Hopper de NVIDIA llegarán a varios centros nacionales de supercomputación, centros de IA e institutos de investigación para beneficiar hasta a tres millones de investigadores.

“La IA es el nuevo instrumento de la ciencia, y Europa está construyendo toda la infraestructura necesaria para ponerla al alcance de millones de investigadores”, asegura el propio Jensen Huang, CEO de NVIDIA.

Superordenadores más potentes en España

Los nuevos sistemas Blackwell y Hopper darán soporte a la investigación en clima, atención médica, energías limpias, computación cuántica y otros campos científicos. Uno de los proyectos más importantes es la actualización de MareNostrum 5 del Centro de Supercomputación de Barcelona.

MareNostrum 5 dará la bienvenida a los sistemas NVIDIA GB300 NVL72 y GB200 NVL4. NVIDIA ofrecerá hasta 20 exaflops de rendimiento en entrenamiento de IA y 33 exaflops en inferencia de IA, un salto enorme respecto a las capacidades actuales.

NVIDIA también renovará la plataforma Blue Swan de BavariaAI en Alemania con 1000 GPU, la fábrica de IA IT4LIA en Italia con más de 8000 GPU, el proyecto HammerHAI en Alemania y el centro de IA Mimer en Suecia.

La empresa de Jensen Huang incluso ha cerrado un acuerdo con Siemens Energy para acelerar el proceso de diseño y simulación de turbinas de gas compatibles con hidrógeno. La empresa alemana ha confirmado que han reducido el tiempo de simulación hasta en un 77%.

Los medios chinos empiezan a hablar de una nueva era en la tecnología cuántica del país. La clave del éxito está en el consumo energético, estos ordenadores necesitan operar en entornos ultrafríos cercanos al cero absoluto, pero Hanyuan-2 cambia las reglas del juego.

Hanyuan-2 inicia una nueva era

China ha apostado por la tecnología de átomos neutros, la más eficiente y fácil de operar que existe actualmente en el mercado. Hanyuan-2 tiene una arquitectura de doble núcleo que consigue que las dos unidades de procesamiento trabajen al mismo tiempo de forma totalmente interconectada.

El nuevo ordenador cuántico de China puede dividir las cargas de trabajo entre las dos unidades de procesamiento. Esta interconexión permite identificar y corregir los errores que se producen durante el procesamiento.

Hanyuan-2 es posiblemente uno de los modelos chinos más rápidos y fiables, está listo para competir en igualdad de condiciones en el sector. Este ordenador cuántico desarrollado por CAS Cold Atom Technology, empresa vinculada a la Academia China de Ciencias, es uno de los intentos más potentes para hacerse un hueco en la industria cuántica.

El ordenador cuántico más eficiente

Los ordenadores cuánticos se basan en cúbits, o bits cuánticos, para procesar la información, aunque escalar estos sistemas sigue siendo un desafío técnico. El consumo de energía es elevadísimo para mantener una temperatura casi extrema.

Hanyuan-2 no es un sistema a gran escala, sino una computadora cuántica más manejable. El superordenador opera con 200 cúbits reduciendo las necesidades extremas de refrigeración de los sistemas cuánticos convencionales, confirma South China Morning Post.

Este ordenador cuántico no depende de iones, fotones o átomos convencionales, sino que se basa en la tecnología de átomos neutros. Estos átomos no tienen carga eléctrica, por lo que el sistema consume mucha menos energía, tampoco requiere una temperatura de funcionamiento extremadamente baja.

Tang Biao, director de CAS Cold Atom Technology, confirma que el Hanyuan-2 podría “democratizar” la industria de la computación cuántica. El diseño compacto y el sistema de enfriamiento mediante un láser relativamente pequeño abarata el coste.

El investigador confirma que el ordenador cuántico chino consume menos de 7 kilovatios de potencia. El Hanyuan-2 puede operar en entornos mucho más simples en lugar de depender de unas condiciones de temperatura extremas.

Mientras los reactores experimentales avanzan lentamente en laboratorios de todo el mundo, parte de ese trabajo se está trasladando ahora a sistemas informáticos capaces de recrear fenómenos físicos extremadamente complejos.

En ese escenario entra en juego Aurora, uno de los superordenadores más potentes del mundo, propiedad del Departamento de Energía de Estados Unidos.

Cabe señalar que su función no es generar electricidad, sino ayudar a comprender qué ocurre en un reactor de fusión nuclear antes de que ese experimento se realice en el mundo real.

Un superordenador diseñado para entender el plasma

Aurora está instalado en el Argonne National Laboratory, un centro de investigación estadounidense especializado en ciencia avanzada y supercomputación.

Su capacidad de cálculo supera los 1.200 exaflops, una cifra que equivale a más de un quintillón de operaciones por segundo. Una potencia que lo sitúa entre los más rápidos del planeta.

Es importante mencionar que no se trata solo de velocidad, sino que el verdadero valor de un sistema así radica en su capacidad para analizar enormes cantidades de datos y ejecutar simulaciones científicas con un nivel de detalle imposible hace apenas una década.

En el caso de la fusión nuclear, Aurora se utiliza para modelizar los procesos físicos que ocurren en los reactores experimentales. Lo que antes requería años de ensayo y error ahora puede estudiarse con gran precisión en entornos virtuales.

El gran reto de la fusión: controlar el plasma

La energía de fusión reproduce el mismo proceso que alimenta a las estrellas. Para lograrlo en la Tierra, es necesario calentar el combustible hasta temperaturas extremas para convertirlo en plasma, un estado de la materia en el que los electrones se separan de los núcleos atómicos.

El problema es mantener ese plasma estable, ya que en los reactores de fusión alcanza temperaturas superiores a las del núcleo del Sol.

En esas condiciones no puede tocar ninguna superficie física, por lo que debe mantenerse suspendido mediante campos magnéticos extremadamente intensos.

Cualquier pequeña inestabilidad puede provocar pérdidas de energía, interrupciones del experimento o daños en el reactor. Por ello, predecir ese comportamiento resulta fundamental para que la tecnología avance.

Aquí es donde la supercomputación cambia las reglas del juego. Aurora permite simular el comportamiento del plasma con un nivel de detalle hasta hace poco inalcanzable.

Los investigadores pueden recrear su movimiento dentro del reactor, analizar su interacción con los campos magnéticos y detectar fenómenos que podrían desestabilizar el sistema.

Estas simulaciones también permiten probar diferentes configuraciones magnéticas, evaluar nuevos diseños de reactores y estudiar cómo se comportará el plasma en situaciones límite.

El resultado es una drástica reducción del ensayo experimental, donde muchos problemas pueden detectarse primero en el entorno virtual, lo que ahorra tiempo, recursos y riesgos técnicos.

Aplicación directa en los reactores experimentales

El trabajo de simulación tiene un objetivo claro: mejorar el diseño y el funcionamiento de los grandes proyectos internacionales de fusión.

Uno de los principales es ITER, el reactor experimental que se construye en Francia y pretende demostrar que la fusión puede convertirse en una fuente de energía viable.

Los modelos desarrollados con supercomputadores como Aurora permiten estudiar posibles inestabilidades del plasma antes de que se manifiesten en el reactor real.

Con esa información, los ingenieros pueden ajustar las configuraciones magnéticas, mejorar los sistemas de control o anticipar situaciones críticas.

En la práctica, la supercomputación se está convirtiendo en una herramienta clave para el diseño de la próxima generación de reactores de fusión.

La supercomputación como pieza clave de la energía de fusión

La fusión nuclear sigue siendo uno de los mayores desafíos tecnológicos del siglo XXI. Requiere controlar fenómenos físicos que ocurren a temperaturas extremas y en condiciones muy difíciles de reproducir de manera estable.

Los reactores experimentales son solo una parte del camino. El otro frente de investigación se desarrolla en centros de supercomputación capaces de modelizar estos procesos con enorme precisión.

Aurora representa bien esa nueva etapa, porque no genera energía ni produce electricidad, pero permite entender cómo podría hacerlo un reactor de fusión en el futuro.

La carrera por dominar esta tecnología se desarrolla en superordenadores que, con millones de cálculos por segundo, intentan reproducir en la Tierra lo que ocurre en el interior de una estrella.

Sin embargo, cuando se trata de superordenadores, centros de datos, simulaciones avanzadas y la impresionante inteligencia artificial, el proceso de fabricación debe ser distinto.

Mientras menos es la cantidad de nanómetros (nm), mayor es la eficiencia energética, velocidad, núcleos y densidad. Hasta ahora, el líder previo era Apple con sus 3 nm para el A17 Pro desde el iPhone 15 Pro y la serie M3 para macbooks.

Fujitsu y Broadcom han logrado un hito porque los 2 nm de sus nuevos chips es algo que ninguna otra gran marca ha conseguido, ni siquiera NVIDIAo Samsung. Dicha innovación podría darle un giro a la industria tecnológica para siempre.

Fujitsu-Monaka: el procesador que impulsa una nueva era de eficiencia en supercomputadoras e IA

Fujitsu ha compartido su nuevo gran proyecto en la página oficial, junto con Broadcom y TSMC están poniendo en marcha la fabricación de sus primeros chips de 2 nm.

Conocidos principalmente como "FUJITSU-MONAKA", plantean una nueva forma de producción que sería crucial para obtener beneficios de eficiencia en diversas áreas tecnológicas.

Tal y como se ha mencionado, Apple había estado enfocándose en los 3 nm y Samsung también, aunque con menos capacidad de fabricación, pero no todo termina ahí.

Actualmente hay una carrera por alcanzar los 2 nm. Por ejemplo, se prevé que Apple A20 para el iPhone 18, Samsung Exynos 2600 para el Galaxy S26, AMD Zen 6 e Intel Nova Lake van a conseguirlo.

No obstante, la mayoría no han sido lanzados al mercado, están en etapa de pruebas o están enfocados en sectores específicos como smartphones y PC domésticos.

Lo que propone la innovación de Fujitsu y Broadcom es un SoC de 144 núcleos con arquitectura de empaquetado 3.5D (XDSiP) destinado a la próxima supercomputadora insignia de Japón FugakuNEXT dirigida por RIKEN.

Por otro lado, podría ser otro golpe para la crisis de memoria RAM actual, ya que debido a que tiene que mantener un rendimiento en servidores y superordenadores, incorpora un sub­sistema de memoria con doce canales DDR5. Combinado con PCIe 6.0 y CXL 3.0, se convierte en un recurso ideal para cargas de IA gigantescas.

¿Cuándo estará listo el Fujitsu-Monaka y en qué sector compite en realidad?

Por supuesto, es fácil compararlo con otras marcas, pero hay que tener en cuenta que hay muchos tipos de chips y varios mercados en los que se tienen que enfocar.

Las características de este increíble componente ofrecen una reducción de consumo energético, aumentan la densidad de señal, es más rápido y otorga otros beneficios a largo plazo.

Esto lo posiciona como un competidor en el terreno del HPC (High Performance Computing) y la inteligencia artificial de alto nivel. Entonces, los principales rivales que tendría sería con AMD con Instinct, NVIDIA con Grace, Grace y Hopper o Intel con Xeon y Gaudi.

¿El Fujitsu-Monaka es el primero en la historia con 2 nm? No es el primero, pero sí el único que se fabrica YA y no solo está anunciado como la mayoría. Otras marcas están desarrollando chips de 2 nm, pero con otros enfoques.

Su diseño ha sido centrado al mencionado cliente para finalizar la FugakuNEXT y podría estar llegando a los centros de datos de cara a 2027.

El gigante de la industria aeroespacial ha presentado en el Mobile World Congress un avance estratégico sin precedentes junto a Hispasat. Las compañías han creado un satélite de comunicaciones cuánticas con un cifrado extremo.

España se refuerza dentro de la Unión Europea

Los países no quieren depender de Estados Unidos en uno de los momentos más tensos con la escalada militar en Oriente Medio y la guerra de Ucrania. España tiene la solución para no depender de Starlink y otros satélites americanos.

Indra se ha convertido en la primera empresa europea capaz de controlar toda la cadena de valor del sector espacial. El gigante de la industria se encarga tanto del diseño como la construcción de los satélites y su operación.

La compañía está un paso por delante de sus competidores europeos. Indra Space ha dejado claro que el programa IRIS² impulsado por la Comisión Europea es solo el inicio, tienen la solución para garantizar las comunicaciones seguras y autonomía de los Estados miembros.

Indra pretende desplegar una constelación de 290 satélites en la órbita baja y media con una inversión 10.000 millones de euros. El objetivo es proporcionar conectividad 5G a toda Europa, pero han ido un paso más allá en privacidad con un cifrado cuántico.

Europa trabaja en sus primeros satélites cuánticos

La Unión Europea pretende adelantarse al momento en el que los ordenadores cuánticos puedan romper los sistemas de cifrado actuales, podrían romper en segundos los algoritmos de encriptación.

El proyecto QKD-GEO, impulsado por Hispasat, pretende diseñar un sistema de distribución cuántica de claves (QKD, por sus siglas en inglés) mediante un satélite geoestacionario.

Los satélites cuánticos permitirán proteger las comunicaciones de gobiernos e infraestructura crítica. Las organizaciones podrán detectar al segundo cualquier intento de interceptación de claves gracias a las propiedades cuánticas de los fotones.

El proyecto Q-Design acaba con otro problema enorme. Las redes terrestres de fibra óptica tienen un rango de comunicación cuántica de unos 100 kilómetros, la transmisión satelital sería toda una revolución tecnológica.

Los investigadores necesitan dos procesadores cuánticos independientes y las condiciones perfectas para que trabajen como si fueran uno solo. La ciencia ha conseguido desafiar cualquier ley de la física conocida hasta la fecha.

Los investigadores necesitan dos procesadores cuánticos independientes y las condiciones perfectas para que trabajen como si fueran uno solo. La ciencia ha conseguido desafiar cualquier ley de la física conocida hasta la fecha.

La teletransportación por fin es posible

La Universidad de Oxford ha demostrado que la teletransportación puede conseguirse en laboratorio con una técnica más simple de lo que se imaginaba. Los físicos han unido dos pequeños “módulos” cuánticos con fibras ópticas y luz.

El objetivo era formar un único ordenador cuántico, aunque se enfrentaban al eterno problema de la escalabilidad. Los investigadores no querían meter millones de cúbits en un superordenador, sino conectar equipos más pequeños.

El primer paso ha sido crear diferentes módulos con iones atrapados, que simulan las propiedades de los cúbits. Algunos de ellos se encargan del cálculo y otros de las conexiones de red.

Los físicos crearon después un enlazamiento cuántico mediante fotones similar a un hilo invisible que los conecta con los dos procesadores. Los iones se teletransportan desde una puerta de control a módulos distintos para realizar una operación cuántica entre varios cúbits ubicados en diferentes espacios.

Una fiabilidad de los resultados del 86%

La Universidad de Oxford ha demostrado que la teletransportación es posible, al menos desde el punto de vista físico. Los resultados de los primeros cálculos realizados entre cúbits en diferentes espacios también son positivos.

El estudio publicado en la revista Nature apunta a una fiabilidad cercana al 86%, un valor alto para este tipo de experimentos. Los datos se han obtenido con los primeros experimentos, incluso podría subir la tasa de acierto.

Este experimento podría cambiar la industria de los superordenadores y los centros de datos para siempre. Si se consigue llevar a la práctica, no será necesario utilizar enormes máquinas para procesar la información.

La materia se teletransporta, a pesar de que no viaja de forma física de un lado a otro. Los investigadores aclaran que lo que se “mueve” es la información cuántica, la acción de realizar una operación que aparece reflejada en el segundo procesador.

La computación cuántica distribuida empieza a ganar peso. El estudio de la Universidad de Oxford confirma que este sistema incluso ha superado la famosa búsqueda de Grover, es decir, puede ejecutar un algoritmo “en remoto” el 71% de las veces utilizando materia almacenada en módulos lejanos.

Incluso OpenAI, empresa detrás de ChatGPT, ha confesado que la IA no es sostenible, el coste de mantener “con vida” sus centros de datos y servidores es elevadísimo. Un chip inteligente podría reducir el consumo energético al mínimo.

El futuro de la IA está en un chip

Un equipo de investigadores dirigido por Daniele Ielmini, profesor del Departamento de Electrónica, Información y Bioingeniería del Politécnico de Milán, ha desarrollado un chip inteligente que podría cambiar la industria de la IA.

El desarrollo de este nuevo chip forma parte del programa ANIMATE (acrónimo en inglés de Analogue in-memory computing with advanced device technology). Este procesador se equipará en superordenadores y centros de datos llevando la eficiencia a niveles inimaginables.

El chip aprovecha la computación analógica para crear una memoria que puede superar una de las limitaciones de los ordenadores modernos. No es necesario mover continuamente datos entre la memoria y el procesador, el ahorro en energía es enorme.

“El chip integrado demuestra la viabilidad a escala industrial de un concepto revolucionario como la computación analógica en memoria”, según expresa Daniele Ielmini en el estudio publicado en la revista Nature Electronics.

