Meses atrás, en colaboración con Quantinuum, Microsoft creó cúbits lógicos altamente confiables, reduciendo considerablemente la tasa de error en la computación cuántica. Este avance se logró gracias a la virtualización de cúbits y el uso de hardware de trampa de iones.
La empresa demostró que los cúbits lógicos mejoraban la tasa de error hasta 800 veces en comparación con los cúbits físicos (NISQ), que son más ruidosos y propensos a errores. Esto refuerza la necesidad de utilizar cúbits lógicos que combinen varios cúbits físicos para lograr cálculos coherentes y de larga duración.
El sistema actual de Microsoft, que entrelaza 12 cúbits lógicos, representa el mayor número jamás logrado, mejorando la tasa de error del circuito 22 veces en comparación con los cúbits físicos correspondientes.
Microsoft destacó que este avance es clave para alcanzar la computación cuántica escalable, no solo en términos de hardware, sino también para resolver desafíos prácticos del mundo real.
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Simulación química cuántica con inteligencia artificial
Microsoft y Quantinuum colaboran para realizar la primera simulación química combinando computación cuántica lógica, inteligencia artificial (IA) y sistemas de alto rendimiento (HPC). Utilizaron dos cúbits lógicos, basados en la virtualización de cúbits de Microsoft y la máquina H1 de Quantinuum, para preparar y medir el estado fundamental de un intermediario catalítico. Los resultados de esta simulación fueron integrados con IA para estimar la energía del estado.
Además, Microsoft anunció una nueva colaboración con Atom Computing para desarrollar el ordenador cuántico más potente del mundo. Este nuevo equipo combinará cúbits de alta fidelidad, conectividad y capacidad de reutilización para expandir la corrección de errores cuánticos. La plataforma Azure Elements será utilizada para ofrecer escalabilidad y modelos avanzados de inteligencia artificial, destinados a simulaciones científicas y otros problemas complejos.
Microsoft afirmó que su objetivo es ayudar a gobiernos y organizaciones a abordar problemas científicos y comerciales, como el diseño de materiales y la exploración molecular, con las herramientas computacionales más avanzadas disponibles.
*La creación de este contenido contó con la asistencia de inteligencia artificial. La información fue proporcionada y revisada por un periodista para asegurar su precisión. El contenido no se generó automáticamente.
