Doce años después de su fundación, Google Quantum AI mantiene intacto su objetivo inicial: construir un ordenador cuántico útil para resolver problemas que hoy son intratables. Dos anuncios recientes refuerzan esa ambición. Por un lado, la integración del equipo de Atlantic Quantum, startup fundada en el MIT, que aporta una pila de chips modular con electrónica de control superconductora integrada en el propio “frío” del criostato, una arquitectura pensada para escalar el número de qubits sin disparar la complejidad del cableado. Por otro, los resultados de Willow, el último chip cuántico de Google, que muestran reducción exponencial de errores al aumentar el tamaño del sistema y una ventaja “más allá de lo clásico” en el benchmark de random circuit sampling (RCS): una tarea resuelta en menos de cinco minutos que un superordenador tardaría 10^25 años en completar.

El primer movimiento —la llegada de un equipo especializado en hardware altamente integrado— mira al cómo escalar. El segundo —una demostración “por debajo del umbral” de corrección de errores— ataca el por qué era tan difícil hacerlo hasta ahora. Juntos, dibujan una hoja de ruta más nítida hacia ese ordenador cuántico de gran escala y con corrección de errores que la industria persigue desde hace casi tres décadas.

Atlantic Quantum: electrónica dentro del frío para escalar sin ahogarse en cables

El fichaje del equipo de Atlantic Quantum pone el foco en un cuello de botella conocido por cualquiera que haya mirado una máquina cuántica por dentro: la maraña de conexiones que une el mundo a temperatura ambiente con el chip de qubits confinado a milikelvin. Su propuesta —llevar parte de la electrónica de control al propio “cold stage” y combinarla de forma modular con los qubits— promete reducir latencias, aumentar la densidad y simplificar el escalado. En un contexto donde cada decena de qubits adicionales puede exigir docenas de líneas de microondas y control, acercar la electrónica al corazón del procesador no es un capricho técnico: es viabilidad industrial.

Google enmarca esta integración como un acelerador de su hoja de ruta —que no sólo contempla más qubits, sino qubits mejores y, sobre todo, qubits lógicos robustos compuestos por muchos qubits físicos—. El objetivo no es una demostración aislada, sino un camino continuo hacia la corrección de errores a gran escala y, con ella, a aplicaciones reales.

Willow: “por debajo del umbral”, en tiempo real y con ventaja abrumadora en RCS

El anuncio de Willow llega respaldado por una publicación en Nature y dos afirmaciones de calado:

1. Corrección de errores “por debajo del umbral” (below threshold). Lo esperable hasta hoy era que, al aumentar qubits, crecieran los errores por decoherencia e interferencias. Con Willow, Google observa lo contrario en rejillas 3×3, 5×5 y 7×7 de qubits físicos: cada escalado reduce a la mitad la tasa de error efectiva. Es la promesa fundacional de la corrección de errores cuántica: si la calidad de puertas, lectura y tiempos de coherencia superan cierto umbral, aumentar el código (más qubits físicos por qubit lógico) reduce exponencialmente el error. Eso es lo que Google muestra con Willow, además de dos hitos asociados: corrección en tiempo real —imprescindible para que la computación no se “derrita” antes de terminar— y un resultado “más allá del punto de equilibrio” (beyond breakeven), donde arrays protegidos viven más que los qubits individuales, evidencia difícil de trucar de que la corrección mejora el sistema.
2. Ventaja “más allá de lo clásico” en el benchmark estándar. En RCS, una prueba diseñada para estresar la capacidad de los ordenadores clásicos de simular circuitos aleatorios profundos, Willow realizó una computación en < 5 minutos que los autores estiman requeriría 10^25 años en uno de los supercomputadores más potentes de la actualidad. Google matiza que los cálculos consideran escenarios conservadores (acceso ideal a memoria secundaria, paralelización optimista), y espera que el mundo clásico mejore —como ya pasó tras el anuncio de 2019—; aun así, sostiene que la brecha crece a doble exponencial a medida que los procesadores cuánticos escalan.

Más allá del lema, el conjunto transmite un mensaje práctico: no basta con contar qubits. Es sistema —arquitectura, fabricación, calibración, puertas de uno y dos qubits, reseteo, lectura— funcionando en conjunto. Willow, fabricado en la planta de Santa Bárbara dedicada en exclusiva a quantum, se presenta con 105 qubits, T1 (tiempo de relajación) cercano a 100 µs —aprox. ×5 sobre la generación previa— y mejoras en puertas y lectura que sustentan los resultados algorítmicos (corrección y RCS), los únicos capaces de evaluar rendimiento de sistema y no indicadores aislados.

Calidad antes que cantidad: por qué importa el “umbral” de Shor

La corrección de errores cuántica no es un añadido estético; es el motor que debe empujar el salto de prototipos ruidosos a computación útil. La idea —formulada por Peter Shor en 1995— es agrupar muchos qubits físicos en un qubit lógico y detectar/corregir fallos sin “mirar” la información cuántica. Pero funciona sólo si el hardware cruza un umbral: por debajo, añadir más protección empeora; por encima, más protección mejora de forma exponencial.

El “below threshold” mostrado con Willow significa, en términos llanos, que añadir qubits al código mejoró la fidelidad del qubit lógico, y que además esa mejora se sostuvo al escalar de 3×3 a 5×5 y 7×7. Junto con la corrección en tiempo real y el más-allá-del-equilibrio, compone la señal que el campo llevaba décadas intentando encender: es posible construir qubits lógicos escalables en superconductores.