Un modelo de computación con una memoria en bucle

El proyecto ANIMATE está financiado por el Consejo Europeo de Investigación, tiene un enorme potencial con 2,5 millones de euros para su desarrollo en un período de cinco años. El objetivo es crear un chip que se base en un modelo de computación en memoria de bucle cerrado.

Este modelo es mucho más eficiente energéticamente. El chip de la Universidad Politécnica de Milán evita recalcular los datos continuamente, también minimiza los datos que se mueven entre la memoria y las unidades de procesamiento.

Los cálculos se producen directamente dentro de la matriz de memoria, el tráfico de datos internos es mínimo gracias a la computación en memoria de circuito cerrado (CL-IMC).

Las primeras previsiones son más que optimistas, el chip tiene un consumo de energía hasta 5.000 veces menor que otros sistemas. El procesador se convierte en un acelerador analógico integrado que puede resolver operaciones en local.

El chip está fabricado mediante tecnología CMOS (semiconductor complementario de óxido metálico), compatible con la fabricación de silicio existente. No sería un reto su producción y podría revolucionar el procesamiento de big data, la robótica, sistemas de navegación, centros de datos o las futuras redes 6G.

Este nuevo sistema está llamado a convertirse en la pieza central de los futuros proyectos de exploración espacial, así como de investigación científica.

Athena forma parte del programa High-End Computing Capability (HECC) y se encuentra alojado en la Modular Supercomputing Facility del Ames Research Center de la NASA, en pleno Silicon Valley, California. Su existencia responde a la necesidad de afrontar misiones cada vez más complejas que requieren una capacidad de cálculo superior a la de generaciones anteriores.

Según la NASA, este superordenador permite ejecutar simulaciones extremadamente avanzadas, desde lanzamientos de cohetes hasta el diseño de aeronaves de nueva generación. Gracias a estas simulaciones, la agencia puede ahorrar millones de dólares en pruebas físicas, reduciendo tanto tiempos como costes.

“La exploración siempre ha llevado a la NASA al límite de lo que es posible desde el punto de vista computacional. Con Athena, ampliamos nuestra capacidad para ofrecer recursos informáticos adaptados a las necesidades cambiantes de cada misión”, explicó Kevin Murphy, responsable de datos científicos y líder del proyecto.

Con una potencia máxima superior a los 20 petaflops, equivalente a más de 20.000 billones de cálculos por segundo, Athena supera claramente a cualquiera de sus predecesores. El sistema está compuesto por 1.024 nodos equipados con procesadores AMD EPYC de alto número de núcleos y cuenta con 786 TB de memoria, lo que le permite procesar enormes cantidades de datos complejos.

Además de las simulaciones físicas, Athena se utilizará para entrenar modelos avanzados de inteligencia artificial, capaces de procesar petabytes de información procedente de satélites y misiones espaciales. Entre sus aplicaciones destaca la simulación de patrones atmosféricos complejos y la predicción de los efectos de las tormentas solares en la Tierra.

Athena comenzó a funcionar a plena capacidad el 14 de enero y está disponible tanto para investigadores de la NASA como para científicos externos que colaboren con la agencia. La NASA considera a Athena como la base digital de su próxima era de descubrimientos.

CHIEF1900, que es como se denomina la máquina de aspecto futurista china, se ha construido en la Instalación de Experimentos Interdisciplinarios e Hipergravedad Centrífuga (CHIEF) de la Universidad de Zheijang, que está en el este del país.

Se ha construido con el objetivo de que los investigadores puedan estudiar cómo las fuerzas extremas afectan a materiales, plantas, células y otras estructuras, tal y como ha señalado el South China Morning Post.

A su vez, se busca acelerar el entendimiento de estos fenómenos, que en el mundo real precisan de más tiempo en producirse que si son provocados artificialmente, además de que se producen a una escala que no se puede replicar en un laboratorio,

De esta manera, una vez se ponga en funcionamiento, CHIEF1900, les permitirá comprimir el espacio y el tiempo, recreando eventos catastróficos naturales, como fallas de presas o terremotos. Eso sí, todo dentro de un laboratorio, tal y como han avanzado los implicados.

Asimismo, se podría utilizar para estudiar las frecuencias de resonancia de las vías ferroviarias de alta velocidad o cómo los contaminantes se filtran en el suelo a lo largo de miles de años.

Un proyecto que superará a la CHIEF1300

Conviene comentar que este proyecto no es pionero, pero sí tiene mayor magnitud que otro anterior, conocido como CHIEF1300, que entró en funcionamiento en septiembre y que tiene una capacidad de 1300 gramos por tonelada.

Así, la CHIEF1900 se convertirá en la centrífuga más potente jamás construida para la investigación científica, debido a que tiene una capacidad de 1900 gramos por tonelada, esto es, la unidad que combina la aceleración gravitacional (g) y la masa de la muestra en toneladas.

Tal y como recuerda Futurism, anteriormente el récord estaba en manos del Cuerpo de Ingenieros del Ejército en Vicksburg, Mississippi, que es capaz de generar 1.200 g.toneladas de fuerza, lo que demuestra que, para este último proyecto, los ingenieros han tenido que superar desafíos importantes.

"Nuestro objetivo es crear entornos experimentales que abarquen desde milisegundos hasta decenas de miles de años, y desde escalas atómicas hasta kilómetros, en condiciones normales o extremas de temperatura y presión", ha explicado Yunmin, profesor de Zhejiang y científico jefe de CHIEF, al South China Morning Post.

Este investigador también ha reconocido a este medio que con este proyecto, en el que están implicados expertos en ingeniería civil, automatización, termodinámica y ciencias ambientales, el equipo de expertos espera que se les de "la oportunidad de descubrir fenómenos o teorías completamente nuevos".

Conviene comentar finalmente cuáles son los riesgos de desarrollar un sistema como este, que alcanza velocidades extremas, cuenta con brazos mecánicos más largos y ofrece condiciones de funcionamiento complejas, según este medio.

El calor fue uno de los mayores obstáculos, debido a que a altas velocidades de rotación la fuerza centrífuga genera un calor que puede amenazar la estabilidad del sistema. Por ese motivo, los ingenieros han desarrollado un sistema de control de temperatura que combina el bombeo de vacío, el refrigerante de los glaciares y la ventilación de aire forzado.

La realidad es que, a nivel científico, faltaba potencia de cálculo para modelar la física de estos objetos sin hacer simplificaciones drásticas. Pero este límite tecnológico se ha roto gracias a un equipo del Instituto de Estudios Avanzados y del Centro de Astrofísica Computacional del Flatiron Institute.

Los investigadores han logrado simular con una precisión absoluta cómo interactúan la radiación, así como la gravedad en el borde de un agujero negro. Un logro que es considerado el más importante hasta ahora.

Para conseguirlo, han tenido que recurrir a la artillería pesada: Frontier y Aurora, dos de los superordenadores más potentes del planeta, encargados de transformar las ecuaciones de la Relatividad General en datos visuales reales.

Exaescala: la potencia necesaria para calcular lo imposible

Quizás te preguntes por qué esto no se había hecho antes. La respuesta reside en las limitaciones del hardware. Y es que los modelos antiguos se veían obligados a hacer trampas para no colapsar los procesadores; simplificaban el comportamiento de la radiación tratándola como un fluido genérico, lo que inevitablemente distorsionaba los resultados.

La llegada de la computación a exaescala ha cambiado las reglas del juego, puesto que son equipos como Frontier y Aurora capaces de realizar más de un trillón de operaciones por segundo (un uno seguido de 18 ceros).

Es por esta razón que, por primera vez, la tecnología tiene el músculo suficiente para procesar simultáneamente la curvatura del espacio-tiempo y el caótico movimiento de cada fotón sin atajos, lo que indica que el silicio por fin ha alcanzado a la teoría.

Lo que han logrado en el Flatiron Institute no es una simple animación visual, sino un laboratorio numérico de altísima fidelidad. Los investigadores han simulado el proceso de acreción, es decir, la forma en que el agujero negro devora la materia de su entorno.

Gracias a un nuevo algoritmo diseñado específicamente para estas bestias de la computación, la luz y el plasma que se ve en la simulación se comportan exactamente como dictan las leyes de la física, calentándose y curvándose en tiempo real.

Esta herramienta es vital para la ciencia moderna, porque permite validar si los datos que capta el Event Horizon Telescope son correctos o si estamos malinterpretando las señales que nos llegan del espacio profundo.

13 segundos para el final

A lo largo de los años, muchas personas tienen una duda que hasta ahora era imposible de explicar con exactitud, ¿qué pasaría si una persona cae dentro de un agujero negro? No es como lo vemos en el cine; la física es mucho más cruda.

Si te acercaras a un agujero negro, experimentarías un fenómeno que los físicos llaman técnicamente espaguetificación. La gravedad en tus pies sería infinitamente mayor que en tu cabeza, estirando tu cuerpo como una hebra de pasta hasta desintegrarte mucho antes de llegar al horizonte de sucesos, solo tomaría 13 segundos.

En el caso de los agujeros supermasivos, las fuerzas de marea son menos agresivas en el borde, permitiéndote teóricamente cruzar el punto de no retorno de una pieza.

Pero el destino final es el mismo: la destrucción total de la información y la materia. Cabe mencionar que estas simulaciones no buscan asustar, sino entender la termodinámica en condiciones de estrés máximo.

Estamos presenciando una convergencia histórica entre la capacidad de cálculo y la astrofísica teórica. Ya no se necesita imaginar cómo se comporta el universo en sus rincones más oscuros; ahora se puede simular digitalmente para estudiarlo bajo el microscopio.

Frontier y Aurora no son solo ordenadores gigantes; se han convertido en nuestros únicos "telescopios" capaces de mirar más allá del horizonte de sucesos sin el riesgo de ser pulverizados.

La provincia de Badajoz se suma a la moda de los centros de datos e inteligencia artificial de la mano de la empresa Data Riocaya S.L.U. La compañía tiene su sede en Cáceres y está vinculada a Nostrum Group.

La Junta de Extremadura ha dado prioridad a esta iniciativa declarándola como Proyecto Empresarial de Interés Autonómico (Premia). La comunidad empieza a atraer a los gigantes de la inteligencia artificial.

Una inversión de 1.913 millones de euros

El proyecto de Extremadura está lejos de los macrocentros de datos de Aragón con una inversión de más de 5.300 millones de euros solo para Microsoft. El valor total del proyecto podría rozar los 15.700 millones de euros.

España se sigue consolidando en IA y no quiere apostarlo todo a los centros de datos de Aragón. Data Riocaya S.L.U ha realizado una inversión de 1.913 millones de euros y espera crear 330 empleos en Extremadura.

El macrocentro de datos se ubicará en la Plataforma Logística del Suroeste Europeo, dentro del término municipal de Badajoz. Este espacio se centrará en supercomputación e inteligencia artificial, se convertirá en lo que se conoce como “AI Factory”.

Estas instalaciones necesitan acceso a la red eléctrica de hasta 300 MW, aunque podría llegar a los 500 MW en el momento de máximo rendimiento. Data Riocaya pretende construir una subestación eléctrica de entre 220 y 300 kV, otra de enlace de 400 a 220 kV y las líneas de alta tensión para garantizar el suministro.

El centro de datos de Extremadura ya tiene fecha

Data Riocaya presentó el proyecto a la Junta de Extremadura en mayo de 2025, el pasado 11 de noviembre obtuvo la luz verde para seguir adelante con su centro de datos para alimentar y entrenar a la IA. La compañía ha confirmado que comenzará sus obras en 2026 para el centro bautizado como Nostrum Evergreen o Evergreen Riocaya.

Este centro de datos se suma a los doce Proyecto Empresarial de Interés Autonómico en activo en Badajoz. La Junta da prioridad a las compañías con esta etiqueta, reduce a la mitad de determinados plazos, favorece el acceso a subvenciones directas de empleo y facilita la declaración de utilidad pública para expropiaciones necesarias para construir las infraestructuras.

El centro de Data Riocaya ocupará cinco parcelas de la Plataforma Logística del Suroeste Europeo, uno de los principales polos industriales y logísticos en la frontera con Portugal. Si se cumplen las previsiones de la compañía, ocupará algo más de 22 hectáreas y estará en operativo en torno a 2031 con hasta 2.000 empleos durante las obras.

Théau Peronnin, CEO de A&B, colabora con Nvidia en computación cuántica. El empresario es más que optimista con las previsiones del mayor productor de chips del mundo. Los superordenadores van a superar todos los límites imaginados en menos de cinco años.

Los ordenadores cuánticos romperán la seguridad de Bitcoin

Peronnin ha descubierto el verdadero potencial de Nvidia tras trabajar de cerca con el gigante de los chips. El CEO de A&B confirma que los ordenadores cuánticos deberían ser lo suficientemente potentes como para romper las barreras de seguridad de Bitcoin.

Los superordadores podrán resolver el mecanismo de minería en cuestión de segundos o adivinar las contraseñas de las billeteras utilizando técnicas de fuerza bruta. Théau Peronnin ha confirmado que el año 2030 supondrá un antes y un después.

La tecnología cuántica aún no es una amenaza para las criptomonedas por el momento, aún no está tan desarrollada. Peronnin comenta a Fortune durante la Web Summit de Lisboa que ese momento podría estar muy cerca.

A&B colabora con Nvidia con un capital de cerca de 150 millones de dólares para desarrollar un sistema de computación cuántica que proteja a los usuarios de estos fallos. La empresa de Jensen Huang podría volver a adelantarse a sus competidores.

Más seguridad en la computación cuántica

La computación cuántica es mucho más compleja que la clásica con circuitos con un funcionamiento similar a puertas abiertas o cerradas, un 1 o un 0. Los superordenadores utilizan un estado de la física conocido como “incertidumbre cuántica”.

Los átomos pueden existir como materia y energía al mismo tiempo, los ordenadores cuánticos lo traducen a 1 y 0. El problema es la extrema facilidad con la que el entorno puede cambiar su estabilidad llevando a errores.

A&B pretende resolver este problema desde el hardware. “El objetivo principal de este enfoque es incorporar la primera capa de correcciones de errores directamente en el diseño del propio bit cuántico, el nivel más elemental de la máquina, lo que simplifica drásticamente todo el sistema hasta 200 veces”, confirma Peronnin durante el evento.

La compañía de Jensen Huang será la primera compañía en probar este sistema denominado “Graphene”, que se espera que esté disponible en 2030. El CEO de A&B confirma que por el momento están “colaborando estrechamente para crear el marco de trabajo para desarrolladores”.

A&B pretende adelantarse al momento en el que los ordenadores cuánticos puedan descifrar el cifrado de las criptomonedas. “Te esperan unos cuantos años buenos, pero yo no conservaría mis Bitcoin”, opina Peronnin.

En España contamos con proyectos como MareNostrum 5 en Barcelona, Caléndula en León o el nuevo superordenador cuántico de San Sebastián, que está consiguiendo poner a nuestro país en lo más alto den ranking de supercomputación.

Ahora se ha podido conocer que un superordenador japonés ha logrado algo que hasta hace poco era impensable: recrear, con un nivel de detalle nunca visto, la corteza cerebral completa de un ratón dentro de un ordenador.

Detrás de este hito está Fugaku, una de las máquinas más potentes del mundo, capaz de realizar 400 cuatrillones de cálculos por segundo.

Como era de esperar, este se acaba de colocar en lo más alto gracias a conseguir simular el mayor cerebro virtual creado hasta ahora.

Hablamos de casi 10 millones de neuronas y más de 26.000 millones de sinapsis perfectamente conectadas entre sí, formando la corteza cerebral de un ratón, una estructura vital para funciones como la percepción, el movimiento o la toma de decisiones.

Además, Fugaku está formado por 158.976 nodos, como si fueran 160.000 ordenadores pequeños trabajando juntos a la vez, lo que ha permitido llevar a cabo esta simulación.

Un cerebro virtual como nunca antes se había visto

Esta maravilla es fruto de una colaboración internacional liderada por el Allen Institute de Estados Unidos y la Universidad de Electrocomunicaciones de Japón, que han convertido más de una década de datos reales en un modelo digital que se comporta como un cerebro auténtico.

Para construirlo, se utilizaron bases de datos como Allen Cell Types Database y el Atlas de Conectividad del Ratón, donde se recopilan características físicas, eléctricas y químicas reales de neuronas.

Después, todo ese conocimiento se tradujo a ecuaciones matemáticas mediante una herramienta llamada Brain Modeling Toolkit, y finalmente el simulador neuronal Neulite convirtió esas ecuaciones en neuronas digitales capaces de comunicarse, activarse y reaccionar igual que las que nosotros tenemos.

La magia detrás de todo esto, aparte de demostrar el increíble poder de la supercomputación, es que han creado una especie de laboratorio perfecto dentro de un ordenador. Tener tan específicamente diseñado cómo funciona el cerebro humano abre la puerta al estudio de todo tipo de enfermedades.

Pueden estudiar cómo se activa una crisis epiléptica, cómo se propaga una enfermedad o incluso entender determinados aspectos de enfermedades tan complejas como el Alzheimer o el Parkinson. Ahora es posible ver cómo un fallo inicial en una neurona puede desencadenar daños en cadena.

