Un problema anticipado hace dos décadas
Desde 2004, mucho antes de que la computación cuántica fuera un reto de ingeniería práctico, los investigadores saben que existe un cuello de botella especialmente difícil. Para ejecutar programas útiles, un ordenador cuántico necesita un conjunto concreto de operaciones, y algunas solo pueden realizarse de forma fiable con ayuda de los llamados estados mágicos.
El problema es que fabricar estados mágicos de calidad y protegidos frente a errores es extraordinariamente costoso. Según recuerda Google, algunas estimaciones apuntaban a que hasta el 95 % de la capacidad de un ordenador cuántico podría dedicarse solo a producirlos. Además, cada estado se consume al usarse, así que hay que generarlos de forma continua.
Qué ha demostrado Google
El 15 de octubre, Google Quantum AI anunció que ha demostrado en hardware real el cultivo de estados mágicos, una técnica que sus investigadores Craig Gidney, Noah Shutty y Cody Jones propusieron en 2024. El trabajo, publicado en la revista Science, se realizó en Willow, el procesador cuántico superconductor de la compañía.
Los resultados son notables: el cultivo redujo unas 40 veces los errores respecto a los estados sin cultivar y produjo estados T, un tipo de estado mágico, con una fidelidad lógica récord del 99,99 %. Google lo presenta como la primera demostración práctica de una solución a uno de los cuellos de botella de recursos más severos del sector.
Cómo funciona el cultivo
La idea funciona como un filtro. Se introduce un estado con ruido en una pequeña región del chip y se ejecuta una secuencia de mediciones muy coordinadas que detecta errores y descarta los intentos defectuosos. Los que superan el filtro crecen hasta convertirse en un estado muy puro, que al mismo tiempo se adapta a una codificación más grande y útil.
Llevarlo a la práctica exigió resolver problemas inesperados. La investigadora Emma Rosenfeld observó durante meses datos que parecían desafiar las leyes de la física, hasta descubrir que el ruido del laboratorio, causado por la deriva de los equipos eléctricos y los cambios de temperatura, invalidaba la técnica de medición habitual. El equipo añadió control al sistema y creó un nuevo método de evaluación que usa el propio cultivo para medirse.
De un código de corrección a otro
El experimento incluyó otro paso relevante. El equipo logró trasladar estados desde un código de color de distancia 3, un tipo de corrección de errores especialmente adecuado para el cultivo, a un código de superficie de distancia 5, el método más asentado en el sector. Ese injerto, descrito en la teoría de 2024, demostró que los estados purificados sobreviven al paso entre ambos esquemas.
Es una pieza importante porque los ordenadores cuánticos tolerantes a fallos combinarán varias técnicas. Poder producir estados mágicos baratos en una región y usarlos en otra, sin perder calidad, acerca la arquitectura teórica a una máquina real. Google reconoce, eso sí, que todavía debe demostrar el cultivo a mayor escala y que quedan muchos retos técnicos.
Por qué importa a la industria
Reducir el coste de los estados mágicos tiene un efecto directo sobre el tamaño del ordenador necesario para resolver problemas prácticos. Si una fracción menor de la máquina se dedica a fabricarlos, quedan más cúbits para el cálculo útil, y se acerca el punto a partir del cual la computación cuántica aporta valor real.
Los sectores que más siguen estos avances son los que dependen de simular moléculas y materiales, como el farmacéutico, el químico o el energético, y los que afrontan problemas de optimización complejos. Para todos ellos, cada mejora de eficiencia acorta la distancia entre la investigación y los primeros casos de uso con retorno.
- Escenario extremo de algunas estimaciones citadas por Google Quantum AI. Técnicas como el cultivo buscan reducir esa proporción.
La lectura desde Europa y Barcelona
Europa sigue de cerca la carrera cuántica con programas públicos e infraestructuras propias. En Barcelona, el Barcelona Supercomputing Center coordina Quantum Spain, la iniciativa que acerca la computación cuántica a investigadores y empresas, y el ecosistema catalán cuenta con grupos de investigación y startups activos en hardware y software cuántico.
Para la mayoría de empresas, sin embargo, la consecuencia más inmediata no es comprar tiempo de cómputo cuántico, sino proteger sus datos. Los Estados miembros de la Unión Europea adoptaron en 2025 una hoja de ruta coordinada para migrar a criptografía postcuántica, que pide empezar la transición antes de que termine 2026 y completar la de los usos de mayor riesgo como tarde en 2030.
Evalúe su preparación postcuántica
El riesgo que preocupa a los responsables de seguridad se resume en capturar ahora y descifrar después: datos cifrados hoy podrían leerse en el futuro si alguien los almacena y llega un ordenador cuántico capaz de romper los algoritmos actuales. Por eso importa sobre todo la información que debe seguir siendo confidencial durante muchos años.
El primer paso no requiere tecnología cuántica: inventariar dónde y cómo se usa la criptografía, identificar los datos de larga vida y preparar los sistemas para cambiar de algoritmo sin rehacerlos. El siguiente cuestionario ofrece una orientación rápida sobre su punto de partida.
¿Sabe dónde se usa la criptografía en sus sistemas?
Lo que viene
Google insiste en que el resultado es un paso y no una meta: falta demostrar el cultivo a mayor escala y resolver muchos retos de ingeniería antes de contar con un ordenador cuántico útil y corregido de errores. Pero convierte una idea teórica en una realidad experimental, y lo hace en uno de los puntos que más encarecían la tecnología.
Para las empresas, la recomendación es doble: seguir la evolución de los casos de uso que pueden beneficiarse de la computación cuántica y, sobre todo, empezar ya a preparar sus sistemas para la criptografía postcuántica. Son decisiones de bajo coste hoy que evitan prisas mañana.
“La computación cuántica útil depende menos de un gran salto que de abaratar, paso a paso, cada pieza que la hace posible.”
