{"id":32844,"date":"2026-01-26T15:34:00","date_gmt":"2026-01-26T14:34:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecoticias.com\/hoyeco\/?p=32844"},"modified":"2026-01-23T18:15:59","modified_gmt":"2026-01-23T17:15:59","slug":"google-acaba-de-cruzar-el-umbral-cuantico-asi-comienza-la-era-de-los-ordenadores-sin-errores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecoticias.com\/hoyeco\/google-acaba-de-cruzar-el-umbral-cuantico-asi-comienza-la-era-de-los-ordenadores-sin-errores\/32844\/","title":{"rendered":"Google acaba de cruzar el umbral cu\u00e1ntico: as\u00ed comienza la era de los ordenadores sin errores"},"content":{"rendered":"\n

La noticia suena muy t\u00e9cnica, pero tiene mucha m\u00e1s miga de la que parece. Un equipo de Google Quantum AI ha demostrado por primera vez que una memoria cu\u00e1ntica comete menos errores cuando se le a\u00f1aden m\u00e1s c\u00fabits, en lugar de volverse m\u00e1s inestable. Es lo que en f\u00edsica se llama superar el \u201cumbral de correcci\u00f3n de errores\u201d y es una pieza b\u00e1sica para que alg\u00fan d\u00eda los ordenadores cu\u00e1nticos puedan ayudar en tareas como optimizar redes el\u00e9ctricas llenas de renovables o mejorar los modelos de clima que usamos para prever olas de calor<\/a> e inundaciones.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 han conseguido exactamente<\/h2>\n\n\n\n

Hasta ahora, los ordenadores cu\u00e1nticos eran brillantes sobre el papel, pero muy fr\u00e1giles en la pr\u00e1ctica. Cada c\u00fabit es extremadamente sensible al ruido del entorno. El truco de la correcci\u00f3n cu\u00e1ntica de errores consiste en agrupar muchos c\u00fabits f\u00edsicos para formar un solo \u201cc\u00fabit l\u00f3gico\u201d m\u00e1s robusto, un poco como cuando varias voces cantan al un\u00edsono y tapan los fallos individuales.<\/p>\n\n\n\n

El problema es que esa estrategia solo funciona si los c\u00fabits f\u00edsicos ya son lo bastante buenos. Si la tasa de error est\u00e1 por encima de cierto umbral, a\u00f1adir m\u00e1s c\u00fabits solo multiplica los problemas. Si est\u00e1 por debajo, entonces cada vez que ampliamos el c\u00f3digo la probabilidad de fallo del c\u00fabit l\u00f3gico cae de forma dr\u00e1stica.<\/p>\n\n\n\n

En el nuevo trabajo, el equipo de Google ha implementado un c\u00f3digo de \u201csuperficie\u201d sobre sus chips Willow y ha construido memorias cu\u00e1nticas de distinta \u201cdistancia\u201d, es decir, utilizando m\u00e1s o menos c\u00fabits para proteger la misma informaci\u00f3n. Cuando pasan de un c\u00f3digo de distancia 3 a otro de distancia 5 y despu\u00e9s a distancia 7, la tasa de error l\u00f3gica se reduce aproximadamente a la mitad en cada salto.<\/p>\n\n\n\n

El resultado m\u00e1s llamativo es un c\u00f3digo de distancia 7 que usa 101 c\u00fabits f\u00edsicos y alcanza una tasa de error de alrededor del 0,143 por ciento por ciclo de correcci\u00f3n, con una memoria l\u00f3gica que vive m\u00e1s del doble que su mejor c\u00fabit individual. (arxiv.org<\/a>) En palabras del f\u00edsico Michael Newman, investigador de Google Quantum AI, \u201chay una diferencia entre creer en algo y verlo funcionar\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Y todo esto, \u00bfqu\u00e9 tiene que ver con el medio ambiente?<\/h2>\n\n\n\n

La conexi\u00f3n no es inmediata, pero s\u00ed real. Muchos de los grandes retos clim\u00e1ticos y energ\u00e9ticos se reducen a problemas de c\u00e1lculo gigantescos. Modelar la atm\u00f3sfera y los oc\u00e9anos en alta resoluci\u00f3n, ajustar miles de par\u00e1metros de un modelo de clima o decidir en cada momento c\u00f3mo repartir la electricidad de la red para encajar la solar y la e\u00f3lica sin apagones exige una potencia de c\u00e1lculo enorme y cada vez m\u00e1s costosa en energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Varios grupos de investigaci\u00f3n se\u00f1alan que los ordenadores cu\u00e1nticos<\/a> podr\u00edan acelerar en el futuro el coraz\u00f3n matem\u00e1tico de los modelos clim\u00e1ticos, resolviendo ecuaciones diferenciales complejas o afinando m\u00e1s r\u00e1pido los modelos h\u00edbridos que combinan f\u00edsica y aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