Por supuesto, después de haber conseguido recrear la corteza con precisión casi mágica, el siguiente objetivo es simular el cerebro completo de un ratón. Y si eso se consigue, el paso lógico será intentar una simulación parcial del cerebro humano.

Estos superordenadores no habían tenido un papel extremadamente importante unas décadas atrás, ahora empiezan a posicionarse sobre la inteligencia artificial. Los gigantes tecnológicos como Microsoft, Google o el propio xAI de Elon Musk apuestan por la tecnología cuántica.

La tecnología más poderosa jamás creada

La inteligencia artificial y la computación cuántica se han entendido de manera separada, pero el enfoque está cambiando. La combinación de ambas puede dar lugar a una de las tecnologías más poderosas que jamás han creado los humanos.

Brian Hopkins, vicepresidente y analista jefe de la empresa de investigación Forresters, confirma que ambas tecnologías son la fusión perfecta. La computación cuántica emplea hardware como sensores y superordenadores, mientras que la IA se basa más en el software, que también necesita hardware para funcionar.

"Los experimentos iniciales son prometedores, pero todos indican que necesitamos computadoras cuánticas mucho más potentes e investigación innovadora adicional para aplicar eficazmente los efectos cuánticos a la IA", explica Hopkins en una entrevista para BBC.

La realidad es algo diferente, no será sencillo combinar las dos tecnologías más potentes del momento para dar lugar a la mejor creación del ser humano. "El potencial está ahí", confirma el investigador cuando le pregunta a décadas vista.

La propuesta es viable incluso en términos económicos, ambas tecnologías son más que rentables. El sector cuántico podría alcanzar un valor de hasta 97.000 millones de dólares este año mientras que el de la IA se mide en billones.

Miedo a la burbuja de la IA y la computación cuántica

Las previsiones son buenas, a pesar de los enormes retos técnicos que supondría combinar la IA y la computación cuántica. A esto se suma el miedo a una posible explosión de las burbujas de ambas tecnologías.

El propio Sam Altman, CEO de OpenAI, ha llegado a asegurar que la fiebre descontrolada de la IA podría provocar que explote lo que empieza a conocerse como la burbuja de la inteligencia artificial. La computación cuántica podría seguir el mismo camino.

"Antes creía que la computación cuántica era la tecnología más sobrevalorada hasta que surgió la fiebre por la IA", en declaraciones de Hopkins. Algunas acciones del sector cuántico podrían caer hasta un 62%, mientras la burbuja de la inteligencia artificial se hace cada vez más grande.

La tecnología cuántica aprovecha una extrema fragilidad del estado en el que operan las partículas. Estos superordenadores son muy sensibles a cambios en el entorno como la luz o el ruido, los inversores aún tienen cierto miedo de apostar por una tecnología tan volátil como la de los cúbits.

Esta locura, publicada en la revista Nature, no es solo sobre velocidad, sino sobre hacer un todo en uno en el que se engloba precisión y verificación. El algoritmo que han utilizado, bautizado como Quantum Echoes, mide fenómenos cuánticos de interferencia que las máquinas clásicas no pueden reproducir con calidad. 

Esto abre una puerta hacia lo que llaman la ventaja cuántica práctica: un momento en que los ordenadores cuánticos realmente empiezan a hacer cosas que ni los mejores superordenadores pueden imitar o acercarse a esos tiempos.

El algoritmo Quantum Echoes utiliza un protocolo que ni siquiera estaba probado hace unos meses: la evolución hacia adelante y hacia atrás en el tiempo de un sistema cuántico para medir patrones, algo así como un efecto mariposa cuántico que puede detectarse a nivel microscópico.

Para que conozcas un poco más a Willow y lo que es capaz de hacer, este no solo es rápido. Tradicionalmente, a medida que aumentas los qubits, los errores se acumulan y la máquina se vuelve un problema. Lo impresionante de esto es que cuanto más qubits añade, mejor se vuelve corrigiendo esos errores, haciendo que el computador sea más fiable con cada paso. 

Desde un punto de vista práctico, esto no solo se queda en lo académico o en un logro más intagible de Google. Los cálculos que Willow puede hacer son aplicables en física, química y biología avanzada. Por ejemplo, pueden mejorar la espectroscopía por resonancia magnética nuclear (NMR), una técnica usada para entender estructuras moleculares en medicina y farmacia, y que podría hacerse más precisa gracias a esta tecnología.

La idea con todo esto es que, por fin, la computación cuántica pase de ser una promesa a una herramienta real y útil. Con Willow, Google podría resolver problemas en diseño de materiales, desarrollo farmacéutico, energía limpia y muchos otros sectores y áreas.

Google muestra que la cuántica ya puede resolver problemas que ni siquiera los superordenadores más potentes pueden

Uno de los grandes campos en los que la cuántica puede marcar un antes y un después es en el desarrollo de nuevos medicamentos. Ahora mismo, simular cómo reaccionan diferentes moléculas dentro del cuerpo y cómo un fármaco interactúa con ellas puede llevar años y una cantidad brutal de tiempo y recursos. 

Pero gracias a ordenadores cuánticos como Willow de Google, esos procesos podrían reducirse por completo, pasando de años a semanas.

Sin ir más lejos, Google está trabajando con la farmacéutica Boehringer Ingelheim para usar esta potencia cuántica en predecir de forma precisa el comportamiento de las moléculas en nuestro organismo. 

Por otro lado, la transición energética también es otra de las grandes patas de esta novedad. Hoy en día gran parte del desarrollo de baterías, que son necesarias para coches eléctricos y energías renovables, depende de entender materiales y procesos químicos que hasta ahora llevan mucho tiempo. 

Google también colabora con BASF para experimentar con otros materiales, como el óxido de níquel de litio, que sustituiría al peligroso y escaso cobalto por una opción más sostenible y ecológica. 

Y si todo esto ya suena a auténtica locura, lo que viene detrás puede cambiar aún más el mundo: la energía de fusión nuclear. Este tipo de energía, que sería limpia, abundante y casi ilimitada, es un sueño perseguido desde hace décadas. 

Pero uno de sus mayores problemas ha sido crear modelos fiables para diseñar reactores estables. Para los ordenadores tradicionales esto es casi imposible, ya que necesitarían años o décadas para simular esos procesos. Gracias a los algoritmos cuánticos que Google está probando, esto podría cambiar de un día para otro.

Incluso, en colaboración con los Laboratorios Nacionales de Sandia, Google ya ha probado modelos teóricos que confirman que son posibles de alcanzar esos reactores que generen energía más limpia y sin residuos.

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Uno de los primeros en recibir las primeras unidades fue Elon Musk en los cuarteles de SpaceX en Texas (Estados Unidos), por el mismísimo Jensen Huang, el CEO de Nvidia, con quien mantiene una buena relación.

Así como entregas a compañías que son punteras en el ámbito de la IA y los grandes modelos de lenguaje natural (LLM), como Google, Meta, Hugging Face, LM Studio o Llama, entre otras.

Ahora bien, este mini superordenador está pensado para entornos domésticos, así que la pregunta es clara: ¿para qué le podría servir a un usuario corriente en casa, más aún teniendo en cuenta su precio de 3.999 dólares?

En ese rango de precios, ya aparecen los portátiles de gama alta especializados en videojuegos; no obstante, guardan varias diferencias, a pesar de su precio. Y todo tiene que ver con la arquitectura y las características que Nvidia ha incluido en su DGX Spark.

Especificaciones de Nvidia DGX Spark

Para qué sirve el Nvidia DGX Spark

Para encontrar la gran diferencia con un portátil gaming, por ejemplo, hay que mirar a varios componentes clave que son superiores en el DGX Spark, como la GPU, la CPU, el almacenamiento y la RAM.

En el caso concreto del procesador, aparece el GB10 Grace Blackwell, que está especializado en integrar CPU y GPU para las cargas potentes de IA, a lo que se suma una memoria unificada de 128 GB que permite reducir cuellos de botella entre procesamiento y memoria.

Un portátil gaming, no obstante, suele tener una VRAM separada y con cifras bastante inferiores, que suelen quedarse en unos 24 gigabytes para un buen rendimiento en títulos más exigentes.

De tal forma, el DGX Spark estaría orientado a profesionales que necesiten correr LLM a nivel local, ya que en el día a día los servicios habituales suelen utilizar la nube, con sus inconvenientes, como latencia o fugas de datos.

En este sentido, es perfecto para profesionales individuales que usen la IA y quieran tener mayor seguridad, desarrolladores o negocios que no quieran depender de la nube, ya que también es escalable.

Es decir, que permite la integración de otra DGX Spark en caso de que se necesite más potencia, para los negocios que crezcan, con la ventaja de tener a DGX OS como sistema operativo, con librerías propias de Nvidia.

Por tanto, si merece la pena o no recae totalmente sobre la necesidad del usuario y si se tiene la capacidad de amortizar una inversión que roza los 4.000 dólares.

En conclusión, si eres un profesional de la IA y no quieres depender de la nube, o si tienes un negocio en el que necesites este tipo de dispositivos, el DGX Spark de Nvidia es una auténtica revolución.

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Jensen Huang ha querido tener un detalle con Musk, en las instalaciones de Starbase, en Texas (Estados Unidos), con la entrega de un dispositivo para SpaceX, en homenaje a lo que ya pudo verse hace varios años.

Curiosamente, Huang también obsequió en 2016 al CEO y fundador de SpaceX con la Nvidia DGXTM-1, la primera supercomputadora de este tipo, ya que DGX Spark es un modelo avanzado y ajustado a las posibilidades actuales de la inteligencia artificial.

"En 2016, construimos DGX-1 para dar a los investigadores de IA su propio superordenador", recuerda Huang. "Entregué en mano el primer sistema a Elon en una pequeña startup llamada OpenAI, y de ella salió ChatGPT, iniciando la revolución de la IA".

Aunque Musk no ha sido el único destinatario, ya que se han enviado unidades de DGX Spark a importantes compañías del mundo tecnológico, como Anaconda, Cadence, Google, Hugging Face, LM Studio, Meta, Microsoft o Llama, entre otras.

Todas ellas se encuentran ya probando lo que puede ofrecer este pequeñísimo ordenador, además de adaptar sus modelos a DGX Spark, así como las herramientas y el software necesario.

Sea como sea, el dispositivo de Nvidia cuesta 3.999 dólares, así que no está al alcance de todo el mundo; no obstante, su precio está más que justificado por todo lo que puede hacer esta potente máquina.

Las capacidades de la nube en un pequeño ordenador

En la actualidad, prácticamente todos los usuarios utilizan modelos grandes de lenguaje natural (LLM) que están impulsados por la nube, ya que en muchos casos los dispositivos no podrían correr estos de forma local.

Es decir, que la IA está limitada por el propio avance de la tecnología, ya que muchos PC se ven superados por las capacidades necesarias de memoria para lanzar estos LLM. Así, solo hay 2 opciones para quienes trabajen con la IA: la nube o centros de datos locales.

Algo que solventa la DGX Spark con sus espectaculares características, de 1 petaflop –1.000 billones de operaciones por segundo–, 128 gigabytes de memoria RAM LPDDR5X y la posibilidad de ejecutar hasta 200.000 millones de parámetros.

Esto se traduce en un espectacular avance para que los investigadores no tengan que depender, precisamente, de la nube o de un centro de datos local, simplemente con las capacidades ya vistas de DGX Spark.

A pesar de que las primeras unidades se las han llevado nombres importantes como Musk, la supercomputadora de IA está disponible para el público general, siempre y cuando pueda desembolsar los más de 3.000 euros que cuesta.

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El servicio en la nube de hardware cuántico va a recibir un nuevo componente sumamente avanzado para el uso de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento. Esta vez, la compañía piensa dejar atrás los tradicionales chips NISQ con el fin de implementar una tecnología con mayor potencia, efectividad y menos probabilidad de tener errores.

La supercomputadora del gigante de Redmond ahora va a contar con una capacidad tan avanzada con qubits lógicos que los fallos se van a reducir en gran medida, mientras que la facilidad y velocidad en cuanto a programación y ejecución, será mejor. En sí, es un punto de inflexión para la empresa liderada por Satya Nadella, que marcará un antes y un después por varias razones.

Majorana 1 es el nuevo chip de qubits lógicos para Azure Quantum

Computer Weekly ha compartido la información revelada por el equipo de Microsoft que trabaja en el ámbito de la computación cuántica. En la entrevista que han tenido con los altos ejecutivos, se ha hablado sobre la estrategia que piensan emplear con la incorporación del chip Majorana 1.

Estos son más estables y óptimos que los que se utilizan en los métodos convencionales. El vicepresidente corporativo de computación cuántica, Zulfi Alam, afirma que “Cada vez más colegas reconocen que la era NISQ está, en gran medida, terminando, y que se avecina la era de los qubits lógicos” que van a llegarse con el mencionado componente.

NISQ “Noisy Intermediate-Scale Quantum” (Cuántica de Escala Intermedia Ruidosa) es un tipo de procesador cuántico, que es el más usado en la actualidad. La idea es que la supercomputadora trabaje simultáneamente con la IA y HPC. Todo esto es posible gracias al nuevo estado de la materia “superconductividad topológica” que la compañía descubrió hace poco.

“Las máquinas cuánticas no tienen buena fidelidad porque sus estados no son estables.Pero, al dividir los electrones en dos mitades, se fuerza un estado protegido que no se ve perturbado. Hemos replanteado el problema de forma que, una vez logrado un estado correcto, se puede repetir como se haría en cualquier circuito de memoria”.

El qubit topológico en cuestión tiene una mayor resistencia al ruido ambiental y evita con efectividad los errores o los corrige de ser necesario. De hecho, este salto tecnológico también ha sido reconocido por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA), organización que confirma que es tolerante a problemas, siendo uno de los proyectos más avanzados hasta la fecha.

Azure Quantum va a recibir estos beneficios como misión principal, donde también se involucran Quantinuum, IonQ y Pasqal por el hardware que proporcionan en el servicio. Es decir, no está destinado a dispositivos como smartphones, laptops o productos para usuarios promedio, sino para centros de datos con el fin de que los ordenadores cuánticos cumplan con su función de manera más rápida sin presentar problemas.

Este modelo híbrido que Microsoft está desarrollando usa CPUs y GPUs de una manera distinta, pero eso no quiere decir que esté tratando de reemplazar como tal la computación clásica, sino mejorarla. La inteligencia artificial será de suma importancia para que haya un mayor control en el ámbito de la programación, incluyendo programas como GitHub Copilot.

Al mismo tiempo, se incorpora una seguridad con criptografía poscuántica (PQC) avanzada que aumenta considerablemente la protección ante los “ataques cuánticos”. En sí, la diferencia va a notarse, “cobrará vida en los próximos cinco años”, ya que la evolución de esta tecnología va tan rápido como lo está haciendo la inteligencia artificial y el experto recomienda “comenzar a prepararse para aprovechar el poder de lo cuántico”.

El futuro ya está aquí y este es el primer paso para las grandes novedades que llegarán pronto a las supercomputadoras. Si hoy ya es impresionante, en unos años probablemente veremos cosas que ni siquiera imaginamos.

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IBM pretende adelantarse con Starling en 2029, su primer ordenador cuántico de gran escala capaz de corregir sus propios errores. A pesar de los avances, los expertos han advertido que no todo es tan bonito como parece.

El cifrado de criptomonedas se romperá

Los superordenadores cuánticos con corrección de errores alteran el estado interno de los cúbits, pero el ruido puede generar algunos errores en el cálculo. Si las máquinas pueden corregirse a sí mismas, también podrían romper el cifrado de Bitcoin y otras criptomonedas.

Otras aplicaciones de mensajería como WhatsApp y Telegram tienen un problema similar con el cifrado que utilizan para las conversaciones entre usuarios, incluso bancos con la protección a transacciones o los datos de las tarjetas de los clientes. El desafío al que se va a enfrentar la industria es enorme.

Los expertos en computación cuántica son conscientes desde hace unos años de que los ordenadores cuánticos acabarán con el sistema de cifrado clásico y buscan soluciones a contrarreloj.

Los investigadores de la Universidad de Shanghái (China) han puesto a prueba el ordenador cuántico D-Wave en mayo de 2024. ¿El resultado? Consiguieron romper el cifrado SPN (Substitution-Permutation Network), un algoritmo criptográfico que se utiliza para cifrar enormes cantidades de datos.

Las consecuencias de este avance histórico en la tecnología cuántica van mucho más allá. El cifrado SPN es la base del estándar AES (Advanced Encryption Standard), uno de los más utilizados. El propio Google ha advertido que los hackers tardarían una semana en romper el cifrado con un ordenador cuántico de menos de un millón de cúbits.

Las criptomonedas estarán a salvo

Las noticias son alarmantes, pero los expertos han aclarado que las criptomonedas están protegidas, al menos por el momento. Bitcoin, Ethereum, Solana y otras criptomonedas modernas utilizan un sistema de criptografía conocido como curva elíptica.

Este modelo es mucho más seguro, eficiente y difícil de romper para los hackers, a pesar de que la base es muy similar a este algoritmo de cifrado. Los de Mountain View han acabado con el miedo de millones de personas que utilizan carteras de criptomonedas, no será tan sencillo romper los sistemas de seguridad.

