Un equipo liderado por el profesor Daniel Lidar de la USC ha logrado lo que los expertos consideran el "santo grial" de la computación cuántica: la primera aceleración exponencial incondicional frente a las computadoras clásicas. Utilizando los procesadores cuánticos Eagle de 127 cúbits de IBM, los investigadores demostraron este avance resolviendo una variación del problema de Simon, considerado un precursor del algoritmo de factorización de Shor.
Los resultados, publicados en Physical Review X el 5 de junio de 2025, representan un cambio fundamental en las capacidades prácticas de la computación cuántica. "Una aceleración exponencial es el tipo de mejora más dramática que esperamos ver de las computadoras cuánticas", explica Lidar, quien también es cofundador de Quantum Elements, Inc.
A diferencia de afirmaciones previas que requerían supuestos no comprobados sobre los algoritmos clásicos, este logro se considera "incondicional", es decir, la ventaja de desempeño cuántico no puede ser disputada ni revertida. Los investigadores implementaron técnicas sofisticadas de corrección de errores, incluyendo desacoplamiento dinámico y mitigación de errores de medición, para lograr resultados confiables a pesar del ruido inherente en los sistemas cuánticos actuales.
En otros desarrollos significativos de IA, Google DeepMind presentó AlphaGenome, un nuevo modelo de IA 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 a resolución de un solo par de bases. Disponible vía API para investigación no comercial, AlphaGenome busca arrojar luz sobre cómo las variaciones genéticas afectan la regulación génica y los mecanismos de enfermedades.
"Este es uno de los problemas más fundamentales no solo en biología, sino en toda la ciencia", dijo Pushmeet Kohli, jefe de IA para ciencia en Google DeepMind. El modelo se basa en trabajos previos de DeepMind en genómica y complementa a AlphaMissense, especializado en regiones codificantes de proteínas.
Por otro lado, Microsoft anunció el 2 de julio que eliminará 9,000 empleos a nivel global, lo que representa casi el 4% de su fuerza laboral. Esto se suma a recortes previos de 6,000 puestos en mayo, llevando el total de despidos en 2025 a más de 15,000. Las reducciones ocurren mientras Microsoft comprometió $80 mil millones de dólares en gastos de capital para el año fiscal 2025, enfocados principalmente en el desarrollo de infraestructura de IA.
El momento refleja un desafío más amplio que enfrentan las empresas tecnológicas al equilibrar enormes inversiones en IA con la optimización de su fuerza laboral. 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.