{"id":185500,"date":"2025-10-22T16:28:24","date_gmt":"2025-10-22T15:28:24","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/google-anuncia-la-primera-ventaja-cuantica-verificable-con-un-algoritmo-que-revierte-el-tiempo\/"},"modified":"2025-10-22T16:28:24","modified_gmt":"2025-10-22T15:28:24","slug":"google-anuncia-la-primera-ventaja-cuantica-verificable-con-un-algoritmo-que-revierte-el-tiempo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/google-anuncia-la-primera-ventaja-cuantica-verificable-con-un-algoritmo-que-revierte-el-tiempo\/","title":{"rendered":"Google anuncia la primera ventaja cu\u00e1ntica verificable con un algoritmo que \u201crevierte el tiempo\u201d"},"content":{"rendered":"

En un nuevo experimento, cuyos resultados se dan a conocer hoy en la revista Nature, el equipo de Google Quantum AI ha conseguido medir correlaciones de tiempo inverso \u2014conocidas como out-of-time-order correlators (OTOCs)\u2014 en un procesador cu\u00e1ntico superconductivo de 65 c\u00fabits. Estas magnitudes permiten observar c\u00f3mo se propaga y se \u201crevierte\u201d la informaci\u00f3n en sistemas cu\u00e1nticos, una t\u00e9cnica que los investigadores describen como una forma de \u201cdar marcha atr\u00e1s al tiempo\u201d para explorar la din\u00e1mica cu\u00e1ntica.<\/p>\n

El trabajo, dirigido por Hartmut Neven, fundador y l\u00edder de Google Quantum AI, introduce el algoritmo Quantum Echoes (ecos cu\u00e1nticos), que utiliza protocolos de inversi\u00f3n temporal para detectar los efectos genuinamente cu\u00e1nticos de los sistemas a gran escala. Seg\u00fan los autores, las medidas de OTOC revelan propiedades microsc\u00f3picas inaccesibles a la computaci\u00f3n cl\u00e1sica, y podr\u00edan servir como herramienta para desarrollar demostraciones verificables de rendimiento fuera del alcance de los superordenadores.<\/p>\n

El trabajo\u00a0introduce el algoritmo Quantum Echoes, que utiliza\u00a0protocolos de inversi\u00f3n temporal\u00a0para detectar los efectos genuinamente cu\u00e1nticos de los sistemas a gran escala<\/p>\n

Tal y como explica a SINC\u00a0Tom O\u2019Brien, f\u00edsico computacional y coautor del estudio, \u201cen \u00faltima instancia, un ordenador cu\u00e1ntico genera datos, y usamos esos datos para resolver problemas. Si no es posible verificar esa informaci\u00f3n \u2014es decir, si no puedo demostrar por ning\u00fan medio, ni con experimentos en la naturaleza ni en una aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica, que los resultados son correctos\u2014, \u00bfc\u00f3mo pueden ser realmente \u00fatiles?\u201d.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Reducci\u00f3n de tasas de error<\/h2>\n

\u201cNuestra implementaci\u00f3n de los OTOC en resonancia magn\u00e9tica nuclear (RMN) ofrece una buena descripci\u00f3n de c\u00f3mo podr\u00edan ser los pasos siguientes para alcanzar la ventaja cu\u00e1ntica pr\u00e1ctica\u201d, destaca. Seg\u00fan O\u2019Brien, el principal obst\u00e1culo t\u00e9cnico es el ruido: los ordenadores cu\u00e1nticos actuales tienen\u00a0tasas de error de 0,001 y se estima que ser\u00eda necesario reducirlas a alrededor de 0,00001 para lograr una ventaja pr\u00e1ctica en este tipo de c\u00e1lculos.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Primer plano del chip cu\u00e1ntico Willow. \/ Google Quantum AI<\/p>\n

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\n var img = document.querySelector(‘.image-container img’);
\n if (img) {
\n img.alt = \u00abPrimer plano del chip cu\u00e1ntico Willow. \/ Google Quantum AI\u00bb;
\n }
\n });<\/p>\n

\u201cPero eso solo supone una diferencia de un factor 100\u201d, puntualiza.\u201cEsperamos que, gracias a las mejoras en los dispositivos, los avances algor\u00edtmicos y, posiblemente, las primeras implementaciones de la correcci\u00f3n de errores cu\u00e1nticos, este objetivo sea alcanzable\u201d.<\/p>\n

El investigador explica que \u201cla inversi\u00f3n temporal es una de las pocas formas que conocemos para observar c\u00f3mo se propaga la informaci\u00f3n en un sistema cu\u00e1ntico ca\u00f3tico. En estos sistemas, la informaci\u00f3n de esp\u00edn se dispersa r\u00e1pidamente y resulta casi imposible recuperarla con m\u00e9todos locales\u201d.<\/p>\n

<\/p>\n

La inversi\u00f3n temporal es una de las pocas formas que conocemos para observar c\u00f3mo se propaga la informaci\u00f3n en un sistema cu\u00e1ntico ca\u00f3tico<\/p>\n