¿Y ahora qué? Del benchmark al problema útil

Google reconoce que el siguiente paso no es hacer RCS cada vez más grande, sino cruzar dos líneas que hasta ahora transitaban separadas: demostrar un cálculo “más allá de lo clásico” y que, a la vez, sea útil en el mundo real. Hasta hoy, los avances han venido por dos vías:

• RCS: un benchmark durísimo para los clásicos, sin aplicación conocida.
• Simulaciones cuánticas de sistemas físicos: científicamente valiosas, pero todavía alcanzables para supercomputadores.

Willow es la plataforma con la que Google aspira a unir ambos mundos: algoritmos que ya no puedan replicarse en máquinas clásicas, relevantes para química, materiales, optimización, energía o, a medio plazo, IA. De hecho, el grupo enfatiza que Quantum AI se llama así por una razón: la IA avanzada se beneficiará de la computación cuántica, tanto para generar datos que hoy están fuera del alcance clásico, como para entrenar y optimizar determinadas arquitecturas o modelar sistemas donde la mecánica cuántica es la propia dinámica del problema.

En el plano educativo y comunitario, Google invita a investigadores y desarrolladores a explorar sus recursos abiertos —incluido un curso en Coursera sobre corrección de errores— y a involucrarse en la creación de algoritmos que aprovechen estos saltos de escala.

Un laboratorio con fábrica propia

Uno de los puntos menos visibles —pero determinantes— del anuncio es la fábrica. Willow nace en una instalación construida desde cero en Santa Bárbara para fabricación cuántica, un activo que muy pocos grupos en el mundo poseen. El mensaje implícito: la ingeniería de sistemas es la diferencia entre chips con buenos números aislados y procesadores que sostienen rendimiento cuando todo se activa a la vez. En cuántica, cada “punto fuerte” (puertas de dos qubits, lectura, tiempos T1/T2) empeora otro si no está co-integrado; optimizar el conjunto es —literalmente— la tarea.

Metas al detalle: del qubit lógico a la puerta lógica

En su hoja de ruta, el equipo de Google sitúa como hito cuatro la creación de una puerta lógica entre qubits lógicos con bajo error. No basta con mantener un qubit lógico estable; hace falta controlarlo para ejecutar puertas universales con fidelidad suficiente. Ese es el paso que puede desbloquear la primera aplicación con corrección de errores. Willow no cierra ese capítulo, pero acerca el punto de ensayo y, con la llegada de Atlantic Quantum, la pila de control y la modularidad cobran peso en el diseño.

Un pie en el laboratorio y otro en la industria

Google insiste en que está invirtiendo en el futuro de la computación cuántica con una visión de impacto en sociedad. Los ejemplos son ya un clásico del discurso: fármacos descubiertos con modelos que capturan interacciones cuánticas reales, baterías optimizadas desde los primeros principios, materiales para fusión y energías alternativas. El timing —cuándo llegará el “útil y comercialmente relevante”— sigue siendo la pregunta que nadie responde sin matices. Pero los dos movimientos de estas semanas —hardware que reduce errores al escalar y arquitecturas que acercan control y qubit— son señales medibles de que el camino no es sólo una promesa.

Un dato, una fábrica y un equipo nuevo

Queda, quizás, el resumen que cualquier lector no especializado puede retener:

• Dato: Willow demuestra que cuantos más qubits (bien organizados) se usan, menos errores comete el sistema —lo contrario a lo que nos tenía acostumbrados la cuántica de laboratorio—, y resuelve en minutos una prueba que a un superordenador le llevaría 10^25 años.
• Fábrica: el chip nace en una línea específica para fabricar hardware cuántico, donde cada mejora de materiales, procesos y calibración se traslada al sistema completo.
• Equipo: Atlantic Quantum se suma para escalar con electrónica en frío y modularidad, ingredientes prácticos de la gran cocina que hace falta para pasar de cientos a miles (y millones) de qubits útiles.

El resto será sistemática, perseverancia y —como dijo una vez un pionero del campo— más ingeniería que magia.

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Preguntas frecuentes

¿Qué significa que Willow esté “por debajo del umbral” en corrección de errores cuánticos?
Implica que, al aumentar el tamaño del código (más qubits físicos por qubit lógico), la tasa de error del qubit lógico disminuye de forma exponencial. Es la condición necesaria para que añadir protección haga el sistema mejor y no peor, y es clave para escalar hacia ordenadores cuánticos útiles.

¿Por qué el benchmark de random circuit sampling (RCS) importa si no tiene aplicación directa?
RCS es hoy la prueba estándar para verificar que un procesador cuántico hace algo que un clásico no puede en tiempos razonables. No resuelve un problema práctico, pero ofrece una medida comparativa de “más allá de lo clásico”. El reto siguiente es demostrar ventaja cuántica útil: tareas relevantes que también estén fuera del alcance clásico.

¿Qué aporta la integración del equipo de Atlantic Quantum a Google Quantum AI?
Atlantic Quantum trabaja en una pila de chips modular que combina qubits y electrónica superconductora de control en el propio entorno criogénico. Esa co-integración reduce latencias y cableado, y prepara el camino para escalar el hardware de superconductores con mejor relación señal/ruido y menor complejidad operativa.

¿Cuándo habrá aplicaciones comerciales de un ordenador cuántico con corrección de errores?
No hay fecha cerrada. La demostración “por debajo del umbral” y el avance en RCS acortan el camino hacia qubits lógicos y puertas lógicas de bajo error (hito cuatro de la hoja de ruta). El objetivo es que la próxima generación de experimentos combine ventaja más allá de lo clásico con relevancia práctica en áreas como química, materiales, energía o IA.

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