Un equipo liderado por el profesor Daniel Lidar de la USC ha conseguido lo que los expertos denominan el "santo grial" de la computación cuántica: la primera aceleración exponencial incondicional respecto a los ordenadores clásicos. Utilizando los procesadores cuánticos Eagle de 127 cúbits de IBM, los investigadores demostraron este avance resolviendo una variante del problema de Simon, considerado precursor del algoritmo de factorización de Shor.
Los resultados, publicados en Physical Review X el 5 de junio de 2025, suponen un cambio fundamental en las capacidades prácticas de la computación cuántica. "Una aceleración exponencial es el tipo de mejora más espectacular que esperamos ver en los ordenadores cuánticos", explica Lidar, quien también es cofundador de Quantum Elements, Inc.
A diferencia de afirmaciones anteriores que requerían suposiciones no demostradas sobre los algoritmos clásicos, este logro se considera "incondicional": la ventaja de rendimiento cuántico no puede ser cuestionada ni revertida. Los investigadores implementaron sofisticadas técnicas de corrección de errores, como el desacoplamiento dinámico y la mitigación de errores de medición, para obtener resultados fiables a pesar del ruido inherente en los sistemas cuánticos actuales.
En otros avances significativos en IA, Google DeepMind ha presentado AlphaGenome, un potente modelo de inteligencia artificial para el análisis de secuencias de ADN. El sistema puede procesar hasta un millón de letras de ADN simultáneamente y predecir miles de propiedades moleculares con resolución de un solo par de bases. Disponible mediante API para investigación no comercial, AlphaGenome pretende arrojar luz sobre cómo las variaciones genéticas afectan a la regulación génica y a los mecanismos de las enfermedades.
"Este es uno de los problemas más fundamentales no solo de la biología, sino de toda la ciencia", afirmó Pushmeet Kohli, responsable de IA para la ciencia en Google DeepMind. El modelo se basa en los trabajos previos de DeepMind en genómica y complementa a AlphaMissense, especializado en regiones codificantes de proteínas.
Por su parte, Microsoft anunció el 2 de julio que eliminará 9.000 puestos de trabajo a nivel mundial, lo que representa casi el 4% de su plantilla. Esta medida sigue a los recortes de 6.000 empleos en mayo, elevando el total de despidos en 2025 a más de 15.000. Los recortes se producen mientras Microsoft ha comprometido 80.000 millones de dólares en gastos de capital para el ejercicio fiscal de 2025, centrados principalmente en el desarrollo de infraestructuras de IA.
El momento refleja el reto generalizado al que se enfrentan las empresas tecnológicas al equilibrar enormes inversiones en IA con la optimización de sus plantillas. El CEO de Microsoft, Satya Nadella, señaló recientemente que hasta el 30% del código de la compañía ya es escrito por herramientas de IA, lo que indica una transición hacia operaciones más automatizadas.