¿Cual será el futuro de de la computación cuántica según Google? El gigante de las búsquedas tiene planes de construir un nuevo supercomputador que potencie el futuro de la tecnología cuántica con qubis lógicos para la corrección de errores.
La tecnología continua avanzando en todos los aspectos que la edifica y con ella los proyectos de las grandes empresas de la industria, como es el caso de Google que quiere construir una computadora cuántica práctica y con el objetivo de que su uso se potencie en el ámbito comercial para manejar cálculos a gran escala.
La idea que tiene Google en mente, es que en el 2029 se pueda utilizar este supercomputador con una eficiencia exponencialmente mayor sin errores, para lograr esta tarea, la compañía pretende construir qubits lógicos con corrección de errores, o una colección de qubits físicos lo suficientemente estable como para contener información cuántica durante un largo período de tiempo, que juntos forman un solo qubit lógico.
“Esperamos crear algún día una computadora cuántica con corrección de errores. Pero un problema al que nos enfrentamos hoy en día es que nuestros qubits físicos son muy frágiles, incluso los rayos cósmicos del espacio pueden destruir la información cuántica”, dijo el director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, en la conferencia de E / S de la empresa.
“Comenzamos por reducir la tasa de error de nuestros qubits físicos, luego combinamos mil qubits físicos para crear un solo qubit lógico, y luego escalando eso hasta mil qubits lógicos. En ese momento, habremos creado una computadora cuántica con corrección de errores, con 106 qubits físicos».
Según la información compartida por la propia compañía, la investigación se llevará a cabo en el nuevo campus de inteligencia artificial cuántica de Google en Santa Bárbara, con un centro de datos cuántico, instalaciones de fabricación de chips de procesador cuántico y laboratorios de investigación de hardware.
La compañía está girando hacia la nube para ofrecer sus servicios de computación cuántica, aprovechando así la física cuántica y acelerando el aprendizaje automático. Esto, a su vez, podría ayudar a producir baterías y fertilizantes más eficientes energéticamente con emisiones mínimas de dióxido de carbono, tal y como lo reseñó Techeblog.com
