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Google Quantum AI y Google.org lanzaron REPLIQA, una iniciativa de USD 10 millones para aplicar computación cuántica e inteligencia artificial a la biología molecular. El programa financia investigación en Harvard, MIT, UC San Diego, UC Santa Barbara y la Universidad de Arizona, buscando simular procesos biológicos inaccesibles para sistemas clásicos.


El 11 de mayo de 2026, Google anunció el lanzamiento de REPLIQA, sigla de Research Program at the Intersection of Life Sciences & Quantum AI, una iniciativa conjunta de Google Quantum AI y Google.org que compromete USD 10 millones en investigación aplicada a la biología molecular usando computación cuántica e inteligencia artificial. Es uno de los movimientos más concretos que una empresa tecnológica de primer nivel ha realizado para conectar la computación cuántica con problemas biológicos de alto impacto sanitario.

El programa financia investigación básica en cinco instituciones académicas de primer nivel: Harvard University, Massachusetts Institute of Technology (MIT), University of California San Diego (UC San Diego), University of California Santa Barbara (UC Santa Barbara) y la University of Arizona. Cada institución recibirá financiación para trabajar en áreas donde la mecánica cuántica podría ofrecer ventajas fundamentales sobre la simulación clásica, especialmente en el modelado de procesos moleculares complejos.

El razonamiento científico detrás de REPLIQA parte de una premisa básica de la química y la biología: todos los procesos biológicos, desde cómo se pliega una proteína hasta cómo una célula reacciona ante un nuevo fármaco, involucran interacciones sumamente complejas a nivel atómico. Esas interacciones siguen las reglas de la mecánica cuántica. Los sistemas de computación clásica, independientemente de cuán potentes sean, deben aproximar esas interacciones usando métodos que se vuelven computacionalmente intratables a medida que aumenta el tamaño del sistema molecular que se quiere simular.

Las computadoras cuánticas, al operar usando los mismos principios físicos subatómicos que gobiernan las moléculas que buscan analizar, tienen la capacidad teórica de simular esas interacciones de manera directa y no aproximada. Esta es la idea central del quantum simulation, una de las aplicaciones más prometedoras y técnicamente fundamentadas de la computación cuántica. REPLIQA busca avanzar en esa dirección aplicada específicamente a biología, donde los beneficios potenciales incluyen diseño de fármacos más eficiente, comprensión del metabolismo celular a nivel molecular, y eventualmente nuevas terapias para enfermedades que actualmente no tienen tratamiento.

Los objetivos concretos del programa incluyen el desarrollo de herramientas cuánticas como sensores cuánticos para observar procesos biológicos que son imposibles de medir con tecnología convencional, y algoritmos de IA mejorados cuánticamente para analizar los datos que esas mediciones generan. La iniciativa reconoce explícitamente que no habrá resultados inmediatos. Google describe REPLIQA como un esfuerzo de investigación fundacional: el objetivo de corto plazo es construir las herramientas necesarias para que los avances futuros sean posibles, no anunciar curas médicas inminentes.

Desde Google, el programa es también una apuesta estratégica de largo plazo en la intersección de dos campos donde la empresa ya tiene posiciones de liderazgo: Google Quantum AI, el laboratorio que en 2019 afirmó haber demostrado la primera supremacía cuántica y que en 2023 lanzó el procesador Willow con mejoras sustanciales en corrección de errores, y los modelos de lenguaje e inteligencia artificial donde Google compite con OpenAI y otros actores globales. La hipótesis de REPLIQA es que la sinergia entre quantum y IA generará herramientas para las ciencias de la vida que ninguno de los dos campos podría producir por separado.

El director ejecutivo del programa citó el plegamiento de proteínas como uno de los problemas emblemáticos de esta intersección. Aunque AlphaFold, el sistema de IA de DeepMind, logró avances espectaculares en predecir estructuras de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, el problema de simular la dinámica completa de una proteína en su entorno celular, incluyendo todas las interacciones con el agua, los iones y otras moléculas, sigue siendo computacionalmente prohibitivo. REPLIQA apunta a esa frontera.

