¡De ciencia ficción! Científicos chinos crean la mayor combinación de átomos con inteligencia artificial

Uno de los temas más debatidos en el mundo tecnológico actual es la computación cuántica. Esta utiliza principios de la mecánica cuántica para procesar la información con mayor eficiencia que las computadoras tradicionales. Las computadoras clásicas funcionan con bits que asumen los valores 0 o 1. Las computadoras cuánticas, en cambio, utilizan cúbits que pueden representar múltiples estados. Esta característica, junto con efectos como el entrelazamiento y la superposición, acelera el procesamiento.

Sin embargo, la computación cuántica se ha enfrentado a desafíos desde sus inicios en el siglo pasado. Uno de los mayores problemas es la inestabilidad de los cúbits, y cualquier ruido puede afectar al sistema. Otro es la dificultad para crear y mantener la estabilidad de los átomos. Debido a estos desafíos, los sistemas actuales requieren bajas temperaturas y control de interferencias. Esto, en última instancia, encarece su implementación y dificulta su aplicación en todas partes.

Esto supone un avance significativo en comparación con los sistemas existentes, que solo pueden reorganizar cientos de átomos en segundos.

Matrices de átomos en la informática cuántica

Las matrices atómicas son conjuntos de átomos individuales que funcionan como cúbits. Cada átomo se mantiene en posiciones específicas mediante pinzas ópticas formadas por láseres y campos magnéticos. Esto permite manipular cada átomo y realizar operaciones cuánticas conocidas como "gates". Por lo tanto, la organización de estos átomos es crucial para que una computadora cuántica funcione sin errores.

Por lo tanto, el reto de controlar matrices compuestas de átomos es uno de los problemas más importantes en la computación cuántica a gran escala. Algunos estudios demuestran que cuanto más organizada sea una matriz, mayor será su estabilidad y menor el error durante las operaciones. Por ello, diversos grupos de investigación han buscado nuevas técnicas para mantener la organización y la estabilidad.

Limitaciones

El mayor problema de las técnicas tradicionales para ordenar átomos es el tiempo y la eficiencia. En estas técnicas más tradicionales, el proceso de posicionamiento de cada átomo requiere un control manual o semiautomático que tarda de segundos a minutos por operación. Debido a este retraso y al control manual, es prácticamente imposible crear grandes matrices.

Otro problema es la alta tasa de fallos de estas técnicas, ya que incluso pequeñas imperfecciones, como átomos desalineados o faltantes, comprometen la estabilidad del sistema cuántico. Estos fallos, en última instancia, escalan e inviabilizan operaciones de mayor envergadura, lo que limita las computadoras cuánticas actuales. Esto representa uno de los principales obstáculos para la construcción de arquitecturas cuánticas escalables.

Uso de IA

Un grupo de investigadores chinos ha introducido una nueva técnica que puede superar las deficiencias de las técnicas tradicionales. Para lograrlo, utilizaron un modelo de IA que calcula en tiempo real las herramientas necesarias para reorganizar los átomos. La IA puede usar controles de posición y fase, lo que permite que un modulador mueva todos los átomos simultáneamente.

La precisión lograda mediante IA permite generar matrices perfectas que pueden escalarse hasta decenas de miles de átomos. Para demostrar las capacidades del nuevo sistema, el equipo creó una animación inspirada en el gato de Schrödinger. Utilizaron 549 átomos y capturaron imágenes de sus posiciones detectando su fluorescencia en respuesta a pulsos láser.

El futuro de la computación cuántica con IA

Mediante esta técnica, los investigadores demostraron cómo el uso de la IA puede acelerar los avances en el campo de la computación cuántica. Esto se debe principalmente a la capacidad de la IA para realizar tareas con rapidez y aprender constantemente de sistemas extremadamente complejos. En el estudio, los investigadores demuestran cómo el futuro de la computación cuántica está vinculado al uso de la IA.

La IA resulta útil para facilitar la calibración de cúbits, el control de errores y la optimización de experimentos. Permite automatizar y acelerar procesos que antes requerían mucho tiempo. Esto facilita la construcción de computadoras cuánticas a gran escala y allana el camino para resolver problemas más complejos mediante más operaciones con más cúbits.

Referencia de la noticia

Lin et al. 2025. AI-Enabled Parallel Assembly of Thousands of Defect-Free Neutral Atom Arrays. Physical Review Letters.