En paralelo, actores del sector energ\u00e9tico ya exploran algoritmos cu\u00e1nticos para prever mejor la producci\u00f3n renovable<\/a>, optimizar el uso de bater\u00edas<\/a> y planificar el flujo de electricidad en redes mucho m\u00e1s variables, con millones de placas solares y coches el\u00e9ctricos enchufados a la vez.(weforum.org<\/a>) En teor\u00eda, resolver mejor esos puzles podr\u00eda traducirse en menos energ\u00eda desperdiciada, menos centrales de respaldo f\u00f3siles encendidas y, con el tiempo, menos emisiones. En el fondo, lo que se busca es que la planificaci\u00f3n de la red vaya tan fina como para que esa factura de la luz tan vol\u00e1til se vuelva algo m\u00e1s predecible.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n hay un debate abierto sobre el propio impacto ambiental de estos sistemas. Los ordenadores cu\u00e1nticos actuales necesitan refrigeraci\u00f3n criog\u00e9nica extrema y salas de control muy especializadas. Sin embargo, algunos an\u00e1lisis apuntan a que, para ciertos c\u00e1lculos muy pesados, un ordenador cu\u00e1ntico maduro podr\u00eda consumir mucha menos energ\u00eda que un superordenador cl\u00e1sico que hace el mismo trabajo. (sciencedirect.com<\/a>) El equilibrio final depender\u00e1 de c\u00f3mo evolucione tanto el hardware cu\u00e1ntico como la eficiencia de los centros de datos<\/a> donde se alojan.<\/p>\n\n\n\n

Lo que a\u00fan no va a cambiar ma\u00f1ana<\/h2>\n\n\n\n

Conviene poner los pies en la tierra. El experimento de Google trabaja con uno solo c\u00fabit l\u00f3gico bien protegido. Para abordar problemas relevantes en clima, qu\u00edmica de materiales o gesti\u00f3n de grandes redes el\u00e9ctricas har\u00edan falta miles de c\u00fabits l\u00f3gicos, es decir, m\u00e1s de un mill\u00f3n de c\u00fabits f\u00edsicos de alta calidad, junto con sistemas de correcci\u00f3n de errores y decodificaci\u00f3n en tiempo real mucho m\u00e1s potentes que los actuales.<\/p>\n\n\n\n

En otras palabras, este resultado no va a reducir de golpe las emisiones ni a abaratar de inmediato la energ\u00eda renovable. Los propios autores del estudio admiten que quedan desaf\u00edos importantes, desde el consumo energ\u00e9tico de la infraestructura hasta la vulnerabilidad a fallos raros pero devastadores que aparecen cada cierto tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Lo que s\u00ed cambia es el nivel de confianza. Varios expertos que llevaban a\u00f1os trabajando en correcci\u00f3n de errores cu\u00e1nticos reconocen que no esperaban ver tan pronto una demostraci\u00f3n clara de que aumentar la escala mejora de verdad el comportamiento del sistema (quantamagazine.org<\/a>) A partir de aqu\u00ed, cada mejora incremental en los c\u00fabits f\u00edsicos se traducir\u00e1 en errores l\u00f3gicos mucho m\u00e1s bajos, algo esencial si alg\u00fan d\u00eda queremos que estos ordenadores se usen para tareas clim\u00e1ticas cr\u00edticas en lugar de quedarse en curiosidades de laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

Para quien mira el problema del clima desde la urgencia, puede parecer un avance demasiado abstracto. Sin embargo, los modelos de clima m\u00e1s finos, las redes el\u00e9ctricas capaces de integrar m\u00e1s renovables sin sobresaltos y el dise\u00f1o de nuevos materiales para bater\u00edas m\u00e1s sostenibles necesitan herramientas computacionales que hoy est\u00e1n al l\u00edmite de lo que pueden hacer los superordenadores cl\u00e1sicos. Este salto en correcci\u00f3n de errores no resuelve el problema, pero pone una pieza clave en su sitio.<\/p>\n\n\n\n

El estudio oficial Quantum error correction below the surface code threshold<\/em><\/a> ha sido publicado en la revista Nature<\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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