Los futuros ordenadores cuánticos podrán acabar con el cifrado RSA, incluso la criptografía de curva elíptica podría caer con relativa facilidad. Los expertos han tranquilizado a la población: en el momento en el que esto ocurra, ya estarán listas las tecnologías que puedan proteger los datos de millones de usuarios.

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Este tipo de cifrado está presente en aplicaciones bancarias, plataformas de correo electrónico y firmas digitales, y hasta hace poco se consideraba prácticamente inviolable. Sin embargo, los avances en computación cuántica están cambiando rápidamente las reglas del juego.

A diferencia de los ordenadores tradicionales, que funcionan con bits que solo pueden tener un valor de 0 o 1, los ordenadores cuánticos utilizan cúbits, capaces de representar múltiples estados al mismo tiempo. Esta capacidad, conocida como superposición, les permite abordar cálculos que serían imposibles, o extremadamente lentos, en la computación clásica. 

Un solo ordenador cuántico puede realizar tareas que requerirían millones de años en un superordenador actual, y eso ha puesto en jaque la solidez de nuestros métodos de encriptación actuales.

Tu privacidad online en la cuerda floja

Según Techspot, los investigadores de Google se han dado cuenta de que con un equipo cuántico de aproximadamente un millón de cúbits, se podría romper la seguridad RSA en cuestión de días. Este escenario, aunque todavía futurista, es mucho más cercano de lo que se pensaba hace unos años. 

En 2022 se creía que serían necesarios 20 millones de cúbits para romper ese tipo de cifrado; hoy, esa estimación se ha reducido 20 veces. La computación cuántica está evolucionando a pasos agigantados, y eso obliga a repensar completamente cómo protegemos nuestra información online.

Aunque todavía no existen ordenadores cuánticos comerciales con ese nivel de potencia, el récord actual lo ostenta IBM con procesadores de algo menos de 1.000 cúbits. IBM, junto a investigadores japoneses, ya trabaja en un ordenador cuántico de 10.000 cúbits que esperan tener operativo en cinco años. 

Puede que aún falte una década para que veamos un millón de cúbits funcionando de forma estable, pero lo importante es que esa barrera ya no parece tan lejana ni imposible.

El gran temor no es solo cuándo se alcanzará esa cifra, sino qué sucederá cuando eso ocurra. Muchas infraestructuras digitales aún dependen de métodos de cifrado como RSA y no están preparadas para resistir un ataque cuántico. 

Esto ha impulsado el desarrollo de nuevos sistemas de protección conocidos como "criptografía post-cuántica", diseñados específicamente para resistir los cálculos masivos de estos nuevos ordenadores.

Mientras tanto, las grandes empresas tecnológicas como Google, Microsoft o IBM ya están adoptando estrategias para migrar gradualmente a estos nuevos estándares. Sin embargo, la mayoría de usuarios y pequeños servicios aún operan bajo sistemas que podrían quedar completamente vulnerables en cuestión de años.

El mundo digital tal como lo conocemos está entrando en una nueva era. El avance de la computación cuántica no solo promete descubrimientos científicos y avances en inteligencia artificial, sino también desafíos sin precedentes en el ámbito de la ciberseguridad. 

La advertencia de Google no es una exageración, sino una llamada de atención para gobiernos, empresas y ciudadanos. Proteger la privacidad online en la era cuántica no es opcional, es una necesidad urgente.

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En un experimento llevado a cabo en China, un equipo de investigadores ha logrado romper una clave RSA de 90 bits usando un ordenador cuántico comercial. Este hito marca un antes y un después en la seguridad digital y el futuro del cifrado. 

El descubrimiento estuvo a cargo de Wang Chao, profesor en la Universidad de Shanghái, y fue divulgado en la revista Chinese Journal of Computers. Lo más impactante no fue solo el resultado, sino cómo lo lograron, ya que recurrieron a un ordenador cuántico accesible llamado D-Wave Advantage, con 5.760 cúbits de capacidad.

China abre la puerta a una nueva era de ciberinseguridad

El proyecto utilizó el D-Wave Advantage, un ordenador cuántico con 5.760 cúbits que no pertenece a ninguna instalación militar secreta ni laboratorio restringido, está disponible para ciertos centros de investigación. 

Lo preocupante es que este equipo consiguió vulnerar una clave RSA, uno de los sistemas de cifrado más clásicos y, todavía, presente en infinidad de servicios digitales. 

La herramienta utilizada para conseguirlo fue el temple cuántico, una técnica que aprovecha fenómenos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento para resolver problemas complejos con una eficiencia imposible para la informática clásica.

Aunque el cifrado de Bitcoin no se basa en RSA, sino en ECDSA (algoritmo de curva elíptica), este experimento plantea preguntas inquietantes sobre su futuro. Si una clave RSA ya puede ser rota con hardware cuántico accesible, ¿cuánto tiempo falta para que la computación cuántica pueda descifrar firmas digitales?

El verdadero temor no es lo que se ha roto hoy, sino lo que puede ser vulnerable mañana. Actualmente, muchas otras plataformas digitales utilizan algoritmos que, en teoría, requerirían miles de años para ser vulnerados por ordenadores tradicionales. Pero los cúbits cambian las reglas del juego. 

Si su desarrollo sigue progresando, los mecanismos de seguridad actuales, en cajeros automáticos, bancos, redes gubernamentales y contratos inteligentes, podrían quedar obsoletos en un abrir y cerrar de ojos.

No se trata de alarmismo. El avance chino no ha sido con tecnología de ciencia ficción, sino con herramientas reales, aunque aun en etapas tempranas. Eso pone en jaque a toda la estructura digital global. Desde correos electrónicos hasta bases de datos gubernamentales, muchos sistemas dependen de formas de cifrado vulnerables al potencial cuántico.

La comunidad tecnológica ya lo anticipaba con la llamada "era post-cuántica", que exigirá una revisión total de los protocolos de seguridad. Instituciones como el NIST (Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE UU) llevan años trabajando en algoritmos resistentes a ataques cuánticos. 

Pero el experimento chino demuestra que ese momento ya no es una posibilidad remota, sino una urgencia que exige respuestas inmediatas.

Lo que está claro es que la seguridad digital tiene fecha de caducidad si no se adapta a los nuevos tiempos. La computación cuántica ya no es solo una promesa de velocidad, sino una amenaza real a la privacidad y la estabilidad de un mundo cada vez más digitalizado.

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En esta ocasión, no la han utilizado para una misión vinculada a naves espaciales o astronautas, sino a analizar una de las incógnitas más grandes que ha tenido la humanidad: ¿cuándo será el fin del mundo? En numerosas ocasiones, varios científicos han hablado sobre la extinción humana, pero ¿en qué momento exacto dejará de haber vida en la Tierra?

Teorías y conspiraciones hay por montones, así que los investigadores de la Universidad de Toho ubicada en Japón, en colaboración con la mencionada agencia gubernamental estadounidense de la exploración espacial, han decidido resolver esta duda con uno de los superordenadores más potentes. El resultado ha sido casi exacto, el planeta tiene los días contados.

• ¿En qué año llegará la extinción completa del mundo?
• ¿Qué planes hay en el caso de que la Tierra muera?

¿En qué año llegará la extinción completa del mundo?

Parece que la inteligencia artificial tenía razón cuando se le preguntó sobre el fin de la humanidad y es que es algo que puede darse de diferentes maneras, es impredecible. Por ejemplo, podría caer un meteorito y arrasar todo a su paso o generarse una enfermedad que extermine a todos los seres vivos.

Sin embargo, el estudio en cuestión, que ha sido compartido por BGR, afirma que las causas estarían vinculadas con el calentamiento global y los cambios climáticos que se sufrirán en los próximos años. 

El Sol irá volviéndose cada vez más intenso con el tiempo, por lo que su emisión de calor impactará directamente con la atmósfera terrestre, desde la vegetación, hasta los seres vivos más diminutos y perseverantes, todo lo arrasaría al generar temperaturas extremas donde se haría imposible sobrevivir.

La supercomputadora utilizada para analizar y determinar esta información ha concluido que alrededor del año 1.000.002.021, prácticamente no quedará nada en el mundo en el que vivimos. Tanto la radiación solar, como el oxígeno se convertirán en un problema catastrófico, así que sería un astro en ruina.

Según los informes sobre el futuro del sistema solar, en aproximadamente 5,000 millones de años, la enana amarilla pasará a ser una gigante roja. En el proceso, los planetas más cercanos (Mercurio, Venus y la Tierra) se verán afectados considerablemente por los cambios y algunos hasta podrían llegar a ser consumidos.

Muchos millones de años después, el Sol se convertirá en una enana blanca tras perder sus capas exteriores, pero ya no habrá vida que pueda salvarse. De igual manera, este es un tiempo extremadamente extenso, los humanos que hoy en día viven no presenciarán este evento, pues faltan  999.999.996 años para que suceda.

Sin embargo, se piensa que esto va a ser exponencial, por lo que una gran parte de la vida se irá extinguiendo a medida que pasa el tiempo y será irreversible. Los indicios de esto son los fenómenos como tormentas solares o eyecciones de masa coronal que se han visto recientemente y que se seguirán presentando en el futuro, donde se volverán cada vez más intensos.

¿Qué planes hay en el caso de que la Tierra muera?

Sumando el problema del cambio climático que ejerce la humanidad con la industrialización, tecnología y muchas cosas más, la extinción podría llegar antes de lo previsto, pero los científicos lo tienen en cuenta.

Unas de las soluciones que podrían servir para este tipo de circunstancias es que se generen hábitats artificiales en áreas específicas o estaciones espaciales. Cuando no haya opción, la idea de colonizar Marte que propone la empresa SpaceX de Elon Musk no es mala, ya que garantizaría la supervivencia de la raza humana y otras especies.

Evidentemente, falta muchísimo, pero es impresionante ver cómo un superordenador tiene la capacidad de acercarse a las cosas que sucederán con simulaciones y análisis complejos. 

Además, el hecho de que se plantee una fecha como esta, es más importante de lo que parece porque ya hay una presión por lograr que se preserve la naturaleza y se trabaje en nuevas estrategias para contrarrestar los cambios climáticos.

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Los investigadores del instituto Epoch AI, también afincados en Silicon Valley, han publicado un estudio detallando todos los problemas a los que se enfrenta este paraíso tecnológico cerca de la ciudad de San Francisco.

Los superordenadores son sistemas masivos con miles de chips. El principal reto es entrenarlos para ejecutar modelos de IA, pero el mantenimiento no se queda atrás. Si se cumplen las previsiones de los expertos, Silicon Valley podría necesitar el equivalente a nueve reactores nucleares para seguir funcionando en 2030.

Silicon Valley no tiene energía suficiente

Epoch AI estima que el número de supercomputadoras se duplique para finales de esta década, algo que ya ocurrió en 2019. Los modelos más potentes necesitan alrededor de 9 GW de energía, ni siquiera la ciudad de San Francisco tendría este consumo.

Silicon Valley necesitará la electricidad necesaria para abastecer una ciudad de aproximadamente 7 a 9 millones de hogares. Solo una de las supercomputadoras más potentes que se han diseñado necesita unos 300 MW de potencia, el consumo de unos 250.000 hogares.

El estudio es aún más alarmista. Las exigencias de los superordenadores de los próximos años serán mucho mayores que la de los modelos actuales, así que el consumo de energía también aumentará.

2 millones de chips de IA y 200.000 millones de dólares

El reto al que se enfrenta Silicon Valley de cara al final de la década es enorme. Epoch AI advierte que la supercomputadora de inteligencia artificial más potente que operará en 2030 podría necesitar dos millones de chips de IA.

El precio de su construcción es de unos 200.000 millones de dólares, siempre y cuando se mantenga la tendencia de crecimiento actual. A esto hay que sumar el gasto millonario del mantenimiento y su propio uso.

El sistema Colossus construido por xAI de Elon Musk en poco más de 200 días ha costado 7.000 millones de dólares. Este es el ordenador más potente del momento con 200.000 chips, pero las exigencias se multiplicarán en los próximos años.

OpenAI no quiere quedarse atrás. La empresa de ChatGPT ha empezado a construir su supercomputadora Stargate con un coste de 500.000 millones de dólares, que estará en operativo a finales de 2028 o inicios de 2029. 

El propio Donald Trump celebró la inversión de 500.000 millones de dólares de Nvidia para construir superordenadores de IA en Estados Unidos. "Es una noticia importante y emocionante", ha expresado en su cuenta de Truth Social, asegurando que viven una "edad de oro".

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Aunque pueda sonar a argumento de ciencia ficción, la preocupación crece entre expertos en seguridad, instituciones financieras y gobiernos de todo el mundo.

A medida que avanza el desarrollo de la computación cuántica, también lo hace la urgencia por actualizar las defensas digitales. Tecnologías como RSA o ECC, que hoy protegen la mayoría de los sistemas financieros, no fueron diseñadas para enfrentarse a la potencia matemática de un ordenador cuántico. 

¿Qué es el Día Q y por qué debería importarte?

El "Día Q" no es una fecha concreta, sino un término que se usa para describir el momento en que la criptografía de clave pública deja de ser efectiva. Ese día, los sistemas de seguridad que usamos para proteger desde cuentas bancarias hasta correos electrónicos cifrados quedarían obsoletos.

El problema no es solo teórico. Instituciones como el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) en EEUU o el Foro Económico Mundial ya advierten que este escenario podría materializarse en menos de una década. 

Mientras tanto, algunos actores maliciosos ya están recopilando datos cifrados con la estrategia de harvest now, decrypt later, es decir, guardan información ahora, con la intención de descifrarla cuando la tecnología lo permita.

Para hacer frente a este riesgo, está surgiendo un nuevo modelo de protección conocido como criptografía post-cuántica (PQC). Esta nueva generación de algoritmos está diseñada para resistir los ataques de futuros ordenadores cuánticos y mantener la integridad de los sistemas actuales cuando llegue ese momento.

Además de estos algoritmos, se están explorando otras soluciones complementarias, como la distribución cuántica de claves (QKD), que aprovecha principios de la física cuántica para compartir información de forma imposible de interceptar sin ser detectado. 

Empresas de ciberseguridad como Platinum Ciber ya ofrecen servicios de transición hacia estos sistemas, y advierten que el proceso debe comenzar cuanto antes.

Carlos Benítez, CTO de Platinum, indicó a Ámbito que: "Transacciones bancarias, contratos digitales, criptomonedas, sistemas de mensajería encriptado, sistemas de verificación en dos pasos: Todo aquello cifrado hoy sin resistencia cuántica, está potencialmente comprometido". 

Y agregó: "Si no se toman medidas preventivas ahora, la información confidencial que se roba en 2025 será expuesta en 2030".

Por eso, muchas entidades financieras están comenzando a mapear qué datos necesitan protección a largo plazo y diseñando planes para actualizar sus infraestructuras.

Prepararse hoy para evitar una crisis mañana

La transición hacia un entorno post-cuántico no es tarea sencilla. Implica no solo adoptar nuevos estándares, sino también revisar miles de sistemas, protocolos y herramientas de software que se apoyan en cifrados clásicos. El NIST, consciente de la magnitud del desafío, ya ha comenzado a publicar recomendaciones y estándares para facilitar este cambio global.

Más allá de la parte técnica, también hay un componente estratégico, ya que, aquellas organizaciones que lideren la adaptación podrán ofrecer garantías de seguridad a sus clientes en un entorno de incertidumbre. 

"Contar con herramientas defensivas frente este tipo de eventuales ataques, es una necesidad estratégica para cualquier institución financiera que busque proteger su reputación", afirmó Benítez.

El "Día Q" puede no tener una fecha marcada en el calendario, pero su llegada es solo cuestión de tiempo. Para los bancos, no anticiparse a esta revolución sería como dejar la puerta abierta a un ladrón que ya ha avisado que viene.

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En 1994 creó el primer algoritmo cuántico con aplicaciones reales, un hallazgo que destapó el enorme potencial de una tecnología que, hasta entonces, era solo una promesa teórica. 

Ahora, décadas más tarde, Shor lanza una advertencia donde afirma que la computación cuántica avanza a un ritmo vertiginoso e imparable, de hecho, mucho más rápido que nuestra capacidad para entenderla o mantenerla bajo control.

Peter era un investigador más en los prestigiosos Bell Labs, conocido por ser una fábrica de ideas revolucionarias. Allí, en 1994, presentó el famoso algoritmo de Shor, una solución matemática que permitía factorizar números muy grandes usando computación cuántica. 

En palabras más simples, un ordenador cuántico podría romper con facilidad sistemas criptográficos, como RSA, utilizados para proteger desde correos electrónicos hasta transacciones bancarias. En aquel momento, su propuesta fue una bomba científica. 

No solo demostró que el algoritmo podría tener aplicaciones prácticas reales, sino que forzó a gobiernos y empresas a replantear la seguridad informática desde cero. Fue como descubrir que existía una llave capaz de burlar cualquier sistema digital, y nadie lo vio venir.

Desde entonces, el algoritmo de Shor es considerado el punto de partida de la computación cuántica aplicada, iniciando una carrera tecnológica que aún hoy continúa.

