{"id":12076,"date":"2026-05-02T21:34:33","date_gmt":"2026-05-03T00:34:33","guid":{"rendered":"https:\/\/convergencia.tech\/inicio\/?p=12076"},"modified":"2026-05-02T21:34:34","modified_gmt":"2026-05-03T00:34:34","slug":"cientificos-noruegos-logran-rastrear-la-perdida-de-datos-en-qubits-mas-de-100-veces-mas-rapido","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convergencia.tech\/inicio\/cientificos-noruegos-logran-rastrear-la-perdida-de-datos-en-qubits-mas-de-100-veces-mas-rapido\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos noruegos logran rastrear la p\u00e9rdida de datos en qubits m\u00e1s de 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido"},"content":{"rendered":"\n

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Un equipo internacional liderado por la Norwegian University of Science and Technology (NTNU) y el Instituto Niels Bohr de Copenhague desarroll\u00f3 un m\u00e9todo de medici\u00f3n que reduce de ~1 segundo a solo ~10 milisegundos el tiempo necesario para medir la relajaci\u00f3n de qubits superconductores, permitiendo el monitoreo casi en tiempo real de uno de los fen\u00f3menos m\u00e1s limitantes en la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica: la decoherencia.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Publicado en Physical Review X \u00b7 DOI: 10.1103\/gk1b-stl3<\/a> \u00b7 Abril 2026<\/em><\/p>\n\n\n\n

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El problema: informaci\u00f3n que desaparece sin aviso<\/h3>\n\n\n\n

Los computadores cu\u00e1nticos tienen un tal\u00f3n de Aquiles que frena su desarrollo: los qubits, las unidades b\u00e1sicas de informaci\u00f3n cu\u00e1ntica, pierden sus datos con asombrosa rapidez. Este fen\u00f3meno, conocido como decoherencia<\/strong>, ocurre cuando el sistema cu\u00e1ntico interact\u00faa con su entorno y colapsa desde su estado cu\u00e1ntico a uno cl\u00e1sico, destruyendo la informaci\u00f3n que almacenaba.<\/p>\n\n\n\n

En los qubits superconductores \u2014la arquitectura usada por laboratorios e industrias de vanguardia en todo el mundo\u2014 el problema se agrava porque la p\u00e9rdida de informaci\u00f3n no es constante ni predecible. El par\u00e1metro clave que los f\u00edsicos miden para cuantificar este fen\u00f3meno es el llamado T\u2081 o tiempo de relajaci\u00f3n<\/strong>: el intervalo durante el cual el qubit conserva su estado energ\u00e9tico antes de colapsar.<\/p>\n\n\n\n

\u00abEn los qubits superconductores, el tiempo que tarda la informaci\u00f3n en desaparecer es, en promedio, razonable. Pero parece variar aleatoriamente a lo largo del tiempo\u00bb, explic\u00f3 el Prof. Jeroen Danon<\/strong>, del Departamento de F\u00edsica de la NTNU, investigador principal del trabajo. \u00abEs absolutamente necesario resolver este problema para lograr que los computadores cu\u00e1nticos operen de forma m\u00e1s estable.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

El inconveniente de fondo era que medir ese T\u2081 tomaba alrededor de un segundo completo<\/strong> \u2014una eternidad en la escala de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica\u2014, lo que imped\u00eda ver las fluctuaciones r\u00e1pidas que realmente limitan el rendimiento de los procesadores cu\u00e1nticos actuales.<\/p>\n\n\n\n

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El avance: rastreo adaptativo en tiempo casi real<\/h3>\n\n\n\n

El equipo public\u00f3 su soluci\u00f3n en enero de 2026 en la revista Physical Review X<\/em>, bajo el t\u00edtulo \u00abReal-Time Adaptive Tracking of Fluctuating Relaxation Rates in Superconducting Qubits\u00bb<\/em>. El nuevo m\u00e9todo reduce el tiempo de medici\u00f3n de T\u2081 de aproximadamente 1 segundo a solo 10 milisegundos<\/strong>: m\u00e1s de 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n