En el contexto del sector cuántico, el lanzamiento de REPLIQA llega en un momento en que la computación cuántica está comenzando a demostrar lo que los investigadores llaman quantum utility: la capacidad de resolver problemas específicos de manera más eficiente que los mejores algoritmos clásicos, aunque todavía en dominios muy restringidos. El paso siguiente es quantum advantage en aplicaciones del mundo real, y las ciencias de la vida son uno de los campos donde ese avance podría materializarse primero dada la naturaleza inherentemente cuántica de la química molecular.


FUENTES:

HPCwire, mayo de 2026: «Google Commits $10M to REPLIQA Initiative Linking Quantum AI and Life Sciences»
https://www.hpcwire.com/off-the-wire/google-commits-10m-to-repliqa-initiative-linking-quantum-ai-and-life-sciences/

Quantum Computing Report, mayo de 2026: «Google Launches $10 Million REPLIQA Initiative to Integrate Quantum AI and Life Sciences»
https://quantumcomputingreport.com/google-launches-repliqa-to-integrate-quantum-ai-and-life-sciences/

The Quantum Insider, mayo de 2026: «Google Launches $10 Million Quantum Biology Research Initiative»
https://thequantuminsider.com/2026/05/14/google-launches-10-million-quantum-biology-research-initiative/

Brand Icon Image, mayo de 2026: «Google Bets $10M on Quantum-AI Biology Push With New REPLIQA Programme»
https://www.brandiconimage.com/2026/05/google-bets-10m-on-quantum-ai-biology.html

Anuncio oficial de Google Quantum AI y Google.org, 11 de mayo de 2026

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Programa de Créditos Cuánticos de IBM democratiza el acceso a la computación cuántica para investigadores y docentes

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IBM ha lanzado y potenciado su Programa de Créditos Cuánticos, una iniciativa clave que otorga acceso gratuito a sistemas cuánticos de alto rendimiento para investigadores, profesores y docentes de instituciones académicas, incluyendo a la comunidad de ETEC. Liderado por Jay Gambetta, vicepresidente de IBM Quantum, el programa busca eliminar las barreras económicas que tradicionalmente limitaban el acceso a esta tecnología de vanguardia.

Entre los resultados más destacados obtenidos hasta el momento gracias a estos créditos gratuitos se encuentran:

  • Física de altas energías: Simulaciones avanzadas que exploran la posible aparición de nuevas partículas, abriendo nuevas vías para entender fenómenos aún no observados experimentalmente.
  • Reconstrucción de estados cuánticos: Métodos eficientes para reconstruir estados cuánticos mixtos de hasta 96 qubits, un logro significativo que mejora la precisión en el manejo de información cuántica.
  • Ciencia de materiales: Simulaciones a gran escala sobre redes kagome de 103 qubits, que permiten estudiar comportamientos complejos de materiales con potencial aplicación en electrónica, energía y nanotecnología.
  • Cromodinámica cuántica: Avances en formulaciones hamiltonianas para teorías de gauge de red, con progresos concretos orientados a superar el histórico “problema del signo”, uno de los obstáculos matemáticos más persistentes en la física teórica.

Estos logros demuestran el valor práctico del programa. Al proporcionar acceso sin costo a hardware cuántico de última generación, IBM permite que investigadores y docentes —especialmente aquellos pertenecientes a instituciones como ETEC— puedan ejecutar experimentos complejos que antes solo estaban al alcance de grandes laboratorios con presupuestos multimillonarios. Esto acelera notablemente la curva de aprendizaje, fomenta la colaboración internacional y multiplica la producción científica en áreas estratégicas.

El impacto va más allá de los resultados técnicos. El Programa de Créditos Cuánticos está contribuyendo activamente a formar una nueva generación de especialistas en computación cuántica. Docentes pueden incorporar estos recursos en sus clases y proyectos de investigación, mientras que estudiantes avanzados y posdoctorandos ganan experiencia práctica con sistemas reales, cerrando la brecha entre la teoría académica y la experimentación de vanguardia.

Esta iniciativa forma parte de una visión más amplia de IBM: construir un ecosistema cuántico global e inclusivo. En lugar de enfocarse únicamente en la competencia por más qubits o mayor supremacía cuántica, la compañía prioriza la expansión del acceso académico y científico. De esta forma, no solo se acelera el ritmo de descubrimientos, sino que se sientan las bases para que más países y regiones participen activamente en la próxima revolución tecnológica cuántica.