Las dudas de Shor sobre el futuro

Si en los años noventa Peter Shor fue un visionario entusiasta, hoy su postura es mucho más reservado. En sus últimas declaraciones, advierte que la teoría cuántica ha ido demasiado por delante de la realidad tecnológica. 

El problema no está en la potencia teórica, sino en nuestra capacidad real para controlar esta tecnología. Señala que la computación cuántica es increíblemente sensible y vulnerable al error y al ruido externo, un fenómeno conocido como decoherencia. A esto se suma la falta de algoritmos realmente aplicables para sistemas cuánticos funcionales. 

Según él, esto significa que podríamos estar avanzando hacia una revolución tecnológica que no sabremos gestionar adecuadamente cuando llegue. En este sentido, el propio Shor compara la situación actual con la que vivimos ante la llegada del año 2000. Advierte claramente: 

"Si esperamos demasiado para adaptar nuestros sistemas criptográficos a esta nueva realidad, será demasiado tarde para reaccionar".

La paradoja de la computación cuántica

La mayor paradoja que plantea Shor es que, aunque logremos construir un ordenador cuántico plenamente funcional, eso no significa necesariamente que sepamos cómo aprovechar todo su potencial. 

Las propiedades fundamentales de la física cuántica, como la superposición, el entrelazamiento o el principio de no clonación, hacen que operar un equipo de este tipo sea radicalmente distinto a manejar una supercomputadora.

Esto implica que científicos e ingenieros están desarrollando una tecnología cuyo funcionamiento profundo aún no logran entender por completo. 

Al final, las consecuencias podrían ser enormes, desde brechas inmediatas en la seguridad digital, hasta problemas éticos o la pérdida de control sobre simulaciones físicas complejas que podrían alterar sistemas críticos.

¿Estamos preparados para el mundo post-cuántico?

Si crees que esta advertencia es exagerada, conviene que sepas qué gobiernos y grandes empresas tecnológicas ya están invirtiendo cantidades millonarias en desarrollar la llamada criptografía post-cuántica, un ejemplo son Google, Microsoft o IBM. 

Esto no es casualidad, puesto que aunque actualmente ningún ordenador cuántico pueda romper los protocolos de seguridad existentes, Shor afirma que, en cuanto exista uno operativo, podría descifrar información en minutos, lo que un PC clásico tardaría siglos. En otras palabras, estamos frente a una auténtica cuenta atrás. 

Si no adaptamos rápidamente nuestros sistemas de protección, podría llegar un día en que información sensible —desde datos bancarios hasta secretos gubernamentales— quede expuesta de la noche a la mañana. Por ello, el padre del primer algoritmo cuántico insiste en que el tiempo de actuar es ahora mismo, antes de que sea demasiado tarde.

El mensaje de Peter Shor no busca frenar la investigación de esta tecnología, sino recordar que no basta con crear algo poderoso, sino también hay que saber cómo usarlo, aprovecharlo y qué consecuencias puede tener. Y en ese sentido, su advertencia no es solo válida: es necesaria. 

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Sin embargo, ese momento se está acercando a gran velocidad gracias al gran trabajo de las principales tecnológicas del sector y de algunas de las mejores universidades del mundo, donde esta tecnología está más cerca de salir del laboratorio y entrar en la vida real.

Hoy existe la oportunidad de posicionarte en un sector que, según los expertos, vivirá su propio "momento ChatGPT". Como ocurrió con la IA generativa, la computación cuántica está a las puertas de convertirse en realidad, y lo mejor es que todavía estás a tiempo de formar parte de esta transformación.

¿Qué es el "momento ChatGPT" en computación cuántica?

Cuando ChatGPT se lanzó, la inteligencia artificial pasó de ser una herramienta técnica y reservada a expertos, a convertirse en una tecnología que usa todo el mundo. De repente, todo el mundo hablaba de IA, las empresas empezaron a integrarla en sus procesos y la demanda de profesionales se disparó.

Cabe señalar que la computación cuántica está a punto de vivir un fenómeno similar, que si bien hasta ahora ha sido un término técnico que pocos comprendían, esta situación está cambiando. 

En cuanto surjan las primeras aplicaciones prácticas accesibles para el gran público —en campos como la medicina, la logística o la ciberseguridad— el interés explotará. Para entonces, quienes hayan empezado a formarse hoy tendrán una ventaja competitiva enorme frente a quienes lleguen tarde en el futuro.

A diferencia de lo que ocurrió con los chatbots, donde la falta de talento ralentizó el crecimiento inicial, las empresas de computación cuántica han decidido anticiparse. Firmas como IBM, Google, Microsoft o startups especializadas como Classiq Technologies están invirtiendo de forma masiva en formación.

Programas de certificación, cursos gratuitos online y alianzas con universidades de primer nivel son solo algunas de las iniciativas que ya están en marcha. IBM, por ejemplo, ofrece formación gratuita en computación cuántica aplicada, mientras que empresas como Q-CTRL también facilitan materiales para que puedas empezar desde cero.

Esta apuesta por la formación no es casual, puesto que la industria sabe que no puede permitirse otra crisis de talento como la que sufrió la IA en su lanzamiento. Y tú puedes aprovechar este momento para adelantarte al mercado laboral.

Cómo empezar en computación cuántica si no tienes experiencia

Puede que pienses que aún falta mucho para que la computación cuántica tenga impacto real, pero los datos dicen lo contrario. Las previsiones apuntan a la creación de cientos de miles de nuevos empleos en esta área durante la próxima década. 

Y lo más importante es que la competencia aún es baja, porque muy pocos se han lanzado todavía a formarse en esta tecnología. Además, no necesitas ser un físico teórico para trabajar en este sector. 

Los perfiles que se van a demandar incluyen programadores, ingenieros de software, expertos en algoritmos, diseñadores de sistemas de control cuántico, así como profesionales del análisis de datos, entre otros. 

La computación cuántica necesita talento diverso, y la barrera de entrada hoy es más baja de lo que imaginas. Si te formas ahora, estarás entre los primeros en una industria con proyección de crecimiento exponencial. Y eso, en cualquier sector tecnológico, marca la diferencia.

Dar el primer paso no es tan difícil como puede parecer, ya que existen cursos gratuitos que explican desde los fundamentos básicos hasta las aplicaciones más avanzadas. Plataformas como Pennylane también ofrecen formación accesible para principiantes, con posibilidad de obtener certificados que acrediten tus habilidades.

Asimismo, muchas universidades han empezado a integrar módulos de computación cuántica en sus programas de ingeniería y ciencias, y en algunos casos puedes acceder a estas formaciones de manera online.

Lo más importante es entender los conceptos básicos, familiarizarte con el lenguaje cuántico y practicar con simuladores es el primer paso. A partir de ahí, podrás construir una base sólida que te permita seguir creciendo en un campo que aún está por definir.

Esta tecnología está pasando de ser una promesa a convertirse en una realidad tangible, porque se anuncian nuevos avances, nuevos acuerdos comerciales y nuevas inversiones millonarias. Es el momento perfecto para prepararte y posicionarte en un sector que revolucionará múltiples industrias.

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Utilizando tácticas inspiradas en los ataques de tipo row-hammer, que durante años han afectado a ordenadores convencionales, los investigadores han conseguido manipular información en ordenadores cuánticos, alterando el estado de sus valiosos cúbits.

En los sistemas clásicos, los row-hammer attacks explotan la memoria DRAM, logrando modificar datos a través de interferencias eléctricas entre celdas. Aunque las computadoras cuánticas no usan este tipo de memoria ni tienen privilegios de usuario como en los sistemas tradicionales, los principios del ataque pueden trasladarse hasta ellos. 

En este caso, el objetivo no es la RAM, sino los propios cúbits, que son sensibles a cualquier alteración en su entorno.

Las computadoras cuánticas tampoco son invencibles

El equipo de Fernando Almaguer-Angeles, desde la Universidad de Gdańsk, logró demostrar esta vulnerabilidad conectándose de forma remota a computadoras cuánticas de IBM, accesibles a través de la nube. 

Manipularon intencionalmente un conjunto de cúbits para generar diafonía, una forma de interferencia no deseada, que terminó afectando a cúbits vecinos. Los experimentos revelaron que esa interferencia era suficiente para modificar los estados cuánticos, lo que, en la práctica, significa cambiar los resultados de los cálculos.

Esta técnica recuerda la fragilidad de los sistemas actuales. Aunque IBM asegura que no es posible ejecutar procesos de varios usuarios al mismo tiempo en el mismo hardware, lo cierto es que el modelo de acceso compartido en la nube podría cambiar en el futuro. 

Si las computadoras cuánticas siguen creciendo en capacidad y demanda, es probable que se explore el acceso simultáneo por eficiencia, como ya ocurre con servidores tradicionales.

En paralelo, otro grupo liderado por Jakub Szefer, de la Universidad Northwestern, propuso una variante más sofisticada del ataque, bautizada como QubitHammer. En este caso, en lugar de inducir interferencia entre cúbits contiguos, se alteran directamente los pulsos de microondas encargados de controlarlos. 

Estos pulsos son fundamentales en los sistemas de circuitos superconductores que usan empresas como IBM, Rigetti o IQM. Y lo inquietante es que este ataque no requiere que los cúbits estén cerca, es decir, la manipulación puede afectar a partes lejanas del sistema.

Aunque IBM ya ha bloqueado el control directo de microondas para los usuarios, no todas las plataformas lo han hecho. Esto deja una ventana abierta a posibles vulnerabilidades, especialmente si los fabricantes no implementan contramedidas con antelación. 

Oliver Dial, portavoz de IBM, explica a New Scientist que: "Actualmente, no existe ninguna circunstancia en la que dos usuarios puedan ejecutar circuitos en el mismo hardware cuántico simultáneamente, lo que hace que esta y otras técnicas similares sean imposibles de aplicar en la práctica".

Los investigadores coinciden en que este tipo de estudios debe verse como una advertencia anticipada. A diferencia de lo que ocurrió con los ordenadores tradicionales, donde los ataques tipo row-hammer se descubrieron cuando las arquitecturas ya estaban consolidadas, ahora hay margen para diseñar defensas antes de que estas amenazas escalen. 

Eso incluye técnicas de corrección de errores más robustas y limitaciones al acceso físico o remoto de los sistemas.

Para Dominik Hangleiter, de la Universidad de California en Berkeley, esta fase de la computación cuántica es aún muy preliminar, y lo que hoy se considera "hacking cuántico" podría transformarse conforme evolucionen los dispositivos. 

El futuro de la seguridad cuántica dependerá de cuán bien se integren estas máquinas en los entornos híbridos con supercomputadoras tradicionales, y si pueden detectar y corregir anomalías en tiempo real.

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Este desarrollo, liderado por un equipo en Hefei, demuestra cómo la computación cuántica puede transformar el futuro de la IA y mejorar el rendimiento de los modelos al reducir significativamente los parámetros y optimizar los resultados.

“Esta es la primera vez que se utiliza una computadora cuántica real para perfeccionar un modelo lingüístico extenso en un entorno práctico. Esto demuestra que el hardware cuántico actual puede empezar a respaldar tareas de entrenamiento de IA en el mundo real”, afirmó Chen Zhaoyun a Science and Technology Daily, investigador del Instituto de IA del Centro Nacional Integral de Ciencias de Hefei.

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El modelo de IA mejorado en este experimento mostró un aumento del 8,4% en su rendimiento, mientras que el número de parámetros se redujo en un 76%, lo que resalta el poder de la computación cuántica para realizar ajustes más eficientes en modelos complejos. 

Este avance es importante para mejorar tareas especializadas como el análisis de datos médicos o la resolución de problemas matemáticos, donde la IA ha demostrado mejoras significativas, como un aumento del 68% al 82% en precisión en pruebas matemáticas.

Lo más destacado de este logro es que es la primera vez que una computadora cuántica real se utiliza para perfeccionar un modelo de IA en un entorno práctico.

Este es un paso importante hacia la personalización de modelos de IA para tareas más específicas, como el análisis de conversaciones sobre salud mental, donde la IA cometió un 15% menos de errores después del ajuste.

El ajuste fino de modelos de IA es un proceso tradicionalmente realizado con servidores potentes, pero la computación cuántica ofrece ventajas únicas. La superposición y el entrelazamiento cuántico permiten explorar múltiples combinaciones de parámetros simultáneamente, lo que acelera y optimiza el proceso de entrenamiento de la IA de manera relevante. 

La tecnología cuántica también ayuda a reducir el consumo de energía, un desafío clave en los modelos clásicos de IA.

El avance fue posible gracias al trabajo de Origin Quantum, una empresa emergente con sede en Hefei, que desarrolló la computadora cuántica Origin Wukong. Los investigadores crearon un nuevo método llamado ajuste fino de parámetros híbridos tensoriales ponderados cuánticamente, que combina técnicas cuánticas y clásicas para gestionar la ponderación de modelos de IA. 

Esta innovadora solución ha demostrado ser capaz de realizar cientos de tareas cuánticas paralelas en un solo lote de datos de entrenamiento, lo que resalta la capacidad del chip Wukong para manejar cargas de trabajo intensivas.

A pesar de las restricciones en el acceso a computadoras cuánticas de Estados Unidos para China, Origin Quantum ha mantenido su compromiso de abrir sus servicios a usuarios de todo el mundo. Guo Guoping, físico cuántico destacado de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China, destacó que la exploración científica debe ser global y sin barreras. 

En línea con este enfoque, Origin Quantum ya está desarrollando una versión más avanzada, el Origin Wukong 2, que se encuentra en su fase final de desarrollo y promete seguir impulsando la computación cuántica.

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La espintrónica antiferromagnética, impulsada por la Universidad de California en Riverside (UCR), promete revolucionar la informática al desarrollar sistemas de memoria ultrarrápidos y densos mediante la manipulación del espín cuántico de los electrones. 

"La ventaja de la memoria antiferromagnética es su mayor densidad, ya que la ausencia de un momento magnético neto significa que los bits vecinos no interfieren entre sí. Además, es más rápida debido a una dinámica de espín más rápida, impulsada por una interacción cuántica llamada interacción de intercambio", explicó Jing Shi, profesor de física y astronomía de la UCR a Scitechdaily.

Con casi 4 millones de dólares en financiación, este enfoque se perfila como una alternativa viable para superar las limitaciones actuales de los semiconductores tradicionales.

¿Por qué la espintrónica puede cambiar la informática?

El uso de la espintrónica en microelectrónica permite aprovechar el espín del electrón, una propiedad cuántica que podría desbloquear capacidades computacionales sin precedentes. 

A diferencia de los ferromagnetos, donde los electrones se alinean en la misma dirección, los antiferroimanes presentan un patrón alterno de espines, lo que elimina el momento magnético neto y reduce la interferencia entre bits de datos. Esto significa sistemas de almacenamiento más eficientes y con menor consumo energético.

Jing Shi, líder del proyecto, explica que este tipo de memoria es más rápida y densa que la tradicional debido a la dinámica acelerada del espín, una característica clave impulsada por la interacción de intercambio cuántica. 

El proyecto, que involucra a universidades como UC San Diego, UCLA y UC Davis, además de laboratorios nacionales como Lawrence Livermore, busca posicionar a la Universidad de California como pionera en este campo emergente.

Uno de los avances más prometedores de la espintrónica antiferromagnética es su impacto en la computación neuromórfica. Este tipo de computación, inspirada en las redes neuronales del cerebro humano, se beneficiaría enormemente de materiales antiferromagnéticos que permiten transportar información sin apenas pérdida de energía. 

Esto se logra mediante la superfluidez de espín, un fenómeno cuántico en el que los pulsos de espín se propagan de manera eficiente a través del material, reduciendo el calentamiento y el gasto energético.

"Estos pulsos pueden propagar información a través de múltiples capas neuronales, de forma similar a cómo se procesan las señales en las redes neuronales biológicas. Esto es posible gracias a un estado cuántico llamado superfluidez de espín, donde los pulsos de espín se mueven eficientemente a través del material sin mucha disipación", afirmó el profesor.

Además, estos materiales ofrecen una ventaja clave sobre la tecnología actual, la miniaturización sin comprometer el rendimiento. Los sistemas electrónicos basados en espintrónica pueden integrarse en dispositivos compactos sin los problemas de interferencia magnética que afectan a los sistemas convencionales. 

En la práctica, esto permitiría la creación de chips más potentes y energéticamente eficientes para inteligencia artificial, almacenamiento masivo y procesamiento de datos en tiempo real.

Perspectivas futuras de la supercomputación

A pesar del enorme potencial de la espintrónica antiferromagnética, los investigadores aún enfrentan obstáculos importantes. Uno de ellos es la fabricación y manipulación precisa de estos materiales a escala industrial. La comunidad científica está trabajando en desarrollar métodos avanzados para sintetizar antiferroimanes con propiedades óptimas para la computación cuántica.

Shi reconoce que el proyecto implica un alto nivel de riesgo, pero también una gran recompensa. Los avances en este campo podrían abrir la puerta a una nueva era de la informática, en la que la memoria y el procesamiento de datos sean significativamente más rápidos y eficientes.

