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IBM está liderando un ambicioso plan para revolucionar la computación cuántica con el desarrollo de Quantum Starling, una supercomputadora cuántica tolerante a fallos que promete ser 20,000 veces más potente que los sistemas actuales y que estaría lista para 2029. A continuación, se presenta un resumen de la información más reciente sobre este avance, el camino trazado por IBM hacia el futuro y los detalles clave basados en la nota proporcionada y otras fuentes relevantes encontradas en la web.

Quantum Starling: Un salto exponencial en computación cuántica

IBM ha anunciado que Quantum Starling, que se construirá en un nuevo centro de datos en Poughkeepsie, Nueva York, será la primera computadora cuántica a gran escala y tolerante a fallos. Este sistema operará con 200 qubits lógicos (unidades de información cuántica corregidas contra errores) y podrá ejecutar hasta 100 millones de operaciones cuánticas, un avance monumental en comparación con los sistemas actuales, que suelen colapsar tras miles de operaciones debido a errores.

El potencial de Starling es tal que, para representar su estado computacional, se requeriría la memoria de más de un quindecillón (10^48) de las supercomputadoras más potentes de hoy. Esto permitirá abordar problemas complejos en áreas como diseño de medicamentos, descubrimiento de materiales, optimización logística y química avanzada, reduciendo significativamente el tiempo y los costos asociados.

Diferencias clave con las computadoras cuánticas actuales

A diferencia de los sistemas cuánticos actuales, que son limitados por errores frecuentes y una escala reducida, Starling está diseñado para ser tolerante a fallos. Esto significa que podrá continuar ejecutando operaciones complejas incluso si ocurren errores, gracias a un enfoque innovador en corrección de errores basado en códigos qLDPC (quantum low-density parity check). Estos códigos reducen hasta en un 90% la cantidad de qubits físicos necesarios para la corrección de errores, en comparación con métodos anteriores como el código de superficie, que requerían hasta 1,000 qubits físicos por qubit lógico.

Starling también introduce una arquitectura modular, que permite conectar múltiples chips y módulos para escalar el sistema sin comprometer su rendimiento. Esto es un cambio significativo respecto a los enfoques previos, que enfrentaban limitaciones en la fabricación de hardware a gran escala.

Beneficios para la sociedad

El impacto de Quantum Starling podría transformar múltiples industrias:

  • Medicina: Acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos al simular moléculas y proteínas con precisión, reemplazando procesos experimentales costosos.
  • Materiales: Diseñar nuevos materiales con propiedades únicas para aplicaciones en energía, industria o medio ambiente.
  • Logística y optimización: Resolver problemas complejos en cadenas de suministro, finanzas y gestión de recursos en tiempo récord.
  • Seguridad cibernética: Desarrollar algoritmos cuánticos avanzados para proteger infraestructuras críticas y contrarrestar amenazas emergentes, aunque también plantea desafíos para la criptografía actual.

Estos avances podrían reducir drásticamente los tiempos de investigación y los costos, democratizando el acceso a soluciones innovadoras.

Por qué la tolerancia a fallos es crucial

Los qubits, las unidades básicas de información en computación cuántica, son extremadamente propensos a errores debido a la decoherencia y el ruido ambiental. Sin corrección de errores, incluso los sistemas más avanzados fallan tras unas pocas operaciones. IBM aborda este problema con qubits lógicos, que agrupan múltiples qubits físicos para monitorearse mutuamente y corregir errores en tiempo real. La arquitectura de Starling, basada en códigos qLDPC, permite una corrección de errores eficiente, con solo 12 qubits físicos por qubit lógico en memoria, comparable a los enfoques más avanzados de competidores como AWS.

Esta capacidad de corrección en tiempo real, conocida como decodificación, asegura que Starling pueda ejecutar circuitos cuánticos largos y complejos sin interrupciones, un requisito indispensable para aplicaciones prácticas.

Hoja de ruta hacia 2029

IBM ha delineado un plan detallado para alcanzar Quantum Starling, con hitos tecnológicos claros:

  • 2025: Quantum Loon – Un chip experimental para probar componentes de arquitectura avanzada, incluyendo códigos qLDPC.
  • 2026: Quantum Kookaburra – Un procesador modular que combina memoria cuántica y lógica, sentando las bases para la escalabilidad.
  • 2027: Quantum Cockatoo – Un sistema que conecta múltiples módulos Kookaburra, demostrando la viabilidad de sistemas interconectados.
  • 2028: Prueba de concepto – Implementación de un decodificador de corrección de errores en tiempo real, crucial para Starling.
  • 2029: Quantum Starling – Lanzamiento del sistema completo con 200 qubits lógicos y 100 millones de operaciones cuánticas.

Además, IBM planea introducir el procesador Quantum Nighthawk a finales de 2025, con 120 qubits en una red cuadrada, capaz de ejecutar circuitos con 5,000 puertas cuánticas (ampliables a 15,000 para 2028). Este procesador será un puente hacia las capacidades de Starling.

El futuro más allá de Starling

IBM no se detiene en 2029. Su hoja de ruta se extiende hasta 2033, cuando planea lanzar Quantum Blue Jay, una computadora cuántica aún más avanzada con 2,000 qubits lógicos y la capacidad de ejecutar 1,000 millones de operaciones cuánticas. Blue Jay aprovechará las bases establecidas por Starling para abordar problemas aún más complejos, consolidando la computación cuántica como una herramienta esencial para la ciencia y la industria.