Para instituciones como ETEC, el programa representa una oportunidad única de posicionarse en la frontera de la investigación cuántica sin necesidad de grandes inversiones en infraestructura propia.

Fuente: Quantum Computing Report: https://quantumcomputingreport.com/news/

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IBM compromete más de USD 10.000 millones a la computación cuántica

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IBM anunció el 2 de junio un plan de inversión de más de 10.000 millones de dólares a cinco años para acelerar su hoja de ruta hacia una computadora cuántica de gran escala y tolerante a fallos hacia 2029. La apuesta abarca investigación, manufactura, adquisiciones y expansión de su ecosistema de más de 340 organizaciones clientes.


El anuncio, realizado desde su sede en Armonk, Nueva York, posiciona a IBM como el actor con mayor compromiso financiero declarado en la carrera cuántica global. La inversión se distribuye entre investigación y desarrollo, gasto de capital, escalado de manufactura, alianzas de ecosistema y fusiones y adquisiciones, con el objetivo declarado de sostener el liderazgo estadounidense en tecnología cuántica. IBM sostiene que ya observa progreso acelerado hacia la ventaja cuántica en 2026, respaldado por experimentos recientes junto a Cleveland Clinic y RIKEN para modelar una proteína de 12.635 átomos, y colaboraciones con laboratorios nacionales y universidades para simular con precisión materiales magnéticos.

El respaldo de este anuncio se apoya en cifras concretas de adopción: Qiskit, el stack de software cuántico desarrollado por IBM, es utilizado por cerca del 70% de los desarrolladores cuánticos del mundo y ya ejecutó más de 4 billones de circuitos cuánticos en computadoras reales. Ese volumen de uso convierte a IBM en el actor con la base de desarrolladores más amplia del sector, por delante de competidores como Google o Microsoft, cuyos enfoques —qubits superconductores con corrección de errores de superficie y qubits topológicos, respectivamente— avanzan por caminos tecnológicos distintos pero con el mismo horizonte de tolerancia a fallos hacia fines de la década.

El impacto de esta inversión recae directamente sobre los más de 340 socios de IBM Quantum Network, que incluyen instituciones financieras, farmacéuticas y organizaciones logísticas que ya ejecutan cargas de trabajo reales sobre hardware cuántico, aunque en su mayoría en esquemas híbridos que combinan procesamiento cuántico y clásico. Para estas organizaciones, la certeza de una hoja de ruta financiada a cinco años reduce el riesgo de invertir en capacitación y desarrollo de algoritmos cuánticos propios, un factor que hasta ahora frenaba la adopción empresarial fuera de los laboratorios de investigación.

La dimensión de largo plazo de este anuncio conecta con una preocupación creciente en ciberseguridad: la migración hacia criptografía post-cuántica se volvió urgente no porque las computadoras cuánticas capaces de romper el cifrado actual existan ya, sino porque actores estatales podrían estar recolectando hoy datos cifrados con la intención de descifrarlos una vez que el hardware madure, la estrategia conocida como «harvest now, decrypt later». En ese sentido, cada avance de IBM hacia la tolerancia a fallos no solo representa una promesa de capacidad computacional, sino que acelera también el reloj regulatorio para que gobiernos y empresas completen su transición a estándares criptográficos resistentes a la computación cuántica.

Fuentes:
IBM Newsroom (comunicado oficial): https://newsroom.ibm.com/2026-06-02-ibm-commits-more-than-10-billion-to-quantum-computing,-funding-its-roadmap-from-todays-leading-systems-to-the-worlds-first-fault-tolerant-quantum-computers

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Práctica: Cómo Probar Computadoras Cuánticas Hoy Mismo – IBM Quantum Platform.

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¡Sí puedes empezar hoy mismo! No necesitas hardware especial, ni tarjeta de crédito. Solo una cuenta gratuita y ganas de experimentar con el futuro de la computación.


Una de las mejores opciones : IBM Quantum Platform

IBM Quantum es la plataforma más madura, con mejor documentación, comunidad y acceso gratuito en hardware real.

Beneficios del Open Plan (gratuito):

  • 10 minutos de tiempo de ejecución cada 28 días en computadoras cuánticas reales (más de 100 cúbits).
  • Simuladores ilimitados (AerSimulator y otros).
  • Promoción especial (activa en 2026): Si usas al menos 20 minutos en 12 meses, puedes activar 180 minutos adicionales por un año.