Tom O’Brien, investigador de Google Quantum AI
\n<\/p>\n

Sin embargo, se\u00f1ala, \u201cpeque\u00f1as perturbaciones pueden alterar notablemente nuestra capacidad de invertir el tiempo. En el algoritmo Quantum Echoes avanzamos y retrocedemos en el tiempo aplicando una modificaci\u00f3n local y medimos cu\u00e1nto afecta al proceso de inversi\u00f3n temporal. Este efecto genera una se\u00f1al clara incluso a grandes distancias, como hemos comprobado en la aplicaci\u00f3n con RMN\u201d.<\/p>\n

Adem\u00e1s del experimento principal, el equipo ha presentado un segundo estudio en arXiv\u00a0(en fase de preprint) en colaboraci\u00f3n con el laboratorio de Ashok Ajoy, en la Universidad de California en Berkeley, donde aplican el mismo m\u00e9todo a mol\u00e9culas reales mediante resonancia magn\u00e9tica nuclear. En ese trabajo, los investigadores combinaron simulaciones cu\u00e1nticas con datos experimentales para estimar distancias at\u00f3micas en mol\u00e9culas org\u00e1nicas como el tolueno y el 3\u2019,5\u2019-dimetilbifenilo, logrando una precisi\u00f3n comparable a la de las mediciones convencionales.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Avance respecto a generaciones anteriores<\/h2>\n

\u201cEste trabajo ha utilizado nuestro chip Willow, que tiene la misma arquitectura que usamos en nuestro experimento de correcci\u00f3n de errores cu\u00e1nticos publicado el a\u00f1o pasado en Nature. Creemos que supone un avance respecto a generaciones anteriores, por ejemplo, en las tasas de error de dos c\u00fabit y de un solo c\u00fabit\u201d, subraya O\u2019Brien.<\/p>\n

El experimento con el chip Willow representa la primera vez que un ordenador cu\u00e1ntico ejecuta un algoritmo verificable que supera las capacidades de los superordenadores m\u00e1s potentes, dice Google<\/p>\n

El chip Willow, con arquitectura superconductora, incorpora mejoras sustanciales en estabilidad y en las tasas de error frente a generaciones previas, seg\u00fan Google. Estas mejoras han sido esenciales para implementar el algoritmo Quantum Echoes, cuya sensibilidad depende de la precisi\u00f3n con que se pueda invertir la evoluci\u00f3n temporal del sistema.<\/p>\n

Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, el experimento con este chip representa la primera vez que un ordenador cu\u00e1ntico ejecuta un algoritmo verificable que supera las capacidades de los superordenadores m\u00e1s potentes, con un rendimiento 13 000 veces superior en el c\u00e1lculo de una magnitud f\u00edsica concreta.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Detalle del refrigerador de diluci\u00f3n del computador cu\u00e1ntico. \/ Google Quantum AI<\/p>\n

document.addEventListener(\u00abDOMContentLoaded\u00bb, function() {
\n var img = document.querySelector(‘.image-container img’);
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\n img.alt = \u00abDetalle del refrigerador de diluci\u00f3n del computador cu\u00e1ntico. \/ Google Quantum AI\u00bb;
\n }
\n });<\/p>\n

La demostraci\u00f3n se considera un paso decisivo hacia la llamada \u201cventaja cu\u00e1ntica pr\u00e1ctica\u201d: el momento en que un ordenador cu\u00e1ntico no solo supere en potencia a los cl\u00e1sicos, sino que tambi\u00e9n ofrezca resultados verificables y \u00fatiles.<\/p>\n

El pr\u00f3ximo objetivo de Google es\u00a0la creaci\u00f3n de un c\u00fabit l\u00f3gico de larga duraci\u00f3n, un paso esencial hacia los ordenadores cu\u00e1nticos plenamente corregidos frente a errores<\/p>\n

Seg\u00fan el gigante tecnol\u00f3gico, la t\u00e9cnica de Quantum Echoes podr\u00eda convertirse en una herramienta para estudiar fen\u00f3menos naturales dif\u00edciles de observar, desde la\u00a0estructura de mol\u00e9culas y materiales hasta los procesos ca\u00f3ticos en sistemas f\u00edsicos como los agujeros negros.<\/p>\n

Los responsables del proyecto se\u00f1alan que este avance acerca la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica a su primera aplicaci\u00f3n real. Pr\u00f3ximamente, el equipo se centrar\u00e1 en alcanzar lo que denomina milestone 3 de su hoja de ruta: la creaci\u00f3n de un c\u00fabit l\u00f3gico de larga duraci\u00f3n, un paso esencial hacia los ordenadores cu\u00e1nticos plenamente corregidos frente a errores.<\/p>\n

Referencias:<\/p>\n

Google Quantum AI and Collaborators*.\u00a0\u201cObservation of constructive interference at the edge of quantum ergodicity\u201d. Nature<\/a>, 2025.<\/p>\n

\u201cQuantum computation of molecular geometry via many-body nuclear spin echoes\u201d.\u00a0arXiv, 2025.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

En un nuevo experimento, cuyos resultados se dan a conocer hoy en la revista Nature, el equipo de Google Quantum AI ha conseguido medir correlaciones de tiempo inverso \u2014conocidas como out-of-time-order correlators (OTOCs)\u2014 en un procesador cu\u00e1ntico superconductivo de 65 c\u00fabits. 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