Con el apoyo de la Ley CHIPS en Estados Unidos, que busca fortalecer la producción nacional de semiconductores, la espintrónica podría recibir más fondos y acelerarse su desarrollo a nivel comercial.

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Sin embargo, también pone sobre la mesa un gran reto para la ciberseguridad. Los expertos advierten que esta tecnología podría convertirse en un arma de doble filo, capaz de hacer más fuertes que nunca las defensas digitales, pero también de destruirlas por completo.

"Se calcula que hacia el final de esta década ya podríamos tener computación cuántica con capacidades sustanciales para agredir nuestra criptografía", advierte Vanesa Díaz, CEO de LuxQuanta, una de las empresas que desarrollan soluciones para la era postcuántica, en una entrevista para Telecinco.

¿Y qué consecuencias podría tener esto? Por ejemplo, las transacciones online a través de páginas web seguras como las de los bancos y portales de compra podrían verse comprometidas. Por otro lado, tus datos en BBDD y credenciales de acceso podrían ser descifrados con bastante facilidad. Lo cierto es que no se exagera: los expertos coinciden en que para 2030, los ordenadores cuánticos podrían ser lo suficientemente potentes como para romper los métodos de cifrado actuales.

La cuenta atrás ha comenzado y la computación cuántica obligará a "reforzarlo todo"

Según un informe del Centro Nacional de Ciberseguridad (NCSC) del Reino Unido, ya hay ciberdelincuentes acumulando datos cifrados, esperando pacientemente a que la tecnología cuántica madure lo suficiente para descifrarlos. Es lo que se conoce como la estrategia de "cosechar ahora, descifrar después".

La situación es seria. Tanto que hay equipos de investigadores trabajando para crear nuevos sistemas de encriptación "a prueba de cuántica". La idea es crear algoritmos que sigan siendo seguros, incluso si alguien tiene acceso a un ordenador cuántico. Como ves, una carrera contra el reloj donde el premio es, ni más ni menos, que mantener a salvo la ciberseguridad de todos.

La comunidad científica y tecnológica está trabajando contrarreloj para crear nuevos métodos de cifrado resistentes a los ataques cuánticos. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de Estados Unidos ha establecido plazos ambiciosos: para 2030, los métodos de cifrado actuales como RSA-2048 y ECC-256 deberán ser sustituidos por otros mejores, y para 2035 estarán completamente prohibidos.

"Podemos optar por problemas matemáticos más complejos o defendernos de la cuántica con cuántica", explica Díaz. Por un lado, se están creando nuevos algoritmos de cifrado postcuántico que buscan crear problemas matemáticos tan complejos que ni siquiera un ordenador cuántico pueda resolverlos fácilmente. 

Por otro, se está apostando por la distribución cuántica de claves, un método que utiliza las leyes de la física cuántica para crear claves de cifrado imposibles de interceptar sin ser detectadas.

"La criptografía post-cuántica se considera una solución potencial"

Lo cierto es que la misma tecnología que amenaza con poner patas arriba la ciberseguridad también promete grandes avances en otros campos. Podría ayudar a encontrar curas para enfermedades, a crear inteligencias artificiales que parezcan sacadas de una película de ciencia ficción, o a resolver problemas medioambientales que hoy parecen imposibles.

Empresas como LuxQuanta están apostando fuerte por esta tecnología. "Reemplazamos el 'maletín' tradicional que lleva las claves por uno que está protegido por las leyes de la física cuántica", explica Díaz. Este sistema permitiría crear claves de cifrado que serían "irrompibles independientemente del avance de la computación cuántica".

En pocas palabras, gobiernos y las grandes empresas tecnológicas están invirtiendo miles de millones en investigación y desarrollo de tecnologías cuánticas. Google, IBM y otras gigantes tech ya han anunciado avances en sus programas de computación cuántica.

Mientras tanto, tú, como ciudadano de a pie, probablemente te preguntas qué significa esto para ti y qué consecuencias puede tener en tu día a día. Si bien la respuesta no es sencilla, hay una cosa que está clara: la forma de proteger la información digital tendrá que cambiar radicalmente en los próximos años y, sino, habrá consecuencias.

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Un equipo de científicos de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China (USTC) ha desarrollado una unidad de procesamiento cuántico (QPU) hasta 1.000 billones de veces más rápida que los mejores superordenadores del planeta. 

El prototipo denominado Zuchongzhi 3.0 tiene 105 cúbits superconductores, 22 cúbits más que la última QPU Willow de Google. El microchip de los de Mountain View era uno de los más potentes hasta la fecha.

Google no puede competir en computación cuántica con China

Willow de Google llevó al gigante tecnológico a lo más alto en la carrera cuántica. Esta QPU completa una tarea en la prueba de referencia de muestreo aleatorio de circuitos (RSC) en tan solo unos cientos de minutos.

El microchip cuántico de Google tiene 83 cúbits y 32 capas, un salto importante frente al chip Sycamore de la generación anterior. Poniendo estas cifras en perspectiva, Frontier es el segundo superordenador más rápido del mundo y podría completar la misma tarea de Willow en 5.900 millones de años.

La última versión de Zuchongzhi tiene 105 cúbits en una red rectangular de 15 x 7. China también ha añadido tiempos de coherencia más largos para realizar más operaciones, una medida de tiempo durante el que un cúbit puede mantener su superposición aprovechando las leyes de la mecánica cuántica para realizar cálculos en paralelo.

Otra mejora de Zuchongzhi 3.0 aumenta la fiabilidad de los resultados con la corrección automática de errores cuánticos, uno de los principales obstáculos para el desarrollo de superordenadores. Esta QPU mide la precisión con la que una puerta cuántica realiza las operaciones en uno o más cúbits manipulando su estado cuántico.

China cambiará las reglas de la computación cuántica para siempre

El país asiático ha dado un golpe encima de la mesa con el diseño de nuevos métodos de fabricación y una arquitectura con cúbits más optimizada. El microchip Zuchongzhi utiliza tantalio y aluminio unidos mediante indio para mejorar la precisión y conseguir que sea más eficiente, Google sigue utilizando materiales como el niobio.

“Nuestro trabajo no solo amplía las fronteras de la computación cuántica, sino que también sienta las bases para una nueva era en la que los procesadores cuánticos desempeñan un papel esencial para abordar los sofisticados desafíos del mundo real”, según declaraciones de los investigadores detrás del estudio de Zuchongzhi 3.0.

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La compañía asegura haber logrado un chip topológico estable mediante el uso de modos cero de Majorana, una teoría que hasta ahora no se había materializado en un procesador funcional. 

Sin embargo, un grupo de investigadores ha señalado que los métodos utilizados para verificar este avance carecen de transparencia y rigor, lo que deja abierta la pregunta sobre si realmente estamos ante un salto tecnológico o simplemente un anuncio prematuro.

La comunidad científica pone en duda la validez del chip Majorana 1

La computación cuántica enfrenta grandes desafíos, siendo uno de los principales la estabilidad de los cúbits. Microsoft apuesta por una solución basada en materiales superconductores capaces de generar cúbits topológicos, los cuales serían más resistentes al ruido y a la pérdida de coherencia. 

Según la empresa, esta innovación permitiría escalar los procesadores cuánticos de manera más eficiente que los métodos tradicionales usados por competidores como IBM y Google.

El Majorana 1, en teoría, logra esta estabilidad gracias a los modos cero de Majorana, unas partículas hipotéticas que funcionarían como bloques fundamentales en la construcción de cúbits más fiables. 

La compañía ha destacado que su nuevo protocolo, denominado "brecha topológica" (TGP), es la clave para validar la existencia de estos cúbits. No obstante, los expertos siguen sin ver evidencia convincente de que el Majorana 1 haya superado este reto.

Desde la publicación del estudio de Microsoft en la revista Nature, varios científicos han expresado su escepticismo, según Wired. Uno de los cuestionamientos más recientes proviene de Henry Legg, físico de la Universidad de St. Andrews, quien argumenta que el protocolo TGP no define con claridad qué significa una "brecha topológica" ni cómo se comprueba de manera objetiva. 

En otras palabras, la metodología utilizada no ofrece pruebas suficientes para validar que el Majorana 1 realmente ha alcanzado la fase cuántica anunciada.

No es la primera vez que Microsoft enfrenta críticas en este campo. En 2018, la empresa afirmó haber detectado los modos cero de Majorana, pero tras una revisión más exhaustiva, se descubrió que los datos eran incorrectos. La compañía tuvo que retractarse, lo que generó desconfianza en la comunidad científica. 

Ahora, con el lanzamiento del Majorana 1, las dudas resurgen, y muchos investigadores exigen mayor transparencia en los experimentos.

Microsoft defiende su hallazgo, pero sin pruebas publicadas

Chetan Nayak, líder del proyecto Majorana 1 en Microsoft, ha salido en defensa del estudio publicado en Nature. En un comentario en el blog del físico Scott Aaronson, Nayak aseguró que la compañía cuenta con pruebas que respaldan su trabajo, pero que estas no fueron incluidas en el artículo. 

Según él, estos datos fueron presentados en reuniones privadas con más de un centenar de expertos del sector, lo que, a su juicio, debería ser suficiente para validar el hallazgo.

La falta de documentación accesible para toda la comunidad científica es uno de los puntos más polémicos. En ciencia, los avances tecnológicos deben someterse a revisión por pares antes de ser aceptados como hechos verificables. 

Sin una publicación detallada de los resultados, Microsoft se enfrenta al reto de convencer a los expertos de que su chip cuántico es realmente funcional.

Si las afirmaciones de Microsoft resultan ser ciertas, estaríamos ante un gran avance en la computación cuántica. Un chip basado en cúbits topológicos podría permitir el desarrollo de ordenadores cuánticos mucho más estables y escalables. Sin embargo, sin pruebas accesibles y verificables, la incertidumbre persiste.

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La tecnología cuántica, que hasta ahora se desarrollaba en condiciones de laboratorio con temperaturas cercanas al cero absoluto, está más cerca que nunca de su despliegue en entornos comerciales.

Según el estudio publicado en Nature, la arquitectura de Aurora consiste en una red de 35 chips fotónicos conectados mediante 13 kilómetros de fibra óptica. Estos chips están organizados en cuatro racks de servidores convencionales, lo que demuestra puede integrarse en infraestructuras de centros de datos sin grandes modificaciones. 

Además, el sistema es completamente automatizado y puede funcionar durante horas sin intervención humana.

Un enfoque innovador: los cúbits de luz

Mientras que otros ordenadores cuánticos dependen de cúbits superconductores que requieren temperaturas extremadamente bajas, Aurora utiliza cúbits fotónicos. En lugar de depender de circuitos superconductores refrigerados con helio líquido, emplea partículas de luz para procesar información cuántica. 

Esta tecnología permite un diseño modular que facilita la escalabilidad sin la necesidad de infraestructuras criogénicas costosas y complejas.

Uno de los grandes desafíos de la computación cuántica es aumentar el número de cúbits sin comprometer la estabilidad del sistema. Para que estas máquinas sean realmente útiles en la resolución de problemas complejos, se estima que deberían manejar alrededor de un millón de cúbits, una cifra aún lejana para la tecnología actual.

 Aurora aborda este reto con su arquitectura modular, que permite conectar múltiples racks en red sin necesidad de un sistema de enfriamiento extremo.

Xanadu sostiene que su diseño modular es clave para el desarrollo de centros de datos cuánticos a gran escala. En lugar de crear un único ordenador cuántico masivo, su propuesta se basa en una red de nodos interconectados. 

Este enfoque facilita la integración con otras tecnologías cuánticas, como el chip Willow de Google o el Majorana 1 de Microsoft, ampliando así las posibilidades del ecosistema cuántico.

Los sistemas fotónicos ofrecen varias ventajas sobre las arquitecturas superconductoras. Uno de los principales beneficios es la menor interferencia del entorno. Los fotones, a diferencia de los electrones, no interactúan fácilmente con su entorno, lo que permite tiempos de coherencia más largos y reduce los errores en los cálculos cuánticos. 

Este factor es clave para mejorar la fiabilidad y la eficiencia de los sistemas cuánticos en aplicaciones reales.

Además, la luz tiene la capacidad de viajar grandes distancias sin degradación, lo que abre la puerta a redes cuánticas globales. En un futuro, la tecnología fotónica podría permitir la interconexión de múltiples ordenadores cuánticos a través de fibras ópticas, creando una infraestructura de comunicación cuántica segura y eficiente.

De Borealis a Aurora: el camino hacia la computación cuántica accesible

Xanadu ya había demostrado el potencial de la computación cuántica fotónica con Borealis, un ordenador cuántico accesible a través de internet que permitió a investigadores y entusiastas ejecutar algoritmos cuánticos en la nube. Este modelo logró resolver en 26 microsegundos un problema que habría tomado 9,000 años en una supercomputadora clásica. 

Aurora se presenta como la evolución de esta tecnología, con un diseño modular y mayor estabilidad, allanando el camino hacia una adopción más amplia de la computación cuántica en la industria y la investigación.

A medida que esta tecnología madura, su impacto en sectores como la inteligencia artificial, la criptografía y la optimización de procesos será cada vez más significativo.

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Este avance no solo refuerza el liderazgo del país en esta tecnología, sino que también lo posiciona frente a gigantes como Google, cuyo procesador cuántico Sycamore tiene 53 cúbits.

Los resultados de los experimentos con el prototipo chino fueron publicados en la revista científica Physical Review Journals. Para ello, emplearon una prueba clásica de rendimiento de máquinas cuánticas, llamada muestreo de circuito aleatorio, con el fin de obtener configuraciones diferentes de 86 cúbits y 32 ciclos (un ciclo corresponde a una ronda completa de operaciones).

Zuchongzhi 3.0: un hito en la computación cuántica

Los cúbits son la base de la computación cuántica y representan un salto respecto a los bits tradicionales de las computadoras clásicas. Mientras que un bit solo puede ser 0 o 1, un cúbit puede estar en ambos estados simultáneamente gracias a la superposición cuántica. 

Esta capacidad permite que las computadoras cuánticas realicen múltiples cálculos a la vez, acelerando exponencialmente la resolución de problemas complejos.

El número de cúbits en un procesador cuántico determina su capacidad de procesamiento. Cuantos más puedan utilizar de manera estable, mayor será el potencial para realizar cálculos que las computadoras tradicionales no pueden resolver en tiempos razonables.

El Zuchongzhi 3.0 se basa en la arquitectura de su predecesor, que contaba con 66 cúbits. Con la nueva versión de 105 cúbits, los científicos han logrado realizar pruebas de rendimiento extremadamente exigente, como el muestreo de circuitos aleatorios. Esta técnica evalúa la capacidad de un procesador cuántico para generar distribuciones de salida en un tiempo muy reducido.

Según los investigadores chinos, un problema que tomaría miles de millones de años en una supercomputadora tradicional ha sido resuelto en apenas unos cientos de segundos .

Fiabilidad y escalabilidad: los retos de la computación cuántica

Uno de los mayores desafíos en el desarrollo de procesadores cuánticos es la estabilidad de los cúbits. Debido a la interferencia y el ruido del entorno, muchos pierden coherencia rápidamente, lo que limita su uso en cálculos de gran escala. 

Sin embargo, el Zuchongzhi 3.0 ha logrado alcanzar una fidelidad de lectura del 99%, lo que representa un gran paso hacia sistemas cuánticos más confiables.

Otro obstáculo es la escalabilidad. Los expertos afirman que, para que una computadora cuántica tenga aplicaciones prácticas en la industria y la ciencia, debe contar con al menos un millón de cúbits funcionando de manera simultánea y estable. Actualmente, las investigaciones se centran en mejorar la corrección de errores y desarrollar algoritmos optimizados para estos sistemas.

La computación cuántica es un campo en el que varias potencias tecnológicas compiten intensamente. Google, IBM y otras empresas han desarrollado procesadores avanzados, como Willow, que también cuenta con 105 cúbits y utiliza una arquitectura tolerante a fallos. 

La diferencia clave entre estos desarrollos radica en la eficiencia con la que pueden procesar operaciones y en su capacidad para mantener la coherencia cuántica por más tiempo.

Si bien estos avances son impresionantes, la computación cuántica aún se encuentra en una fase experimental. Hasta ahora, estas máquinas han demostrado su superioridad en pruebas de referencia, pero aún no han resuelto problemas prácticos con aplicaciones directas en la industria o la ciencia. 

Los especialistas advierten que todavía falta un largo camino antes de que estos sistemas puedan ser utilizados en entornos comerciales. Pero, el desarrollo del Zuchongzhi 3.0 refuerza el compromiso de China con la computación cuántica y demuestra que la carrera por el dominio de esta tecnología sigue avanzando a gran velocidad. 

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Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo se considera vital en industrias como la automoción para la conducción autónoma de vehículos, mediante la educación por ensayo y error sin que un ser humano necesite intervenir.

El último premio Turing, considerado el Nobel de la computación y otorgado por la Association for Computing Machinery –ACM, por sus siglas en inglés–, la sociedad de investigación más importante en ciencias de la computación, ha centrado su tesis precisamente en este ámbito.

Uno de los ganadores del galardón es Richard Sutton, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Alberta, una institución pública ubicada en Edmonton, Alberta (Canadá), y alabado como uno de los fundadores del aprendizaje de refuerzo computacional moderno.