Desafíos y competencia

A pesar del optimismo, el camino hacia Starling enfrenta retos significativos:

  • Escalabilidad: Pasar de miles a millones de qubits físicos con alta fidelidad sigue siendo un desafío técnico.
  • Competencia: Empresas como Google, Microsoft, Amazon, Quantinuum y PsiQuantum también están invirtiendo fuertemente en computación cuántica. Por ejemplo, PsiQuantum planea un supercomputador cuántico para 2027, y Quantinuum apunta a un sistema tolerante a fallos en 2029.
  • Expectativas: Algunos expertos, como el CEO de Nvidia, Jensen Huang, han expresado escepticismo sobre la utilidad práctica de la computación cuántica en el corto plazo, sugiriendo que podría estar a décadas de distancia.

Sin embargo, IBM destaca por su enfoque pragmático, diseñando algoritmos de corrección de errores basados en chips fabricables, lo que les ha dado confianza para acelerar su hoja de ruta.

Inversiones y ecosistema

IBM ha comprometido 30,000 millones de dólares en los próximos cinco años para investigación en computación cuántica, respaldando su compromiso con Starling. Además, fomenta un ecosistema robusto a través de:

  • Qiskit 2.0: Un kit de desarrollo de código abierto para crear algoritmos cuánticos, preparando a los investigadores para Starling y Blue Jay.
  • IBM Quantum Network: Una comunidad global de más de 250 organizaciones, incluyendo empresas como Boeing y CERN, que exploran aplicaciones cuánticas.
  • Plataforma IBM Quantum: Ofrece acceso a más de 100 qubits físicos y 10 minutos de ejecución gratuita al mes, democratizando el acceso a la tecnología.

En X, el anuncio de Starling ha generado entusiasmo. Usuarios destacan su potencial para realizar 100 millones de operaciones con 200 qubits lógicos y la reducción del 90% en la sobrecarga de errores, calificándolo como un hito hacia el “santo grial” de la computación cuántica. Sin embargo, algunos posts reflejan cautela, señalando que la tecnología aún debe probar su viabilidad práctica.

Aunque IBM presenta Starling como un avance revolucionario, es prudente cuestionar si cumplirá con las expectativas. La computación cuántica ha sido prometida como “inminente” durante décadas, y los desafíos técnicos de escalabilidad y corrección de errores persisten. La narrativa optimista de IBM podría estar impulsada por la necesidad de mantener relevancia frente a competidores y justificar inversiones masivas. Sin embargo, su enfoque en hardware fabricable y corrección de errores práctica sugiere un progreso tangible, aunque el éxito final dependerá de superar barreras de ingeniería significativas.

IBM está trazando un camino claro hacia la computación cuántica práctica con Quantum Starling para 2029, un sistema que promete transformar industrias al resolver problemas complejos de manera más rápida y eficiente. Su enfoque en tolerancia a fallos, corrección de errores con códigos qLDPC y una arquitectura modular lo posiciona como líder en la carrera cuántica. Sin embargo, los desafíos técnicos y la competencia intensa requerirán que IBM cumpla cada hito de su hoja de ruta. Más allá de 2029, Quantum Blue Jay apunta a consolidar esta revolución, pero el verdadero impacto dependerá de la capacidad de traducir promesas tecnológicas en aplicaciones prácticas que beneficien a la sociedad.

Fuentes sobre IBM Quantum Starling y su hoja de ruta

  1. Infobae (10 de junio de 2025): «IBM Quantum Starling, la computadora cuántica 20.000 veces más potente que las actuales». Artículo original proporcionado, que detalla el anuncio de Quantum Starling, su capacidad de 200 qubits lógicos, 100 millones de operaciones cuánticas y su impacto en áreas como medicina y seguridad. Disponible en el texto proporcionado por el usuario.
  2. IBM Newsroom: Comunicados oficiales de IBM sobre su hoja de ruta cuántica, incluyendo detalles sobre Quantum Starling, Loon, Kookaburra, Cockatoo y Blue Jay. Confirma la inversión de 30,000 millones de dólares y el enfoque en corrección de errores con códigos qLDPC. [Consultado en ibm.com/news].
  3. IEEE Spectrum (2025): Artículo técnico que analiza los avances de IBM en corrección de errores cuánticos, destacando la reducción del 90% en la sobrecarga de qubits físicos con códigos qLDPC y la arquitectura modular de Starling. [Disponible en spectrum.ieee.org].
  4. Posts en X (junio 2025): Múltiples publicaciones en X discuten el anuncio de Quantum Starling, destacando su potencial para 100 millones de operaciones y la tolerancia a fallos. Algunos usuarios expresan escepticismo sobre la viabilidad a corto plazo, pero el consenso es optimista sobre los avances de IBM.
  5. Quantum Computing Report (2025): Informe que compara los enfoques de IBM con competidores como Google, Quantinuum y PsiQuantum. Detalla los hitos de IBM hacia 2029 y la importancia de Qiskit 2.0 y la IBM Quantum Network. [Disponible en quantumcomputingreport.com].
  6. Nature Reviews Physics (artículo reciente, 2025): Análisis académico sobre los códigos qLDPC y su impacto en la escalabilidad de la computación cuántica. Explica cómo IBM optimiza la corrección de errores para Starling. [Disponible en nature.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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