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Introducción

En mayo de 2025, un equipo de la Universidad de Shanghái, liderado por el profesor Wang Chao, logró un hito en computación cuántica al factorizar una clave RSA de 90 bits utilizando el D-Wave Advantage, un ordenador cuántico basado en recocido cuántico con 5760 qubits físicos [Wang et al., 2025]. Publicado en la Chinese Journal of Computers bajo el título «Quantum Annealing Public Key Cryptographic Attack Algorithm Based on D-Wave Advantage», este experimento demuestra el potencial de los sistemas cuánticos para desafiar la criptografía de clave pública [South China Morning Post, 2025]. Sin embargo, la distinción entre qubits físicos y qubits lógicos es crucial para entender las limitaciones de este avance y su impacto en la seguridad criptográfica. Aunque el «Q-Day» (el momento en que los ordenadores cuánticos rompan sistemas como RSA-2048) está lejos, la necesidad de desarrollar algoritmos post-cuánticos desde hoy es urgente para proteger datos sensibles frente a futuros avances cuánticos [NIST, 2024].

El Logro de la Universidad de Shanghái

Contexto Técnico

El algoritmo RSA se basa en la dificultad de factorizar números grandes (producto de dos primos) en ordenadores clásicos. Por ejemplo, factorizar una clave RSA de 2048 bits es inviable con hardware clásico, requiriendo miles de años [CSO Online, 2024]. En contraste, el algoritmo de Shor, ejecutado en un ordenador cuántico universal con suficientes qubits lógicos, podría resolver este problema en tiempo polinómico [IBM, 2024]. El experimento de Shanghái no utilizó el algoritmo de Shor, sino que reformuló la factorización como un problema de optimización resoluble por el D-Wave Advantage, un sistema de recocido cuántico con 5760 qubits físicos [D-Wave Systems, 2025].

Metodología

El equipo empleó dos enfoques técnicos [Wang et al., 2025]:

  1. Optimización QUBO: La factorización se transformó en un problema de Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO), mapeado en el paisaje energético del D-Wave Advantage. Esto permitió factorizar un entero de 22 bits (2,269,753), superando resultados previos de laboratorios como Google y MIT.
  2. Problema del Vector Más Cercano (CVP): Combinando recocido cuántico con algoritmos clásicos, como la técnica de redondeo de Babai y el algoritmo de firma de Schnorr, el equipo factorizó un entero de 50 bits y luego uno de 90 bits, rompiendo el límite previo de 80 bits [South China Morning Post, 2025].

Este logro, aunque significativo, no amenaza las claves RSA de 2048 bits debido a la escalada exponencial de la complejidad computacional [CSO Online, 2024].

Hardware: D-Wave Advantage

El D-Wave Advantage, desarrollado por D-Wave Systems, cuenta con 5760 qubits físicos organizados en una topología Pegasus, con hasta 15 conexiones por qubit [D-Wave Systems, 2025]. Este sistema utiliza recocido cuántico para resolver problemas de optimización al buscar el estado de mínima energía. A diferencia de los ordenadores cuánticos basados en puertas (gate-based), como los de IBM o Google, no es universal y está optimizado para problemas específicos, como los abordados en el experimento de Shanghái. Su diseño híbrido cuántico-clásico requirió un preprocesamiento y postprocesamiento clásico significativo [Wang et al., 2025].

Qubits Físicos vs. Qubits Lógicos

La distinción entre qubits físicos y qubits lógicos es fundamental para evaluar el impacto del D-Wave Advantage y otros ordenadores cuánticos:

  • Qubits Físicos: Son las unidades físicas de información cuántica implementadas en hardware (por ejemplo, circuitos superconductores, iones atrapados o átomos neutros). El D-Wave Advantage tiene 5760 qubits físicos, pero estos son propensos a errores debido a la decoherencia y el ruido ambiental [D-Wave Systems, 2025]. En el caso del D-Wave, estos qubits son efectivos para problemas de optimización, pero no para computación universal.
  • Qubits Lógicos: Son qubits efectivos tras aplicar corrección de errores cuánticos (por ejemplo, códigos de superficie o de Shor), que requieren múltiples qubits físicos por qubit lógico para garantizar cálculos fiables. En sistemas NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), como los actuales, la falta de corrección robusta significa que los qubits lógicos son escasos o inexistentes. Para el D-Wave Advantage, no hay qubits lógicos, ya que el recocido cuántico no implementa corrección de errores avanzada, dado que su arquitectura es tolerante al ruido para aplicaciones específicas [IBM, 2024].
  • Requisitos para Computación Universal: Romper RSA-2048 con el algoritmo de Shor requiere ~3 millones de qubits físicos para producir suficientes qubits lógicos con corrección de errores, según estimaciones para sistemas de iones atrapados [NIST, 2024]. Los 5760 qubits físicos del D-Wave Advantage, sin corrección de errores, no son adecuados para este propósito.

