IBM planea un sistema cuántico modular de 1.040 cúbits para 2027
El sistema une dos procesadores Nighthawk r3 mediante acopladores chip a chip para escalar la capacidad de cálculo.
IBM conectará dos procesadores cuánticos de próxima generación para ensamblar un único sistema de 1.040 cúbits en 2027. El proyecto se apoya en la próxima arquitectura Nighthawk r3 de la compañía, en la que acopladores físicos unen chips separados en una sola máquina. Esta innovación de hardware aborda una limitación esencial del desarrollo cuántico al ampliar la capacidad sin fabricar un único dado de procesador, monolítico y frágil.
Los enlaces chip a chip sustituyen a los monolitos de silicio
Construir chips cuánticos con un mayor número de cúbits genera graves desafíos de fabricación y de ruido. Para sortear los límites de la fabricación en un solo dado, IBM diseñó la arquitectura Nighthawk r3 para permitir la comunicación entre varios chips, según informó Interesting Engineering. Cada chip Nighthawk r3 incluye 2.034 cúbits físicos y 520 cúbits programables, y mantiene la conectividad en rejilla cuadrada establecida en iteraciones anteriores del hardware.
El mecanismo clave del hardware es un conjunto de 10 conectores chip a chip conocidos como l-couplers. Estos componentes permiten que los procesadores cuánticos transfieran estados cuánticos directamente entre sí. En pruebas anteriores entre dos chips Nighthawk r1, cuatro l-couplers alcanzaron una fidelidad de transferencia de estado del 99,3 %. Los ingenieros aspiran ahora a un umbral de fidelidad del 99,9 % antes de unir dos procesadores r3 de 520 cúbits en el sistema de 1.040 cúbits previsto para 2027.
Velocidad de ejecución y pruebas sectoriales en Nighthawk r2
El sistema previsto para 2027 se basa en los datos operativos recogidos del procesador anterior, el Nighthawk r2, lanzado en septiembre de 2026. Ese modelo entrega hasta 100.000 muestras por segundo y gestiona cálculos que ejecutan más de 7.500 operaciones cuánticas en 120 cúbits. Socios externos han ejecutado más de 34.000 millones de circuitos en el hardware para probar problemas comerciales y científicos, según Interesting Engineering.
La energética alemana E.ON informó de una ganancia de velocidad de 15 veces al aplicar modelos de aprendizaje automático cuántico a la optimización de redes eléctricas. En simulaciones académicas, el Oak Ridge National Laboratory probó materiales magnéticos en el hardware r2 y completó los cálculos 12 veces más rápido que en la antigua plataforma Heron de IBM. La empresa de software Algorithmiq también registró una aceleración del tiempo de ejecución de ocho veces respecto a sus pruebas originales con Heron, al ejecutar circuitos que los superordenadores clásicos apenas logran simular.
Computación cuántica híbrida y clústeres de alto rendimiento
Escalar solo el hardware no resuelve los cuellos de botella de cálculo, porque las cargas de trabajo cuánticas requieren computación clásica para evaluar errores, procesar el ruido e interpretar las mediciones. IBM ha vinculado sus sistemas de computación cuántica a clústeres clásicos de computación de alto rendimiento mediante una versión actualizada de Quantum Platform, señala Interesting Engineering.
Esta configuración híbrida mostró mejoras medibles en pruebas con institutos de investigación. Científicos de RIKEN e IBM completaron un flujo de trabajo ya existente de diagonalización cuántica cinco veces más rápido, ejecutando 100 veces más cálculos que en su estudio inicial. En un proyecto biomédico independiente, RIKEN y la Cleveland Clinic analizaron 608 millones de muestras para modelar estructuras biológicas complejas. La coordinación automatizada entre servidores clásicos y procesadores cuánticos redujo el tiempo de procesamiento en un factor de 33, y sirvió de banco de pruebas en el camino de IBM hacia la computación tolerante a fallos.
Traducido automáticamente del original en inglés. Leer el original
