IBM acelera su computación cuántica para abordar cálculos más complejos

IBM ha fijado el siguiente salto de su hoja de ruta de computación cuántica. La compañía prepara  IBM Quantum Nighthawk r3 , un procesador diseñado para ejecutar 10.000 operaciones cuánticas sobre 520 qubits programables, y prevé conectar dos unidades en 2027 para construir un único sistema de 1.040 qubits. El movimiento amplía una arquitectura con la que el fabricante intenta avanzar simultáneamente en tres frentes que condicionan la utilidad práctica de esta tecnología: tamaño de los circuitos, velocidad de ejecución y calidad de los resultados.

El anuncio llega después del despliegue de Nighthawk r2, presentado este año y capaz de alcanzar hasta 100.000 muestras por segundo. IBM sostiene que clientes y socios como E.ON, Algorithmiq y Q-CTRL ya han ejecutado 34.000 millones de circuitos sobre esta generación, con mejoras de rendimiento de hasta 19 veces frente a procesadores anteriores en determinadas cargas de trabajo.

El dato de velocidad resulta especialmente relevante en computación cuántica porque los cálculos no suelen resolverse con una sola ejecución. Cada circuito produce muestras que deben repetirse numerosas veces para obtener distribuciones de resultados con suficiente precisión. Cuando una aplicación necesita millones o miles de millones de estas muestras, la capacidad de procesarlas con rapidez condiciona tanto el tiempo necesario para completar el trabajo como su coste.

Nighthawk r2 lleva los circuitos más allá de 7.500 operaciones

Nighthawk r2 cuenta con 120 qubits programables y permite ejecutar cálculos precisos con más de 7.500 operaciones cuánticas. Su arquitectura incorpora un sistema de reinicio rápido de qubits que reduce el intervalo entre las sucesivas ejecuciones de los circuitos, una característica destinada a incrementar el número de muestras procesadas en un mismo periodo de tiempo.

Los primeros resultados ofrecidos por IBM muestran diferencias apreciables en cargas concretas. E.ON ha registrado una aceleración de 15 veces en experimentos de aprendizaje automático cuántico dirigidos a la optimización de redes eléctricas. Un trabajo realizado por IBM junto con el Laboratorio Nacional de Oak Ridge logró una aceleración de 12 veces al simular materiales magnéticos, en comparación con experimentos anteriores ejecutados sobre la arquitectura IBM Quantum Heron.

Algorithmiq también ha trasladado a Nighthawk r2 un experimento de simulación de materiales cuánticos heterogéneos realizado inicialmente con Heron. La nueva ejecución fue ocho veces más rápida. Al mismo tiempo, IBM calcula que obtener una precisión comparable mediante algunos de los principales métodos clásicos de redes tensoriales exigiría alrededor de 240 veces más memoria.

Estas comparaciones forman parte del esfuerzo de IBM y sus socios por identificar casos en los que un procesador cuántico pueda ofrecer una ventaja comprobable respecto a los mejores métodos clásicos disponibles. La compañía abrió este año varios experimentos a verificación independiente mediante su Quantum Advantage Tracker.

La distinción es importante para valorar el alcance empresarial de los avances. Una aceleración en un experimento científico determinado no implica que un ordenador cuántico pueda sustituir de forma general a la infraestructura convencional ni que exista ya una ventaja comercial para cualquier tipo de aplicación. Los resultados dependen del problema, del algoritmo utilizado, de la calidad del hardware y del coste de los recursos clásicos necesarios para completar y verificar el cálculo.

IBM Quantum Nighthawk r3 escala a 520 qubits

La siguiente generación elevará la capacidad de la arquitectura. Nighthawk r3 estará diseñado para trabajar con 520 qubits programables y 10.000 operaciones cuánticas. El procesador contará, según los planes de IBM, con 2.034 qubits físicos y mantendrá la topología de red cuadrada empleada por r2.

Uno de los cambios fundamentales estará en las interconexiones. El chip incorporará diez enlaces entre procesadores, denominados «l-couplers», que permitirán combinar varios módulos dentro de sistemas de mayor tamaño.

IBM ya ha probado el principio con dos procesadores Nighthawk r1. Mediante cuatro de estas conexiones, la empresa alcanzó una fidelidad máxima del 99,3% en la transferencia de estados cuánticos. El objetivo declarado es aproximarse al 99,9%, una diferencia pequeña en términos porcentuales pero relevante cuando los errores pueden acumularse durante cálculos formados por numerosas operaciones.

La modularidad permite además evitar que el crecimiento dependa exclusivamente de fabricar chips cada vez mayores. IBM prevé utilizar este enfoque en 2027 para conectar dos Nighthawk r3 y formar un sistema con 1.040 qubits programables.

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El hardware cuántico plantea además restricciones físicas que no aparecen en los centros de datos convencionales. Los procesadores superconductores necesitan funcionar a temperaturas próximas al cero absoluto. Como parte de sus pruebas de escalado, IBM ha conectado dos módulos criogénicos en un solo sistema, que alcanzaron una temperatura inferior a 15 milikelvin y estuvieron operativos en menos de cinco días.

La computación clásica gana peso a medida que crece la cuántica

El aumento del número de qubits resuelve solo una parte del problema. Los sistemas actuales acumulan errores y dependen de procesamiento convencional para tareas como mitigación, decodificación, control y posprocesamiento. Esa dependencia crece conforme aumentan el tamaño de los circuitos y el número de muestras.

IBM está reorganizando su plataforma alrededor de esa relación. IBM Quantum Platform permite combinar los flujos cuánticos con recursos clásicos, desde sistemas locales hasta infraestructura de computación de alto rendimiento (HPC). El objetivo es que una aplicación pueda distribuir sus distintas etapas entre procesadores cuánticos, CPU y GPU sin gestionar cada entorno de manera aislada.

Los experimentos realizados con RIKEN ofrecen una medida de esa necesidad. IBM asegura que un flujo de diagonalización cuántica basada en muestras pudo ejecutarse aproximadamente cinco veces más rápido mientras realizaba cien veces más cálculos que en el estudio original. En otro trabajo, Cleveland Clinic y RIKEN procesaron automáticamente 608 millones de muestras para modelizar estructuras de interés biológico, con una aceleración de 33 veces frente a una ejecución sin automatización del flujo.

La corrección de errores es otra de las áreas donde esa combinación de arquitecturas será determinante. IBM, el Laboratorio Nacional de Oak Ridge y AMD han puesto en marcha una plataforma conjunta que sitúa procesadores Nighthawk junto al sistema HPC Umbra de Oak Ridge, equipado con GPU AMD Instinct MI355X y CPU EPYC de quinta generación. La proximidad física busca reducir la latencia entre los cálculos cuánticos y las operaciones clásicas necesarias para detectar y corregir errores.

Para las empresas que siguen la evolución de la computación cuántica, esta convergencia cambia progresivamente la referencia con la que medir el sector. El número de qubits continúa siendo una variable visible, pero pierde capacidad explicativa cuando se considera de forma aislada. Rendimiento de los circuitos, fidelidad, velocidad de muestreo, interconexión entre procesadores y disponibilidad de recursos HPC determinarán qué cargas pueden pasar del experimento científico a procesos útiles. El sistema de 1.040 qubits previsto por IBM para 2027 será, en ese sentido, tanto una prueba de escalabilidad del hardware como de la capacidad de coordinar toda esa infraestructura.