Investigadores suecos han logrado un avance importante en la computación cuántica que podría acelerar drásticamente las aplicaciones de inteligencia artificial y transformar la manera en que se entrenan y despliegan los modelos de IA.
El 24 de junio de 2025, un equipo liderado por el estudiante de doctorado Yin Zeng en la Universidad de Tecnología de Chalmers presentó un amplificador de qubits impulsado por pulsos que aborda uno de los mayores desafíos en la escalabilidad de las computadoras cuánticas: el consumo de energía y la generación de calor.
El innovador amplificador se activa únicamente al leer información de los qubits, consumiendo solo una décima parte de la energía que requieren los mejores amplificadores actuales, sin sacrificar el rendimiento. Esta drástica reducción en el consumo energético ayuda a evitar que los qubits pierdan su estado cuántico—un fenómeno conocido como decoherencia—que ha sido un factor limitante clave en la computación cuántica.
"Este es el amplificador más sensible que se puede construir hoy en día usando transistores", explica Zeng, primer autor del estudio publicado en IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. "Hemos logrado reducir su consumo de energía a solo una décima parte de lo que requieren los mejores amplificadores actuales, sin comprometer el rendimiento".
El equipo utilizó programación genética para habilitar un control inteligente del amplificador, permitiéndole responder a los pulsos entrantes de los qubits en tan solo 35 nanosegundos. Esta velocidad es crucial, ya que la información cuántica se transmite en pulsos y el amplificador debe activarse lo suficientemente rápido para seguir el ritmo de la lectura de los qubits.
El profesor Jan Grahn, quien supervisó la investigación, señala: "Este estudio ofrece una solución para la futura ampliación de las computadoras cuánticas, donde el calor generado por estos amplificadores de qubits representa un factor limitante importante".
Las implicaciones para la IA son profundas. Experimentos recientes realizados por investigadores de la Universidad de Viena han demostrado que incluso computadoras cuánticas de pequeña escala pueden mejorar el rendimiento del aprendizaje automático utilizando novedosos circuitos cuánticos fotónicos. Sus hallazgos sugieren que la tecnología cuántica actual no es solo experimental, sino que ya puede ofrecer ventajas prácticas para aplicaciones específicas de IA.
Las computadoras cuánticas aprovechan los principios de la mecánica cuántica, permitiendo que los qubits existan en múltiples estados simultáneamente. Esto les permite procesar problemas complejos mucho más allá de las capacidades de las computadoras clásicas. Con solo 20 qubits, una computadora cuántica puede representar más de un millón de estados diferentes a la vez.
A medida que las computadoras cuánticas escalan con más qubits, su poder de cómputo aumenta exponencialmente, pero también lo hace el desafío de gestionar el calor y prevenir la decoherencia. El avance de Chalmers aborda directamente este desafío, lo que podría permitir el desarrollo de sistemas cuánticos más grandes y estables, específicamente optimizados para cargas de trabajo de IA.
Expertos predicen que la IA mejorada con tecnología cuántica podría revolucionar campos como el descubrimiento de fármacos, la ciencia de materiales, la modelación financiera y problemas complejos de optimización que actualmente son intratables incluso para las supercomputadoras más potentes.