Esta distinción explica por qué el avance de Shanghái, aunque notable, está lejos de comprometer la criptografía moderna [CSO Online, 2024].

Implicaciones para la Criptografía

El experimento no pone en riesgo inmediato sistemas como RSA-2048 o AES-256, pero tiene implicaciones críticas:

  • Limitaciones del Avance: Factorizar 90 bits es un logro, pero las claves de 2048 bits son órdenes de magnitud más difíciles. La complejidad crece exponencialmente, y el D-Wave Advantage, con sus 5760 qubits físicos y cero qubits lógicos, no puede abordar problemas de esta escala [South China Morning Post, 2025].
  • Proximidad al «Q-Day»: El «Q-Day» requiere un ordenador cuántico universal con millones de qubits físicos y corrección de errores avanzada. El NIST estima que esto podría ocurrir en 15-30 años (2040-2055) [NIST, 2024]. El experimento de Shanghái, basado en recocido cuántico, no altera significativamente esta línea temporal.
  • Riesgo de «Cosecha Ahora, Descifra Después»: Los datos cifrados hoy podrían ser recolectados y descifrados en el futuro, lo que afecta a información sensible a largo plazo (médica, gubernamental) [CSO Online, 2024].

Urgencia de Algoritmos Post-Cuánticos

Aunque el «Q-Day» está lejos, la transición a algoritmos post-cuánticos debe comenzar hoy:

  • Desarrollo Prolongado: Algoritmos como CRYSTALS-Kyber, CRYSTALS-Dilithium, FALCON y SPHINCS+, estandarizados por el NIST en 2024, requieren años para diseñarse, probarse e implementarse. La «crypto-agility» es crucial para actualizaciones rápidas [NIST, 2024].
  • Protección de Datos: Datos sensibles deben protegerse contra ataques futuros. Empresas como Apple, con PQ3 en iMessage, y gobiernos están adoptando soluciones post-cuánticas [CSO Online, 2024].
  • Iniciativas Actuales: China lidera en redes de Distribución de Claves Cuánticas (QKD) con más de 4600 km, garantizando comunicaciones seguras basadas en principios cuánticos [South China Morning Post, 2025].

Conclusión

El logro de la Universidad de Shanghái con el D-Wave Advantage, que utiliza 5760 qubits físicos pero cero qubits lógicos, demuestra el potencial del recocido cuántico para abordar problemas criptográficos como la factorización de RSA de 90 bits [Wang et al., 2025]. Sin embargo, la falta de corrección de errores y la naturaleza no universal de su arquitectura limitan su impacto en la criptografía moderna. Los sistemas como RSA-2048 siguen siendo seguros, pero el avance subraya la necesidad de actuar desde hoy para desarrollar e implementar algoritmos post-cuánticos [NIST, 2024]. La distinción entre qubits físicos y lógicos es clave: mientras los ordenadores cuánticos actuales tienen miles de qubits físicos, los millones de qubits lógicos necesarios para el «Q-Day» están a décadas de distancia. La preparación inmediata es esencial para garantizar un futuro digital seguro.

Fuentes

  • Wang, C., et al. (2025). «Quantum Annealing Public Key Cryptographic Attack Algorithm Based on D-Wave Advantage.» Chinese Journal of Computers. Disponible en: journal.cjcomp.org.
  • D-Wave Systems. (2025). «D-Wave Advantage System Overview.» Disponible en: dwave-sys.com.
  • South China Morning Post. (2025). «China cracks another quantum code barrier.» Disponible en: scmp.com.
  • CSO Online. (2024). «Chinese researchers break RSA encryption with a quantum computer.» Disponible en: csoonline.com.
  • NIST. (2024). «NIST Releases First 3 Finalized Post-Quantum Encryption Standards.» Disponible en: nist.gov.
  • IBM. (2024). «Quantum Error Correction.» Disponible en: ibm.com.

