{"id":32684,"date":"2026-01-24T18:53:00","date_gmt":"2026-01-24T17:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecoticias.com\/hoyeco\/?p=32684"},"modified":"2026-01-22T21:24:53","modified_gmt":"2026-01-22T20:24:53","slug":"google-activa-el-modo-dios-cuantico-su-nuevo-algoritmo-supera-a-los-superordenadores-en-un-factor-de-13-000","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecoticias.com\/hoyeco\/google-activa-el-modo-dios-cuantico-su-nuevo-algoritmo-supera-a-los-superordenadores-en-un-factor-de-13-000\/32684\/","title":{"rendered":"Google activa el \u201cmodo Dios\u201d cu\u00e1ntico: su nuevo algoritmo supera a los superordenadores en un factor de 13 000"},"content":{"rendered":"\n

Google vuelve a agitar el tablero de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica con un anuncio que suena t\u00e9cnico, pero que, en el fondo, tiene mucho que ver con la salud, la energ\u00eda y hasta con las futuras bater\u00edas de los coches el\u00e9ctricos. Su equipo de Google Quantum AI<\/a> ha presentado el algoritmo Quantum Echoes, ejecutado en su chip cu\u00e1ntico<\/a> Willow, capaz de hacer ciertos c\u00e1lculos unas 13.000 veces m\u00e1s r\u00e1pido que los mejores superordenadores actuales.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPara qu\u00e9 sirve correr tan r\u00e1pido si no vas a ninguna parte? Aqu\u00ed la respuesta es clara. Quantum Echoes<\/a> se ha usado ya para calcular la estructura de mol\u00e9culas y, seg\u00fan la propia compa\u00f1\u00eda, abre una v\u00eda real hacia aplicaciones en descubrimiento de f\u00e1rmacos y ciencia de materiales.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 ha conseguido realmente Quantum Echoes<\/h2>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de algoritmos cu\u00e1nticos se estrellan con un problema pr\u00e1ctico. Cuando el sistema cu\u00e1ntico se hace muy grande, la informaci\u00f3n se \u201cmezcla\u201d y las medidas tradicionales dejan de ver los detalles finos de la din\u00e1mica interna. Es como intentar seguir una gota de tinta en un vaso de agua cuando ya se ha disuelto por completo.<\/p>\n\n\n\n

El trabajo publicado en Nature se centra en una familia de observables llamados OTOC de segundo orden, una herramienta para medir c\u00f3mo se dispersa y se vuelve a concentrar la informaci\u00f3n en un sistema cu\u00e1ntico muy entrelazado. Para ello usan una receta peculiar. Hacen evolucionar el procesador cu\u00e1ntico hacia delante en el tiempo, lo \u201cperturban\u201d, y luego revierten esa evoluci\u00f3n para escuchar el eco cu\u00e1ntico que regresa.<\/p>\n\n\n\n

La clave es que, gracias a interferencias constructivas entre muchas trayectorias cu\u00e1nticas, ese eco no se diluye, sino que se refuerza y sigue siendo sensible a los detalles microsc\u00f3picos incluso cuando el sistema est\u00e1 muy ca\u00f3tico. Los autores muestran que estos OTOC de orden superior son, a la vez, muy informativos y extremadamente dif\u00edciles de simular con algoritmos cl\u00e1sicos. De hecho, estiman que reproducir en el superordenador Frontier un solo circuito de referencia llevar\u00eda unos 3,2 a\u00f1os de c\u00e1lculo frente a unas pocas horas en Willow, lo que da ese factor de unas 13.000 veces de diferencia.<\/p>\n\n\n\n

Hartmut Neven, responsable de Google Quantum AI, lo resume como \u201cla primera vez en la historia que un ordenador cu\u00e1ntico ejecuta un algoritmo verificable por encima de las supercomputadoras\u201d, es decir, un experimento que no solo va m\u00e1s all\u00e1 de lo cl\u00e1sico, sino que adem\u00e1s puede repetirse y comprobarse en otro dispositivo cu\u00e1ntico similar.<\/p>\n\n\n\n

De los ecos cu\u00e1nticos a las mol\u00e9culas reales<\/h2>\n\n\n\n

Todo esto suena muy abstracto, as\u00ed que los investigadores han dado un paso m\u00e1s cercano a la qu\u00edmica cotidiana. En colaboraci\u00f3n con la Universidad de California en Berkeley, han usado Quantum Echoes como una especie de \u201cregla molecular\u201d aplicada a datos de resonancia magn\u00e9tica nuclear, la t\u00e9cnica NMR que act\u00faa como un microscopio molecular y que se usa para deducir la estructura de muchas mol\u00e9culas.<\/p>\n\n\n\n

