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IBM Quantum Nighthawk r3 es el procesador que IBM presentó este miércoles en Yorktown Heights, Nueva York, y su cifra de portada marca el tamaño del paso: está diseñado para ejecutar con precisión 10.000 operaciones cuánticas sobre 520 qubits programables, dentro de un chip con 2.034 qubits físicos en total.
La generación actual, el Nighthawk r2, ya corre en la plataforma cuántica de la compañía, y el anuncio se apoya en sus resultados: IBM no enseña un prototipo de laboratorio, enseña el relevo de una máquina que sus clientes ya usan.
La razón de fondo está en cómo responde una computadora cuántica: por muestras. Cada ejecución de un circuito devuelve un solo resultado, y las aplicaciones con valor industrial piden circuitos de miles de operaciones sobre cien qubits o más, con millones o miles de millones de muestras. Con esa escala, la velocidad decide si una carga termina en tiempo y costo razonables.
El r3 mantiene la conectividad de retícula cuadrada del r2 y sus operaciones rápidas. La novedad estructural son diez interconexiones entre chips, llamadas l-couplers, creadas para unir procesadores en sistemas mayores. Esa pieza modular sostiene el plan de crecimiento atado al anuncio y llega tras dos demostraciones que IBM hizo este año con la misma tecnología.
El r2 ya trabaja con clientes reales
El Nighthawk r2 llegó en septiembre y alcanza hasta 100.000 muestras por segundo, con cálculos precisos de más de 7.500 operaciones cuánticas sobre 120 qubits. Su tecnología de reinicio rápido de qubits recorta la espera entre una ejecución y la siguiente: reunir millones de muestras tarda mucho menos.
IBM informó que clientes y socios como E.ON, Algorithmiq y Q-CTRL ejecutaron más de 34.000 millones de circuitos sobre el r2, y reportaron mejoras de rendimiento de hasta 19 veces frente a procesadores cuánticos anteriores de la propia compañía, con la calidad que pide el cálculo científico. Quantum Elements y ParityQC también reportaron mejoras en sus cargas.
E.ON reportó una aceleración de 15 veces en aprendizaje automático cuántico dedicado a optimizar la red eléctrica. Con el Laboratorio Nacional de Oak Ridge, IBM simuló materiales magnéticos reales 12 veces más rápido que en el trabajo previo sobre IBM Quantum Heron, y los resultados quedaron consistentes con los experimentos de dispersión de neutrones.
El experimento de ventaja cuántica que IBM y Algorithmiq publicaron en julio, con un material cuántico heterogéneo como banco de pruebas, se extendió al r2 y corre 8 veces más rápido que en Heron. Esos circuitos son mucho más duros de imitar con computación clásica: los métodos de redes tensoriales más usados necesitarían unas 240 veces más memoria para acercarse a la misma precisión.
«La computación cuántica útil depende de que los resultados se entreguen con precisión y velocidad; las dos cosas son fundamentales», dijo Jay Gambetta, director de IBM Research. «Nighthawk ya nos está mostrando hoy cómo se ve eso», añadió el ejecutivo, que ata el futuro de esta arquitectura a trabajar más pegada a los recursos clásicos.
Dos procesadores y 1.040 qubits: el plan de 2027
Para crecer sin rediseñar el chip, IBM ya probó las piezas que le faltaban. Unió procesadores Nighthawk r1 con cuatro l-couplers y transfirió el estado cuántico con una fidelidad del 99,3 por ciento, con el 99,9 como meta. Y conectó dos módulos criogénicos en un solo sistema: llegó a su temperatura de trabajo en menos de cinco días y enfrió por debajo de los 15 milikelvin.
Con esas pruebas delante, el plan de IBM para 2027 es unir dos procesadores Nighthawk r3 en un único sistema de 1.040 qubits. Conviene leerlo en su nivel exacto: es una hoja de ruta anunciada por la compañía, no un producto que se pueda contratar hoy, y forma parte de la marcha declarada de IBM hacia la computación cuántica tolerante a fallos.
El anuncio también mueve la plataforma. IBM Quantum Platform junta la computación clásica de alto rendimiento con la cuántica en un solo entorno gestionado, el entorno híbrido de computación cuántica y clásica que la industria persigue desde hace años: cada usuario integra sus flujos cuánticos con la máquina que tenga, de una computadora portátil a una supercomputadora, o con los recursos clásicos que la plataforma acaba de abrir.
La integración pesa porque el trabajo serio pedirá capas de corrección y mitigación de errores apoyadas en cálculo clásico, con aprendizaje del ruido y posprocesado constante. La plataforma suma control a nivel de pulso: temporizar mejor cada operación, reiniciar los qubits más rápido y sacar más información de cada medición, la visibilidad que los investigadores necesitan para corregir errores desde la base.
Ese entorno ya rindió sus primeras cifras. Científicos de IBM y de RIKEN corrieron su flujo de diagonalización cuántica basada en muestras unas 5 veces más rápido que en el estudio original, haciendo 100 veces más cálculos. Cleveland Clinic y RIKEN procesaron automáticamente 608 millones de muestras para modelar estructuras de interés biológico, 33 veces más rápido que sin automatizar el flujo.
IBM lanzó además una plataforma de codiseño para corrección de errores con el Laboratorio Nacional de Oak Ridge y AMD, que coloca un Nighthawk junto a Umbra, el sistema de Oak Ridge con GPU Instinct MI355X y procesadores EPYC de quinta generación de AMD. Del r3, IBM no dio fecha de llegada: la única fecha del anuncio es 2027, y es para el sistema de 1.040 qubits.
Fuente: IBM Newsroom