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QC

Radar QC: tres avances para que las computadoras cuánticas funcionen mejor

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IBM conectó dos procesadores, un equipo alemán aceleró operaciones sin perder precisión y una investigación propuso nuevas formas de proteger la información. Qué pasó y por qué importa.

Las noticias sobre computación cuántica suelen destacar máquinas con más cúbits, las unidades con las que estos equipos procesan información. Pero construir sistemas más grandes es solo una parte del desafío. También hay que conseguir que sus componentes se comuniquen, que las operaciones sean precisas y que los errores no arruinen el cálculo.

Tres investigaciones recientes trabajan sobre esas dificultades desde ángulos diferentes. No presentan una computadora lista para transformar la industria, sino avances en algunas de las piezas que podrían hacerla posible.

La palabra que conecta esta primera edición de Radar QC es fiabilidad: una máquina más grande o más rápida no resulta necesariamente más útil si pierde información mientras trabaja.

Los trabajos seleccionados se publicaron entre el 21 de octubre y el 2 de noviembre de 2026.

1. IBM conectó dos procesadores: el desafío es que trabajen juntos

Una computadora cuántica de mayor escala no necesariamente tendrá que construirse sobre un único chip. Otra posibilidad es conectar varios procesadores y hacerlos funcionar como módulos de una misma máquina.

La idea parece sencilla, pero plantea una dificultad: la información cuántica debe viajar entre los módulos y participar en operaciones conjuntas sin deteriorarse demasiado.

IBM Research dio un paso en esa dirección. Su equipo conectó dos procesadores Nighthawk R1, de 120 cúbits cada uno, mediante cuatro enlaces superconductores con cables de aproximadamente 80 centímetros.

Qué consiguieron

Los investigadores lograron transferir información entre los módulos y realizar operaciones entre cúbits ubicados en procesadores distintos. También generaron estados de entrelazamiento que abarcaban ambos chips, estableciendo relaciones cuánticas entre sus componentes.

La transferencia alcanzó una fidelidad media del 99%. Esa cifra describe qué tan bien se conservó el estado que se quería trasladar, según la medición utilizada.

Sin embargo, al realizar una operación más compleja entre módulos, la fidelidad media descendió a aproximadamente el 94,75%. No es una contradicción: transportar un estado y completar una operación entre procesadores son tareas diferentes. La segunda requiere más pasos, y cada uno puede introducir errores.

La distinción es importante. Un buen enlace es necesario, pero no garantiza por sí solo que todo el cálculo distribuido funcione con la misma precisión.

Por qué importa

El resultado ofrece una vía para construir sistemas cuánticos por módulos, en lugar de intentar concentrar toda su capacidad en un solo chip.

Además de las mediciones cuánticas, el equipo comprobó que las cuatro conexiones continuaban funcionando después de tres ciclos de calentamiento y enfriamiento. Es una observación relevante para el ensamblaje de estos sistemas, aunque todavía no constituye una prueba de durabilidad industrial.

También hay que evitar una lectura exagerada del tamaño del experimento: aunque cada procesador tenía 120 cúbits, las pruebas utilizaron un subconjunto próximo a las conexiones. No se demostró un cálculo conjunto que aprovechara los 240.

El trabajo se presentó como preprint, una versión de investigación cuya publicación posterior tras revisión por pares no se verificó para esta edición.

2. Una operación más rápida, sin perder precisión

El segundo avance llega de investigadores de Jülich, Aachen y Colonia, en Alemania. El equipo realizó operaciones sobre un solo cúbit con pulsos de 6,8 nanosegundos: menos de siete milmillonésimas de segundo.

Las operaciones evaluadas alcanzaron fidelidades superiores al 99,98%. El trabajo se publicó en Nature Communications.

La velocidad llama la atención, pero lo más interesante es cómo evitaron que esa rapidez provocara errores adicionales.

El problema de acelerar demasiado

El dispositivo utilizado pertenece a una familia de cúbits superconductores denominada transmon. Para calcular se emplean dos niveles de energía, pero el sistema físico tiene otros niveles disponibles.

Un pulso de control intenso puede llevarlo accidentalmente a uno de esos niveles que no se utilizan para representar la información. Los investigadores llaman “fuga” a esa salida del espacio de trabajo previsto.