Con Willow estudiaron dos mol\u00e9culas, una de 15 \u00e1tomos y otra de 28. Los resultados cu\u00e1nticos coincidieron con los obtenidos por NMR tradicional y, adem\u00e1s, revelaron informaci\u00f3n adicional sobre la estructura que normalmente no se extrae de un escaneo est\u00e1ndar.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfY qu\u00e9 significa esto en la pr\u00e1ctica para quien vive en la UE, toma medicaci\u00f3n y mira de reojo la contaminaci\u00f3n del aire? Que, si estas t\u00e9cnicas maduran, podr\u00edan servir para entender mejor c\u00f3mo se unen los medicamentos a sus dianas biol\u00f3gicas, algo central en el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos m\u00e1s eficaces y con menos efectos secundarios. Tambi\u00e9n podr\u00edan ayudar a caracterizar materiales complejos, como nuevos pol\u00edmeros o componentes de bater\u00edas, sin tener que pasar por tantos ciclos de prueba y error en el laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

Menos pruebas a ciegas suele significar menos consumo de reactivos, menos residuos y menos energ\u00eda<\/a> invertida en procesos de ensayo, algo que no es poca cosa cuando hablamos de grandes farmac\u00e9uticas o plantas qu\u00edmicas.<\/p>\n\n\n\n

Ventaja cu\u00e1ntica con matices<\/h2>\n\n\n\n

La palabra de moda es \u201cventaja cu\u00e1ntica<\/a>\u201d, ese punto en el que un ordenador cu\u00e1ntico supera a uno cl\u00e1sico en una tarea concreta. Google ya hab\u00eda reclamado algo parecido en 2019 y otros grupos han presentado demostraciones propias. En varios casos, sin embargo, equipos de simulaci\u00f3n cl\u00e1sica han acabado alcanzando o acerc\u00e1ndose a esos resultados, lo que ha generado escepticismo en parte de la comunidad cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

En esta ocasi\u00f3n, el \u00e9nfasis est\u00e1 en que la tarea es, seg\u00fan los autores, doblemente exigente. Por un lado, el observable que se mide es muy dif\u00edcil de aproximar de forma fiable con algoritmos cl\u00e1sicos. Por otro, la se\u00f1al cu\u00e1ntica se mantiene lo bastante limpia como para medirla con buena precisi\u00f3n, gracias a las mejoras de hardware del chip Willow.<\/p>\n\n\n\n

Aun as\u00ed, los propios investigadores admiten que los circuitos usados son un \u201cmodelo de juguete\u201d y que falta el salto a sistemas f\u00edsicos plenamente relevantes, como muestras s\u00f3lidas complejas o biomol\u00e9culas de gran tama\u00f1o. En otras palabras, el reloj de la pol\u00edtica cient\u00edfica y de la industria va m\u00e1s despacio que el de los titulares.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 deber\u00eda tener en cuenta el lector<\/h2>\n\n\n\n

Para quien solo quiere saber si esto cambiar\u00e1 su tratamiento m\u00e9dico o la factura de la luz el a\u00f1o que viene, la respuesta honesta es que no. Quantum Echoes es una prueba de concepto poderosa, pero las aplicaciones pr\u00e1cticas en descubrimiento de f\u00e1rmacos, materiales para energ\u00edas renovables<\/a> o procesos industriales m\u00e1s limpios siguen estando a varios a\u00f1os vista, seg\u00fan reconoce el propio equipo de Google.<\/p>\n\n\n\n

Lo que s\u00ed muestra este trabajo es que empiezan a existir tareas cient\u00edficas bien definidas que un procesador cu\u00e1ntico actual<\/a> puede resolver con m\u00e1s rapidez y con un nivel de detalle dif\u00edcil de alcanzar con superordenadores convencionales<\/a>. Si esa capacidad se traslada de forma fiable a problemas reales de qu\u00edmica y materiales, puede convertirse en una herramienta clave para dise\u00f1ar medicamentos m\u00e1s precisos, bater\u00edas m\u00e1s duraderas o nuevos materiales para paneles solares y reactores de fusi\u00f3n<\/a>, con menos consumo de recursos durante el proceso de dise\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

El estudio completo ha sido publicado en la revista Nature<\/em> y puede consultarse en el art\u00edculo Observation of constructive interference at the edge of quantum ergodicity<\/em><\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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