\u00abLogramos hacerlo en aproximadamente 10 milisegundos, es decir, m\u00e1s de 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido. Y m\u00e1s o menos en tiempo real\u00bb, afirm\u00f3 Danon.<\/p>\n\n\n\n

La clave del m\u00e9todo es su naturaleza adaptativa<\/strong>: el algoritmo ajusta din\u00e1micamente su estrategia de medici\u00f3n seg\u00fan los datos que va recibiendo en tiempo real, concentrando los recursos computacionales en los momentos m\u00e1s informativos. Esto permite por primera vez observar c\u00f3mo var\u00eda T\u2081 mientras ocurre, revelando fluctuaciones r\u00e1pidas que antes eran completamente invisibles para los investigadores.<\/p>\n\n\n\n

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Por qu\u00e9 importa verlo en tiempo real<\/h3>\n\n\n\n

La capacidad de monitorear la decoherencia en tiempo casi real no es solo un logro t\u00e9cnico: tiene consecuencias pr\u00e1cticas directas para el futuro de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/p>\n\n\n\n

Primero, en diagn\u00f3stico de errores<\/strong>: al correlacionar las ca\u00eddas de T\u2081 con eventos f\u00edsicos espec\u00edficos \u2014como la presencia de defectos at\u00f3micos llamados sistemas de dos niveles (TLS) cerca del qubit\u2014 es posible identificar con precisi\u00f3n qu\u00e9 est\u00e1 causando la inestabilidad.<\/p>\n\n\n\n

Segundo, en calibraci\u00f3n din\u00e1mica<\/strong>: los procesadores cu\u00e1nticos actuales requieren recalibraciones frecuentes y programadas. El nuevo m\u00e9todo abre la puerta a ajustes en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

Tercero, y quiz\u00e1s m\u00e1s importante a largo plazo, en correcci\u00f3n de errores cu\u00e1nticos<\/strong>: los esquemas de correcci\u00f3n deben adaptarse a la tasa de error actual del sistema. Conocer T\u2081 casi en directo hace posibles estrategias de correcci\u00f3n m\u00e1s eficientes.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan los propios autores, los hallazgos cambian la manera en que deber\u00edan calibrarse y probarse los procesadores cu\u00e1nticos, y permiten aprender m\u00e1s sobre los procesos microsc\u00f3picos que hoy limitan el rendimiento de estas m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n

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Colaboraci\u00f3n n\u00f3rdica al frente de la f\u00edsica cu\u00e1ntica<\/h3>\n\n\n\n

La investigaci\u00f3n fue liderada experimentalmente desde el Instituto Niels Bohr de la Universidad de Copenhague<\/strong>, donde se encuentra el laboratorio de temperatura ultrabaja en el que se realizaron las pruebas. La NTNU aport\u00f3 el desarrollo te\u00f3rico y algor\u00edtmico, mientras que el Instituto de Tecnolog\u00eda Chalmers<\/strong> de Gotemburgo, Suecia, contribuy\u00f3 con expertise en fabricaci\u00f3n y caracterizaci\u00f3n de qubits.<\/p>\n\n\n\n

La colaboraci\u00f3n reuni\u00f3 a 20 investigadores<\/strong> de tres pa\u00edses:<\/p>\n\n\n\n

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Fabrizio Berritta, Jacob Benestad, Jan A. Krzywda, Oswin Krause, Malthe A. Marciniak, Svend Kr\u00f8jer, Christopher W. Warren, Emil Hogedal, Andreas Nylander, Irshad Ahmad, Amr Osman, Janka Bizn\u00e1rov\u00e1, Marcus Rommel, Anita Fadavi Roudsari, Jonas Bylander, Giovanna Tancredi, Jeroen Danon<\/strong>, Jacob Hastrup<\/strong>, Ferdinand Kuemmeth<\/strong> y Morten Kjaergaard<\/strong>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Fuentes<\/h3>\n\n\n\n