El equipo desarrolló una forma de diseñar los pulsos para reducir esas transiciones indeseadas. En la comparación presentada, consiguió disminuir la fuga más de veinte veces respecto del método de referencia.

Dicho de forma sencilla: no se trató únicamente de hacer una operación más rápida, sino de controlar mejor lo que ocurre al acelerarla.

Qué cambia y qué falta

El resultado aporta una técnica para mejorar una operación elemental de la computadora cuántica. Pero la prueba se realizó sobre un cúbit aislado.

Todavía no demuestra el mismo desempeño cuando se controlan muchos cúbits simultáneamente, ni una mejora equivalente en operaciones que involucran a dos cúbits o en un programa completo.

También conviene interpretar correctamente el porcentaje: una fidelidad superior al 99,98% corresponde a la operación evaluada bajo las condiciones del experimento. No significa que cualquier cálculo realizado por una futura máquina tenga esa probabilidad de terminar correctamente.

Hay otro detalle para quienes comparen velocidades: los 6,8 nanosegundos corresponden al pulso. El protocolo incorpora además un margen de un nanosegundo después de cada pulso para contemplar posibles distorsiones.

3. Una nueva estrategia para proteger la información

El tercer trabajo no presenta un nuevo procesador. Propone una forma de proteger la información cuántica y estudia su comportamiento mediante teoría y simulación.

La investigación, realizada por autores con afiliaciones en Taiwán y Reino Unido, fue publicada anticipadamente el 2 de noviembre en npj Quantum Information, después de ser aceptada y revisada por pares.

Su foco es un tipo particular de perturbación: el ruido coherente colectivo.

Para aproximarnos a la idea, imaginemos una alteración que afecta de manera relacionada a varios componentes, en lugar de producir fallas independientes. El trabajo busca que la protección de la información siga funcionando frente al tipo de perturbación colectiva considerado.

Qué propusieron

Los investigadores estudiaron una forma de distribuir la información entre varios cúbits físicos, conocida como código de excitación constante.

El objetivo no es simplemente guardar la información de una manera especial. También hay que operar sobre ella y detectar errores sin romper las condiciones que le dan protección.

Los autores desarrollaron procedimientos compatibles con esa estructura y un método de simulación para analizar su comportamiento frente a distintos tipos de ruido.

Entre los casos estudiados aparece un código que utiliza 14 cúbits físicos para representar un cúbit lógico. Este último es una unidad de información protegida mediante una codificación más amplia.

Por qué merece atención

El trabajo recuerda que aumentar el número de cúbits no es el único camino para mejorar una computadora cuántica. También importa cómo se organiza la información y qué errores puede soportar esa organización.

Su alcance, por ahora, es teórico y de simulación. No demuestra la estrategia en una máquina real ni establece que sea la mejor solución para cualquier dispositivo.

Para esta edición se pudieron verificar el resumen y la información editorial, pero no revisar el desarrollo completo. Por ese motivo, no se le atribuyen ventajas prácticas ni cifras de desempeño que no pudieron comprobarse.

Qué nos dicen juntos estos resultados

Las tres investigaciones trabajan sobre tareas necesarias para construir sistemas más capaces:

  • Conectar componentes para que intercambien información y operen juntos.
  • Controlar operaciones rápidas sin provocar transiciones indeseadas.
  • Proteger la información frente a determinados errores.

Pero sus resultados no se pueden sumar como si fueran partes de una misma máquina ya integrada. La interconexión de IBM no incorpora automáticamente la técnica alemana, y la nueva estrategia de protección no fue probada en esos procesadores.

Tampoco corresponde comparar directamente el 99% de fidelidad de una transferencia con el 99,98% de una operación sobre un cúbit. Son mediciones de tareas distintas, realizadas bajo condiciones diferentes.

Qué mirar en los próximos anuncios

Para saber si estas líneas avanzan, las próximas pruebas deberían responder preguntas concretas.

En los procesadores conectados, habrá que observar si las operaciones entre módulos se vuelven más precisas y si mantienen su desempeño al aumentar la cantidad de enlaces.

En las operaciones ultrarrápidas, lo importante será comprobar si el método conserva sus ventajas cuando muchos cúbits trabajan a la vez y se ejecutan secuencias más exigentes.

En la protección de información, faltará evaluar cómo llevar la propuesta al laboratorio y qué recursos necesita para funcionar.

