Un procesador cuántico puede mantener coherencia suficiente para completar ~5.000 operaciones de dos cúbits más ~5.000 ciclos de medición y reset consecutivos sin que el sistema colapse. Es el resultado que un equipo de cinco instituciones académicas americanas junto a IBM publica en Nature Physics. Lo cubre Aamir Khollam en Interesting Engineering el 9 de octubre de 2026.
El hardware utilizado: el procesador IBM Quantum Heron de 156 cúbits. El experimento usó una cadena de hasta 100 cúbits para las pruebas más exigentes. Los equipos provienen de la Universidad de Rutgers, IBM, City College de Nueva York, Iowa State y Penn State.
¿Qué logro específico publica Nature Physics?
Los investigadores configuraron el procesador para ejecutar dos procesos alternantes: mixing (intercambio de información entre cúbits vecinos) y measurement+reset (medición de cada cúbit seguida de reset a estado conocido). Los procesos se alternaban de forma continua.
El hallazgo central es una transición de fase abrupta en torno a un balance 50-50 entre los dos procesos. Con más mixing que medición, el sistema se vuelve caótico: los cúbits acumulan errores y la información se degrada. Con más medición que mixing, el sistema se vuelve ordenado: los errores se detectan y corrigen. La transición es nítida, como el punto de congelación del agua; no gradual.
Lo más relevante para la computación cuántica práctica: la transición de fase se hace más nítida cuanto mayor es el sistema. Los experimentos a mayor escala mostraron fronteras más definidas entre los dos regímenes, lo que sugiere que los mecanismos de corrección de errores se vuelven más eficientes, no menos, a medida que el sistema crece. Eso contradice la intuición habitual de que más cúbits implican necesariamente más ruido.
Los transistores 2D de MoS2 y el avance hacia la próxima generación de chips clásicos representan el frente convencional de la computación. El cuántico representa el frente alternativo: no más transistores, sino un paradigma diferente. Este resultado muestra que ese segundo frente tiene más fondo del que muchos esperaban.
¿Por qué importa la transición de fase que encontraron?
La corrección de errores es el cuello de botella principal de la computación cuántica práctica. Los cúbits son frágiles: interactúan con su entorno, acumulan errores, pierden la coherencia que hace posibles los cálculos cuánticos. Los esquemas actuales de corrección de errores necesitan decenas o cientos de cúbits físicos para codificar un único «cúbit lógico» fiable.
Lo que este experimento demuestra es que existe un régimen operativo —la zona de transición de fase— en que la intervención periódica mediante medición y reset mantiene el sistema ordenado mientras sigue ejecutando operaciones complejas. Es lo contrario del modelo intuitivo en que «medir interrumpe el cálculo»: aquí, medir forma parte del cálculo.
Justin Wilson, de Louisiana State University y coautor del estudio, explica que la escala del experimento supera lo que los ordenadores clásicos pueden simular directamente. El procesador cuántico ya está probando hipótesis que no se pueden verificar por otros medios: es el primer tipo de «ventaja cuántica» real —no resolver un problema más rápido que un ordenador clásico, sino resolver uno que un ordenador clásico simplemente no puede abordar.
El primer chip Blackwell fabricado en Estados Unidos con tecnología TSMC en Arizona marca el estado del arte en computación clásica. Los avances químicos de Johns Hopkins en resists metal-orgánicos para microchips más pequeños empujan ese frente más allá. El cuántico avanza por un carril diferente, y este resultado lo acerca un paso.
¿Estamos más cerca de un ordenador cuántico práctico?
Maika Takita, investigadora de IBM, describe el resultado como «un paso importante hacia la corrección de errores práctica». No dice que lo hayan conseguido. El sistema Heron demostrado no es tolerante a fallos completo: es un procesador experimental. Los ~5.000 pares de operaciones son impresionantes en términos históricos pero no alcanzan la escala que necesitan los algoritmos cuánticos con aplicaciones prácticas conocidas —factorización de claves RSA, simulación de dinámica molecular, optimización cuántica.
La línea que separa la demostración científica de la herramienta práctica sigue siendo larga. Pero este experimento hace esa línea más corta, porque demuestra un mecanismo —la corrección dinámica mediante ciclos de medición— que escala en la dirección correcta. Los grandes avances en computación cuántica no suelen ser el momento en que todo encaja de golpe; suelen ser demostraciones de que el mecanismo subyacente funciona, seguidas de años de ingeniería de precisión. Esto es de ese tipo.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí
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