Aunque ha contado también con la colaboración de Andrew Barto, profesor de ciencias de la computación de la Universidad de Massachusetts Amherst, otra de las grandes figuras científicas de este campo.

Durante la década de los 80, ambos investigadores asentaron las bases del RL y continúan siendo una de las referencias esenciales para los estudios actuales sobre sus posibilidades.

Tal y como ha compartido The New York Times, los autores creen que este método es clave para orientar la forma en que las máquinas aprenderán en el futuro; en algún momento, además, los robots impulsados por inteligencia artificial aprenderán como los humanos y animales.

En la práctica, la base de todo esto es la psicología conductista o del comportamiento, es decir, la que se basa en condicionar de alguna forma a la máquina para que ejecute la opción que maximice una recompensa.

Entre sus principales procesos, destaca el entendimiento del entorno para recabar información y elegir, en consecuencia, qué acción tomar; si existe una recompensa de este entorno, el agente recordará dicha decisión en el futuro. Un sistema práctico de recompensas y castigos.

Algo parecido a lo que sucedió con el experimento del perro de Pávlov, uno de los ejemplos más importantes del condicionamiento clásico, pero aplicado a la informática.

Por su parte, según ha comentado Sutton, "tenemos el potencial de volvernos menos avariciosos y egoístas, y más conscientes de lo que ocurre a los demás", a lo que ha añadido que "hay muchas cosas mal en el mundo, pero demasiada inteligencia no es una de ellas". 

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Guo, que lidera el desarrollo de computadoras cuánticas en China, subraya que las arquitecturas tradicionales ya no pueden hacer frente a la creciente demanda de procesamiento de datos complejos, lo que hace que la computación cuántica sea indispensable para la evolución de la IA.

La creación de una cadena de fabricación de computadoras cuánticas y la exportación de su potencia a mercados internacionales indican el reconocimiento global de la capacidad de China para liderar en este terreno. 

Cómo la computación cuántica está revolucionando el entrenamiento de la IA

La computación cuántica es una herramienta poderosa que aprovecha los principios de la física cuántica, como la superposición y la interferencia, para realizar cálculos a una velocidad mucho mayor que los sistemas tradicionales. 

Con la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos a una velocidad sin precedentes, la computación cuántica puede acelerar tareas de optimización compleja, como la planificación de rutas y la gestión de tráfico. Por ejemplo, la IA cuántica podría calcular en tiempo real las rutas más eficientes para el transporte, reduciendo la congestión y mejorando la eficiencia de las ciudades.

Mientras que los sistemas tradicionales de computación son como "automóviles" en términos de velocidad, la computación cuántica es comparada con un "cohete" por su capacidad de realizar múltiples cálculos simultáneamente, lo que la hace mucho más eficiente para tareas de IA que requieren un procesamiento masivo de datos, según indicó el científico a Global Times. 

Ventajas de la computación cuántica para la optimización de modelos de IA

Guo destaca que los avances en este campo permitirán a la IA abordar problemas complejos con una rapidez mucho mayor, lo que abrirá nuevas oportunidades en sectores como la planificación logística y la predicción de tendencias en tiempo real.

China ha estado a la vanguardia del desarrollo de esta tecnología, y Guo Guoping, junto con su equipo, ha logrado avances significativos. El desarrollo de "Origin Wukong", un ordenador cuántico que ha completado más de 340,000 tareas de computación para usuarios en 139 países, es solo un ejemplo del progreso alcanzado. 

Este sistema cuántico, con chips de 72 cúbits, ha demostrado ser funcional y ha atraído a usuarios globales, destacando la creciente influencia de China en el campo de la computación cuántica.

Recientemente, China presentó "Zuchongzhi 3.0", un prototipo de computadora cuántica con 105 cúbits que puede realizar tareas cuánticas a una velocidad cuatrillón de veces más rápida que las supercomputadoras actuales. 

Este avance marca un hito importante en la carrera por el liderazgo en la computación cuántica global. La capacidad de procesamiento cuántico de "Zuchongzhi 3.0" supera incluso los logros más recientes de Google, lo que subraya la competitividad de los avances científicos y tecnológicos de China en este campo.

El desarrollo de computadoras cuánticas en China no solo tiene un impacto en el ámbito académico y científico, sino que también está abriendo nuevas oportunidades en la industria. Con sus capacidades avanzadas de procesamiento y optimización, la IA cuántica tiene el potencial de transformar industrias enteras, desde la salud hasta la energía y la logística.

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Las zonas más remotas del Sistema Solar son unas de las más desconocidas por la ciencia. Los bordes del Universo están repletos de objetos helados que orbitan a millones de kilómetros por hora, pero la Nube de Oort ha llamado la atención de los investigadores.

La Nube de Oort se ubica a 100.000 unidades astronómicas (UA) del Sol. Los investigadores conocían su existencia, pero pensaban que era una simple esfera de escombros que se movía por el espacio. 

Un reciente estudio computacional publicado en la revista The Astrophysical Journal demuestra que su formación podría ser única. Esta región ubicada en el borde del Sistema Solar tiene una forma en espiral similar a la de una galaxia en miniatura.

David Nesvorný del Southwest Research Institute ha dirigido el estudio. El astrónomo asegura que la propia fuerza gravitatoria de la Vía Láctea podría haber moldeado la forma de la Nube de Oort. La región ha mantenido su espiral desde los inicios del Sistema Solar.

La Nube de Oort sigue siendo totalmente desconocida

Las teorías en torno a la Nube de Oort no han dejado de crecer en los últimos años. La ciencia ha descubierto que se divide en dos regiones. La parte externa se ubica a 10.000 UA y está formada por cuerpos helados con enormes perturbaciones gravitacionales de las estrellas cercanas, algunos de ellos se convertirán en cometas y viajarán a través del Sistema Solar.

El interior de la Nube de Oort es la parte más desconocida. Esta región del espacio se encuentra entre 1.000 y 10.000 UA, hasta ahora se creía que era estable con una estructura de disco uniforme, pero los nuevos modelos computacionales revelan que es una estructura espiral inclinada unos 30 grados con brazos retorcidos.

La NASA ha realizado una simulación en un superordenador

La NASA ha utilizado el superordenador Pleiades para procesar el modelo diseñado por Nesvorný. La agencia espacial ha analizado los datos de la formación del Sistema Solar hace 4.600 millones de años para realizar una simulación.

¿El resultado? La espiral de la Nube de Oort se formó en los primeros cientos de años tras la creación del Sistema Solar, lo que ha sorprendido aún más a los investigadores. La forma en espiral ha permanecido estable desde ese momento, sobreviviendo incluso al paso de enormes objetos.

Los científicos consideran que este hallazgo podría revolucionar la forma de estudiar el espacio. La estructura espiral de la Nube de Oort proporciona información valiosa sobre el proceso de formación de los cuerpos helados en los bordes del Sistema Solar y su evolución.

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Su descubrimiento, publicado en Nature Materials, demuestra que es posible estabilizar partículas cuánticas en estructuras tridimensionales mediante campos magnéticos, lo que podría impulsar el desarrollo de procesadores cuánticos más prácticos y eficientes.

Con más investigaciones en esta línea, podríamos estar acercándonos a un futuro donde la computación cuántica deje de ser una promesa y se convierta en una tecnología práctica y revolucionaria.

El problema de la estabilidad en la computación cuántica

Uno de los grandes obstáculos de la computación cuántica ha sido la fragilidad de los estados cuánticos fuera de entornos controlados. A nivel microscópico, las partículas pueden mantener sus propiedades especiales, como la superposición y el entrelazamiento, pero en estructuras más grandes, estas características se pierden rápidamente. 

Esto ha limitado la capacidad de escalar los procesadores cuánticos y convertirlos en una alternativa viable a la computación tradicional.

Los investigadores han explorado distintos métodos para superar este problema, desde la manipulación de materiales superconductores hasta el uso de algoritmos de corrección de errores cuánticos. Sin embargo, ninguna de estas estrategias ha logrado una solución definitiva para la inestabilidad de los estados cuánticos a gran escala.

El equipo de Columbia ha encontrado una posible respuesta en el bromuro de sulfuro de cromo (CrSBr), un material semiconductor con propiedades magnéticas particulares. A temperaturas extremadamente bajas, sus átomos forman patrones magnéticos que permiten confinar partículas llamadas excitones dentro de capas específicas del material.

Los excitones surgen cuando un electrón absorbe luz y deja una especie de “hueco” en su posición original. Normalmente, estos excitones se mueven libremente en un material, pero en el CrSBr, el magnetismo los mantiene atrapados en zonas concretas, evitando que pierdan sus propiedades cuánticas. 

Este confinamiento podría ser clave para desarrollar materiales que preserven la información cuántica de manera más estable.

De los laboratorios al futuro de los dispositivos cuánticos

El hallazgo ha sido confirmado por investigadores de la Universidad Técnica de Dresde, quienes replicaron el experimento con distintos materiales cristalinos y obtuvieron resultados similares. Esto sugiere que el principio descubierto no es exclusivo del CrSBr, sino que podría aplicarse a otros semiconductores magnéticos.

Hasta ahora, uno de los métodos más comunes para trabajar con materiales cuánticos consistía en extraer manualmente capas delgadas usando cinta adhesiva, como se hizo con el grafeno en 2004. Este nuevo enfoque basado en el magnetismo elimina la necesidad de manipulación mecánica y permite mantener las propiedades cuánticas en estructuras tridimensionales más robustas.

El siguiente paso en la investigación será comprobar si esta técnica puede funcionar a temperaturas más altas, lo que facilitaría su implementación en dispositivos prácticos. Si se logra, podríamos estar ante un avance fundamental en la creación de ordenadores cuánticos más accesibles y eficientes, capaces de revolucionar la informática, la criptografía y la simulación de materiales.

Aunque todavía queda camino por recorrer antes de ver estos descubrimientos aplicados en el mundo real, este nuevo enfoque abre la puerta a materiales más eficientes y sistemas cuánticos más estables. 

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Este nuevo diseño, bautizado como Majorana 1, permitiría construir procesadores cuánticos mucho más eficientes y escalables, allanando el camino para la comercialización de esta tecnología en menos tiempo del previsto.

Microsoft ha publicado sus hallazgos en la revista Nature, donde científicos independientes han señalado la importancia de verificar experimentalmente los resultados antes de hacer afirmaciones definitivas sobre la viabilidad de estos nuevos cúbits.

El gran reto de la computación cuántica

Hasta ahora, los ordenadores cuánticos han enfrentado múltiples obstáculos que dificultan su viabilidad fuera de los laboratorios. Uno de los mayores desafíos es la inestabilidad de los cúbits, las unidades fundamentales de información en estos sistemas. 

A diferencia de los bits clásicos, que pueden ser 0 o 1, los cúbits pueden existir en múltiples estados simultáneamente, lo que permite realizar cálculos mucho más complejos. Sin embargo, esta propiedad también los hace extremadamente frágiles ante interferencias externas, un fenómeno conocido como decoherencia cuántica.

Empresas como Google, IBM e Intel han desarrollado diversos enfoques para mejorar la estabilidad de los cúbits, pero los sistemas actuales requieren una gran cantidad de correcciones de errores y sistemas de control analógico, lo que limita su escalabilidad. Aquí es donde entra en juego el nuevo chip de Microsoft.

El chip Majorana 1 se basa en un tipo especial de cúbit que aprovecha el comportamiento de los fermiones de Majorana, unas partículas teóricas propuestas en 1937 por el físico Ettore Majorana. Estas partículas tienen una peculiaridad extraordinaria, que son su propia antipartícula, lo que significa que pueden ser utilizadas para crear cúbits mucho más resistentes a la decoherencia.

El diseño de Microsoft tiene varias ventajas clave que lo diferencian de otros procesadores cuánticos en desarrollo:

• Mayor estabilidad: los cúbits topológicos son menos sensibles a interferencias externas, reduciendo significativamente el problema de la decoherencia.
• Escalabilidad mejorada: al eliminar la necesidad de mecanismos de corrección de errores tan complejos, se pueden fabricar chips con millones de cúbits en un espacio reducido.
• Reducción del consumo energético: la eliminación de componentes de control analógico permite un uso más eficiente de la energía, un factor clave para la viabilidad comercial de los ordenadores cuánticos.

Para fabricar este chip, Microsoft ha utilizado materiales avanzados como arseniuro de indio y aluminio, diseñando una estructura en la que los fermiones de Majorana emergen de manera controlada. Este enfoque permite la creación de cúbits topológicos, que son inherentemente más estables y requieren menos corrección de errores en comparación con los cúbits superconductores tradicionales.

¿Cuándo veremos ordenadores cuánticos comerciales?

El chip Majorana 1 todavía se encuentra en una fase experimental, con solo ocho cúbits funcionales. Sin embargo, Microsoft asegura que este diseño es el primer paso hacia la construcción de procesadores cuánticos capaces de realizar billones de operaciones simultáneamente.

La empresa estima que en los próximos años podrían lograrse avances significativos que lleven a la producción de ordenadores cuánticos prácticos para aplicaciones comerciales. A pesar del entusiasmo, algunos expertos advierten que aún se necesitan más pruebas para confirmar que los fermiones de Majorana se comportan exactamente como predice la teoría. 

Aunque todavía estamos en las primeras etapas del desarrollo de esta tecnología, el chip de Microsoft representa un paso importante hacia la computación cuántica práctica. Si los fermiones de Majorana cumplen con las expectativas, podríamos estar a las puertas de una nueva era en el mundo de la informática.

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El ordenador cuántico "Wukong" de la startup Origin Quantum Computing Technology ha generado un gran interés internacional desde su lanzamiento en la nube el 6 de enero de 2024. Según China Science and Technology Daily, ha recibido más de 20 millones de accesos remotos desde diferentes partes del mundo, incluyendo Estados Unidos, Rusia, Japón y Canadá.

Esta tecnología, basada en superconductores, representa un avance significativo en la capacidad de cálculo cuántico, permitiendo a los científicos explorar nuevos algoritmos y modelos que pueden transformar industrias como la inteligencia artificial, la criptografía y la simulación de materiales avanzados.

Computación cuántica: un campo en constante evolución

Las computadoras cuánticas funcionan con cúbits, los cuales pueden representar múltiples estados simultáneamente, a diferencia de los bits tradicionales. Esto permite realizar cálculos de manera exponencialmente más rápida en comparación con los ordenadores convencionales.

China ha invertido en el desarrollo de su propia tecnología cuántica, con el objetivo de reducir la dependencia de tecnologías extranjeras. Además, ha desarrollado infraestructuras seguras basadas en redes cuánticas, algo que podría redefinir el futuro de las telecomunicaciones y la ciberseguridad.

Aunque se considera que Estados Unidos lidera el desarrollo de hardware cuántico con empresas como IBM, Google y Rigetti Computing, el país asiático está avanzando en otro frente, las redes cuánticas seguras. Ha desarrollado sistemas de comunicación basados en fibra óptica y satélites, con la intención de blindar sus datos frente a futuras amenazas computacionales.

Mientras tanto, compañías como D-Wave han conseguido contratos importantes en Europa, como el acuerdo con el Centro de Supercomputación de Jülich en Alemania. Esto demuestra que la computación cuántica es un campo en el que varias potencias están apostando fuerte.

Desafíos y oportunidades en la computación cuántica

El crecimiento de la computación cuántica no está exento de dificultades. La creación de hardware confiable, la corrección de errores cuánticos y la estabilidad de los cúbits siguen siendo barreras por superar. Sin embargo, los avances recientes sugieren que la tecnología cuántica está cada vez más cerca de aplicaciones prácticas en sectores estratégicos.

Además, la tensión entre Estados Unidos y China en esta área tecnológica es evidente. Mientras Estados Unidos busca restringir la exportación de tecnología avanzada a China, el gigante asiático está desarrollando sus propios estándares de cifrado cuántico, lo que podría marcar un punto de inflexión en la seguridad informática a nivel mundial.

El avance de China en computación cuántica con su máquina "Origin Wukong" llega en un momento en que las acciones cuánticas han retrocedido en 2025, pese al impulso previo tras el anuncio del chip "Willow" de Google. 

Empresas como IonQ, Rigetti y D-Wave han registrado caídas, mientras que la startup china DeepSeek ha sacudido el sector de la IA con un modelo de entrenamiento avanzado, afectando incluso a Nvidia. 

Este contexto refleja la creciente competencia entre China y EEUU, no solo en computación cuántica, sino también en la carrera por el desarrollo de inteligencia artificial avanzada y resistente a las restricciones internacionales.

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La construcción de un superordenador suele rondar los cuatro años de media, pero Musk pretende competir con gigantes como OpenAI con su empresa de inteligencia artificial xAI. El Colossus es uno de los proyectos más ambiciosos en los que trabaja la compañía.

A pesar de construir el superordenador en tiempo récord, xAI podría verse obligada a frenar sus planes debido al incumplimiento de los permisos de operación. La actividad del Colossus supone un riesgo sanitario para los habitantes de la zona.