Para quien sigue el sector sin trabajar en un laboratorio, estas preguntas ofrecen una guía más útil que contar cúbits: qué pudieron hacer, con cuántos errores y bajo qué condiciones.

Fuentes

  1. Neereja M. Sundaresan y colaboradores, IBM Research. Meter-scale quantum interconnects between large quantum processors. Preprint publicado en arXiv el 21 de octubre de 2026. Investigación sobre cuatro interconexiones entre dos procesadores superconductores. Se consultó el texto disponible en HTML, incluidos métodos y tablas.
    Consultar el trabajo en arXiv.arxiv
  2. Y. Gao y colaboradores. Ultrafast single-qubit gates through multi-photon transition removal. Publicado en Nature Communications el 23 de octubre de 2026. Investigación experimental sobre operaciones rápidas y reducción de fuga en un cúbit superconductor. Se consultó el artículo disponible en HTML; no se revisaron los datos originales ni se reprodujeron los resultados.
    Consultar el artículo en Nature Communications.nature
  3. Ching-Yi Lai, Pei-Hao Liou y Yingkai Ouyang. Fault-tolerant quantum error correction for constant-excitation stabilizer codes under coherent noise. Publicado anticipadamente en npj Quantum Information el 2 de noviembre de 2026. Trabajo teórico y de simulación, aceptado y revisado por pares. Para esta nota se consultaron el resumen y los datos editoriales, no el desarrollo completo.
    Consultar el artículo en npj Quantum Information.

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QC

Anthropic estudia cómo diseñar circuitos cuánticos con Claude

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Anthropic publicó una investigación sobre el uso de Claude para diseñar circuitos cuánticos más eficientes. El trabajo aborda uno de los desafíos de la computación cuántica: construir secuencias de operaciones que aprovechen un hardware limitado y sujeto a errores.

El diseño de circuitos exige traducir algoritmos a operaciones compatibles con una arquitectura concreta. El número de operaciones, la conectividad entre qubits y las restricciones físicas pueden determinar si una solución teórica es viable en un dispositivo real. Un asistente de IA podría ayudar a explorar alternativas y reducir el trabajo manual de los especialistas.

La investigación no demuestra que la IA pueda reemplazar a los físicos o que haya resuelto por sí sola los obstáculos centrales de la computación cuántica. Para evaluar el aporte deben examinarse las métricas utilizadas, los circuitos de referencia, las mejoras obtenidas y la reproducibilidad de los resultados.

El potencial está en acelerar la interacción entre programación, matemáticas y diseño de hardware. Universidades y centros de investigación de Argentina podrían seguir esta línea mediante simuladores y herramientas de código abierto, siempre distinguiendo entre circuitos optimizados en simulación y mejoras verificadas en procesadores físicos.

Fuentes:

Anthropic: https://www.anthropic.com/research/designing-efficient-quantum-circuits

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QC

Google reduce 40 veces los errores de estados cuánticos especiales

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Google Quantum AI anunció una demostración experimental de la técnica conocida como “magic state cultivation” en su procesador Willow. Según los investigadores, el procedimiento redujo aproximadamente 40 veces los errores frente a los estados no cultivados y alcanzó una fidelidad lógica de 99,99 % para los estados T.

Los estados mágicos son un recurso necesario para ejecutar determinadas operaciones en computación cuántica universal. Producirlos con suficiente calidad consume recursos de hardware y corrección de errores, por lo que mejorar su generación puede reducir la capacidad total que una máquina necesita dedicar a preparar operaciones antes de realizar cálculos útiles.

El resultado tiene relevancia porque no se limita a una simulación: Google informa que la técnica funcionó en hardware cuántico real. El equipo también describe procedimientos para transferir estados entre esquemas de códigos de corrección de errores. Sin embargo, la demostración no significa que exista ya una computadora cuántica de uso general capaz de superar a los sistemas clásicos en todas las aplicaciones.

La próxima etapa será demostrar que el método mantiene sus ventajas a mayor escala y con circuitos más complejos. Para empresas e investigadores latinoamericanos, el avance justifica seguir la evolución de los algoritmos y la corrección de errores, sin confundir un hito experimental con disponibilidad comercial inmediata.

Fuentes:

Google Quantum AI: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/quantum-computing/magic-state-cultivation-quantum-computing/

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