Enlaces directos:


Paso a Paso: Empieza en Menos de 10 Minutos

  1. Ve a quantum.cloud.ibm.com y regístrate gratis con tu email (IBMid).
  2. En el Dashboard, genera tu API Token (guárdalo seguro).
  3. Usa la interfaz gráfica (Circuit Composer) para crear circuitos arrastrando bloques (ideal para principiantes).
  4. Para programación avanzada: instala Qiskit en tu computadora o usa Google Colab.

Instalación recomendada:

Bash

pip install qiskit qiskit-ibm-runtime qiskit-aer matplotlib

Ejemplo 1: «Hello World» Cuántico – Bell State (Superposición + Entrelazamiento)

Python

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit_aer import AerSimulator
from qiskit.visualization import plot_histogram
import matplotlib.pyplot as plt

# Crear circuito de 2 qubits
qc = QuantumCircuit(2, 2)

qc.h(0)           # Hadamard → superposición
qc.cx(0, 1)       # CNOT → entrelazamiento
qc.measure([0,1], [0,1])

print(qc.draw())  # Ver circuito en texto

# Visualizar
qc.draw('mpl')
plt.show()

Ejecutar en simulador (ilimitado):

Python

simulator = AerSimulator()
job = simulator.run(qc, shots=1024)
result = job.result()
counts = result.get_counts(qc)
plot_histogram(counts)
plt.show()

Ejecutar en hardware real:

Python

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, Sampler

service = QiskitRuntimeService(channel="ibm_quantum", token="TU_API_TOKEN_AQUÍ")
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)

print("Ejecutando en:", backend.name)

sampler = Sampler(backend=backend)
job = sampler.run([qc])
result = job.result()
counts = result[0].data.c.get_counts()
plot_histogram(counts)
plt.show()

Ejemplo 2: Algoritmo de Grover (Búsqueda Cuántica)

Grover permite buscar en una lista desordenada de forma cuadrática más rápida que clásicamente. Aquí una versión simple para 2 qubits (busca el estado |11⟩):

Python

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit.library import GroverOperator
from qiskit_aer import AerSimulator
from qiskit.visualization import plot_histogram

# Oracle que marca |11>
oracle = QuantumCircuit(2)
oracle.cz(0, 1)  # Phase oracle para |11>

grover_op = GroverOperator(oracle)

qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h([0,1])                    # Superposición inicial
qc.compose(grover_op, inplace=True)
qc.measure([0,1], [0,1])

# Ejecutar
sim = AerSimulator()
result = sim.run(qc, shots=1024).result()
plot_histogram(result.get_counts())

Consejos Prácticos para Probar Hoy

  • Siempre prueba primero en simulador.
  • Elige backends con bajo «error rate» y poca cola (míralo en el dashboard).
  • Comienza con circuitos pequeños (2-10 qubits) porque los sistemas actuales son ruidosos (NISQ).
  • Monitorea tu uso en el Dashboard → Workloads.
  • Usa Jupyter Notebook o Google Colab para experimentar fácilmente.
  • Guarda tus resultados y visualizaciones con matplotlib.

Problemas comunes y soluciones:

  • Error de autenticación → Regenera el API Token.
  • Cola larga → Usa simulador o prueba en horarios de menos tráfico.
  • Circuitos fallan en hardware → Reduce profundidad o usa mitigación de errores (Qiskit Runtime).

Otras Plataformas Recomendadas

PlataformaAcceso GratuitoEnlace PrincipalIdeal para
IBM Quantum10 min/mes + simuladores ilimitadosquantum.cloud.ibm.comPrincipiantes, Qiskit
Amazon BraketCréditos de pruebaaws.amazon.com/braketMúltiples proveedores
Microsoft Azure QuantumCréditos inicialesazure.microsoft.com/quantumUsuarios Microsoft
Google Quantum AISimuladores + Cirqquantumai.googleInvestigación con Cirq

Recursos de Aprendizaje (Gratuitos)

  • Cursos oficiales en IBM Quantum Learning
  • Tutoriales paso a paso: Docs → Tutorials
  • Serie de YouTube: “Coding with Qiskit”
  • Qiskit Textbook y ejemplos en la documentación
  • Comunidad: Discord de Qiskit e IBM Quantum

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