Colossus supera el máximo de emisiones contaminantes permitidas

El superordenador de xAI tiene 15 turbinas de gas que operarán de forma ininterrumpida desde junio de este año hasta junio de 2030. Los habitantes de la ciudad estadounidense de Memphis, Tennessee, consideran que Colossus supera los límites contaminantes permitidos.

Las turbinas empleadas en este superordenador tienen una antigüedad de 20 años cada una, no cumplen con la regulación actual. Los habitantes de Memphis advierten que emiten sustancias químicas peligrosas para la salud humana como el formaldehído. 

Las emisiones contaminantes de Colossus superan el límite anual de 10 toneladas de químicos potencialmente peligrosos para la salud establecido por la Agencia de Protección Ambiental (EPA). 

Elon Musk podría verse obligado a cambiar sus planes con xAI

La empresa de IA de Elon Musk obtuvo los permisos necesarios para empezar a construir su superordenador en Memphis, pero la situación ha cambiado en los últimos cuatro meses. Cada turbina de Colossus emite 11,51 toneladas de contaminantes peligrosos, excediendo no solo el límite total recomendado sino también por fuente. 

Los habitantes de la ciudad han criticado que el superordenador se encuentra demasiado cerca de la población. La actividad de Colossus puede afectar directamente a un área de 8 kilómetros, un lugar en el que viven cerca de 22.000 personas.

Las autoridades de Memphis han expresado su preocupación en torno al posible impacto que podría tener esta supercomputadora en la salud pública. Unos niveles bajos de formaldehído pueden producir irritación en la piel, ojos, nariz y garganta, las personas con asma verían agravados sus síntomas. Una exposición a grandes cantidades puede causar dolores fuertes, vómitos, incluso coma.

La empresa de inteligencia artificial ha empezado a probar las turbinas en las instalaciones desde el pasado verano. Los vecinos de Memphis han criticado que la compañía de Musk no advirtió de que se iniciarían esas operaciones ni se realizó ningún tipo de supervisión.

Eric Hilt, portavoz del Southern Environmental Law Center, ha acusado a la empresa de falta de transparencia, recoge Tech Crunch. El Departamento de Salud del condado de Shelby ha aclarado que aún no han aprobado los permisos para iniciar el funcionamiento de las turbinas, y por el momento no hay una fecha encima de la mesa para la aprobación.

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Este logro demuestra el enorme potencial del fluxonio para mejorar la estabilidad y el rendimiento de los ordenadores cuánticos, allanando el camino para algoritmos cuánticos más complejos y eficientes.

Los cúbits son la base de la computación cuántica, pero su sensibilidad al ruido y a imperfecciones de control limita la duración y complejidad de los cálculos cuánticos. Para abordar este problema, los científicos han desarrollaron dos técnicas innovadoras, los pulsos proporcionales y las microondas polarizadas circularmente. 

Pulsos programados y luz sintética para mayor precisión

Para superar la sensibilidad al ruido de los cúbits, los investigadores del MIT del Departamento de Física, el Laboratorio de Investigación de Electrónica (RLE) y el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) se centraron en mejorar su rendimiento mitigando los errores de rotación contraria que surgen durante las operaciones cuánticas rápidas.

"Deshacernos de estos errores fue un desafío divertido para nosotros ", dijo David Rower, un reciente posdoctorado en física en el MIT, en el artículo publicado en la revista PRX Quantum.

La clave del éxito ha sido aplicar pulsos en momentos específicos para sincronizar y corregir los errores de los cúbits. Además, se ha utilizado una versión artificial de luz polarizada circularmente para estabilizar su estado, lo que ha permitido alcanzar una fidelidad sin precedentes. 

"Esto es algo maravilloso para los cúbits de baja frecuencia como el fluxonio, que parecen cada vez más prometedores para la computación cuántica", añadió Rower.

Fluxonio: el futuro de los cúbits superconductores

El fluxonio destaca por su alta coherencia y resistencia al ruido, lo que lo hace particularmente atractivo para el desarrollo de procesadores cuánticos de alto rendimiento. A pesar de operar a frecuencias más bajas, este tipo de cúbit ha demostrado que puede ejecutar operaciones con gran velocidad y precisión, superando a otros cúbits superconductores en términos de fidelidad.

"Nuestros experimentos realmente demuestran que el fluxonio es un cúbit que admite exploraciones físicas interesantes y también cumple absolutamente con las expectativas en términos de rendimiento de ingeniería", afirmó otro de los investigadores.

Este nuevo logro del MIT no solo refuerza el papel del fluxonio en la computación cuántica, sino que también allana el camino para sistemas cuánticos escalables y tolerantes a fallos. 

Con la reciente presentación del chip cuántico Willow de Google, que ha avanzado en la corrección de errores cuánticos, estos resultados refuerzan la idea de que un mayor rendimiento de los cúbits puede reducir significativamente los requisitos de corrección de errores.

Por lo que, la combinación de estas nuevas técnicas y el potencial del fluxonio marcan un antes y un después en la investigación cuántica, acercando un futuro en el que los ordenadores cuánticos sean una realidad práctica y viable.

Este logro refuerza la posición del MIT como líder en investigación cuántica y marca un punto de inflexión en la búsqueda de una computación cuántica escalable y práctica.

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Barcelona se ha convertido en el epicentro de la computación cuántica en Europa. Este sistema pionero, desarrollado por Qilimanjaro Quantum Tech, ha contado con una inversión superior a los nueve millones de euros, según informa El País. 

Su integración en la red de supercomputación española marca un hito en la soberanía tecnológica y el avance en la ciencia abierta, según destacó el ministro para la Transformación Digital y de la Función Pública de España, Óscar López.

¿Cómo revolucionará la computación cuántica en Europa?

Este nuevo ordenador cuántico está diseñado para complementar los sistemas tradicionales y abordar problemas que la informática convencional no puede resolver de manera eficiente. 

Con aplicaciones en la optimización del tráfico, redes inteligentes y el desarrollo de nuevos fármacos y materiales, la computación cuántica representa un salto cualitativo en la velocidad y capacidad de procesamiento de datos.

El sistema no reemplazará a los supercomputadores actuales, sino que trabajará en conjunto con el MareNostrum 5 (MN5), la supercomputadora más potente del BSC. Este enfoque híbrido, promovido por la European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU), refuerza la estrategia de consolidar un ecosistema de computación de alto rendimiento en Europa. 

A esto se suma la futura implementación de otro ordenador cuántico que complementará la infraestructura del BSC bajo el nombre de MareNostrum-Ona.

Durante la presentación, la ministra de Ciencia, Innovación y Universidades, Diana Morant, calificó a Barcelona como la "capital científica de España" y subrayó la importancia del apoyo público a la ciencia y la tecnología: "Hoy somos un país que genera oportunidades laborales en tecnologías de vanguardia". 

En este contexto, destacó que el Gobierno ha invertido 170 millones de euros en el BSC en los últimos cinco años, superando lo aportado en los 15 años anteriores. Cataluña, por su parte, busca posicionarse entre las 50 regiones más innovadoras de Europa.

El presidente de la Generalitat, Salvador Illa, también resaltó la importancia de este avance y la apuesta del gobierno por la ciencia y la tecnología con una visión de interés público. 

La inauguración de este ordenador cuántico se suma a otros proyectos clave en Barcelona, como la reciente elección del BSC por parte de la Comisión Europea para albergar una de las primeras fábricas de inteligencia artificial de la UE, con un financiamiento combinado de 174 millones de euros.

Por otro lado, el presidente del Gobierno, Pedro Sánchez, anunció recientemente el lanzamiento de Alia, un modelo de inteligencia artificial en español diseñado para reducir las deficiencias de los actuales sistemas entrenados mayoritariamente en inglés. Este proyecto forma parte de la estrategia nacional para el desarrollo de la IA y la transformación digital del país.

En un evento reciente, el ministro Óscar López enfatizó que España no quiere quedar rezagada en la "revolución tecnológica" y recordó que el Gobierno está invirtiendo significativamente en la digitalización, destinando un tercio de los fondos europeos a este ámbito. 

Programas como Kit Digital han beneficiado a más de 600.000 pymes, consolidando el compromiso con la modernización del tejido empresarial español.

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A modo de aperitivo, comentar que la compañía de coches eléctricos espera que Dojo sea una de las cinco supercomputadoras más potentes del mundo, con una capacidad de procesamiento total de 100 exaflops. Para que te hagas una idea, eso equivale a 100 trillones de operaciones por segundo.

Pero, ¿qué hace que Dojo sea tan potencialmente top? Para empezar, está construida desde cero por Tesla, con sus propios chips D1. Estos chips, fabricados por TSMC, prometen ser muy potentes y eficientes, capaces de resolver problemas a la velocidad del rayo.

Sin embargo, tranquilidad que este proyecto lleva tiempo cocinándose y ya se ha podido ver que el camino para lograrlo no está siendo fácil. 

Tesla sigue dependiendo en gran medida de los chips de Nvidia para entrenar su IA, y el propio Musk ha admitido que Dojo podría quedarse en solo un sueño. Además, la compañía parece estar cambiando su enfoque hacia un nuevo proyecto llamado Cortex, un "supercúmulo gigante de entrenamiento de IA" que se está construyendo en la sede de Tesla en Austin.

Tesla vs. los gigantes tecnológicos como Google o Nvidia

Que Dojo cobre vida es clave si el multimillonario quiere seguir adelante, innovando y trayendo mejoras a Tesla, posicionando también a esta compañía como un actor más a tener muy en cuenta frente a gigantes como Nvidia y Google en el campo de la IA. Desde luego, apunta alto.

Y es que, mientras Nvidia domina el mercado de chips para IA, Tesla busca hacerse independiente con sus propios chips D1, una estrategia que podría darle a Tesla una ventaja en términos de costes y eficiencia a largo plazo.

Por otro lado, Google, a través de su filial Waymo, ya ha logrado comercializar vehículos autónomos de nivel 4. Tesla, en cambio, apuesta por algo más grande, un sistema basado únicamente en cámaras y redes neuronales avanzadas y, no cabe duda, de que el reto es mayúsculo.

Su idea: crear un "animal sintético desde cero", como lo describió el exdirector de IA de la compañía. Si tiene éxito, podría provocar un gran cambio no solo la industria automotriz, sino también el campo de la IA en general. Sin embargo, algunos expertos ponen en duda si el enfoque de "más datos = mejor IA" de Tesla tiene límites. 

El profesor Anand Raghunathan de la Universidad Purdue advierte que podría haber restricciones económicas y un punto de saturación en la utilidad de los datos. 

"Algunas personas afirman que en realidad podríamos quedarnos sin datos significativos para entrenar los modelos. Más datos no significan necesariamente más información, por lo que depende de si esos datos tienen información que sea útil para crear un mejor modelo, y si el proceso de entrenamiento es capaz de destilar esa información en un mejor modelo", comenta.

Pero, y pese a todo esto, nadie puede parar la cabezonería de Elon Musk y la compañía ya ha invertido 500 millones de dólares en una supercomputadora Dojo en su gigafábrica de Buffalo, y está construyendo Cortex en Austin.

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Y uno de esos desafíos más complejos es estabilizar los sistemas cuánticos, que son notoriamente sensibles a las interferencias externas. 

En este contexto, un grupo de científicos ha descubierto una conexión muy interesante en los nudos matemáticos, esas intrincadas estructuras que todos hemos visto en cuerdas, que podrían ofrecer una solución al dilema de las interferencias.

Los nudos y su relación con la computación cuántica

Cuando pensamos en nudos, quizás visualizamos algo tan sencillo como una cuerda enredada. Sin embargo, para los matemáticos, los nudos son mucho más que eso. Representan formas que pueden ser descritas y analizadas mediante fórmulas complejas. 

En la computación cuántica, donde la información se almacena y se procesa en cúbits, la fragilidad de estos sistemas es uno de los mayores obstáculos. Aquí es donde entran en juego los nudos matemáticos.

El estudio publicado en Physical Review Letters, y liderado por Jia-Kun Li y sus colegas, indica que los nudos pueden ser utilizados para proteger los estados cuánticos de las partículas frente a perturbaciones externas. Esto se logra al codificar la información en estructuras conocidas como "nudos topológicos", que, como los nudos en una cuerda, permanecen estables incluso si el entorno cambia.

La pieza clave en este avance son los modos de Majorana, cuasipartículas que tienen propiedades únicas. Estas partículas, cuya hipótesis de su existencia se remonta a 1937, son su propia antipartícula, lo que las hace ideales para aplicaciones en computación cuántica. 

Cuando se entrelazan o "trenzan", forman estructuras que no solo son estables, sino que también pueden proteger la información cuántica.

Esto es esencial porque, en un sistema cuántico típico, los errores generados por el ruido ambiental pueden inutilizar los cálculos. En cambio, con los modos de Majorana trenzados, la información queda protegida en la estructura general del sistema, no en los detalles individuales de cada partícula.

Este enfoque, conocido como computación cuántica topológica, podría ser la clave para construir dispositivos más fiables y prácticos.

Para describir los nudos matemáticos, los investigadores emplean herramientas como los polinomios de Jones, que actúan como "huellas digitales" de cada nudo. Estos polinomios permiten diferenciar entre tipos de nudos y comprender sus propiedades. Aunque calcularlos puede ser muy complejo, la computación cuántica es muy eficaz a este respecto.

El equipo de investigadores utilizó un simulador cuántico basado en la luz para calcular los polinomios de Jones de varios nudos. Este método, que emplea haces de luz láser y sistemas ópticos, demostró ser altamente preciso, alcanzando una fidelidad del 97 %. 

Este resultado confirma que los modos de Majorana no solo son una curiosidad teórica, sino que tienen aplicaciones prácticas para resolver problemas que antes parecían inabordables.

A pesar de este progreso, todavía quedan desafíos que abordar. Escalar estos sistemas para manejar problemas más grandes y complejos será un paso importante en el camino hacia la implementación práctica de la computación cuántica. 

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Gracias a este sector de la informática y la mecánica cuántica, se han mejorado procesos en ámbitos laborales y cotidianos de todo tipo, facilitándole muchas cosas a la humanidad.

Aunque las funciones actuales que ofrece han sido muy útiles, la computación cuántica será la próxima revolución tecnológica una vez que de un paso en su evolución.

De hecho, ya se tiene una perspectiva de lo que sucederá durante los próximos años con el avance de los sistemas cuánticos. El panorama es amplio, pero las siguientes novedades son las que marcarán un antes y un después en el mundo.

• Proyectos contra el cambio climático
• Cifrado avanzado
• Mejoras en la potencia de Internet y telecomunicaciones
• Evolución en la inteligencia artificial

Proyectos contra el cambio climático

El problema más grande de la humanidad en la actualidad es el cambio climático drástico que se ha visto durante la última década, los cuales se han dado por el calentamiento global y otros factores.

A pesar de que existen muchas maneras de predecir fenómenos ambientales, la computación cuántica puede ir más allá para otorgar la precisión que hace falta para enfrentar todas las amenazas a tiempo. 

El hecho de poder saber con exactitud qué pasará mañana en una hora determinada es algo que todavía no se puede hacer y este sería el gran paso a seguir. 

Además de esto, también tendría la capacidad de otorgar soluciones inmediatas, mejorar la gestión de recursos naturales y mucho más.

Cifrado avanzado

Otro de los temas relevantes que están sobre la mesa es la mejora de la seguridad a través de los sistemas de cifrados. 

Con la ayuda de la nueva tecnología de la computación cuántica será posible crear algoritmos más avanzados para que haya encriptaciones robustas que sean complicadas de hackear.

En sí, sería uno de los avances de ciberseguridad más importantes del siglo, ya que protegería toda la información, desde inicios de sesiones hasta archivos en cualquier plataforma.

Mejoras en la potencia de Internet y telecomunicaciones

Al Internet y las telecomunicaciones todavía le quedan mucho por recorrer, pues la tecnología 5G a penas es el comienzo y las novedades de 6G mejorarán mucho las cosas, aunque todavía faltaría potencia.

Cuando se trata de las comunicaciones digitales a nivel general, la velocidad y la seguridad serán el foco de la evolución de los sistemas cuánticos debido a que harán que todo sea más sencillo. 

Imagina poder acceder a cualquier sitio o descargar la mayoría de archivos pesados en cuestión de segundos, eso es justo lo que le espera a la humanidad dentro de algunos años.

Evolución en la inteligencia artificial

Por supuesto, la inteligencia artificial también tendrá un aumento de nivel exponencial, pues se espera a que sea mucho más realista en cuanto conversación, comprensión y realización de acciones gracias al aprendizaje automático. 

Los robots de Tesla que ha lanzado Elon Musk tal vez obtengan versiones mejoradas con IA de alta capacidad, así también como otros dispositivos tradicionales que tendrán una mayor variedad de funciones para adaptarse a las necesidades.

A su vez, están los indicios de la inteligencia artificial agéntica, a la cual se le llama a las entidades autónomas. Es decir, que habrá un tipo de IA capaz de tomar decisiones basándose en las mejores opciones para cumplir los objetivos.

Evidentemente, estas son solo algunas de las cosas que llegarán con la revolución de la computación cuántica, así que seguramente haya más novedades en el futuro que mejorarán la calidad de vida de todos los seres humanos.

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