Investigadores de Google Quantum AI demostraron en el procesador Willow una técnica denominada cultivo de estados mágicos, que alcanzó una fidelidad lógica del 99.99%. El avance, publicado en Science, podría reducir los recursos necesarios para construir computadoras cuánticas capaces de ejecutar algoritmos complejos.
Google Quantum AI anunció este jueves 15 de octubre un avance experimental en computación cuántica que permitió reducir aproximadamente 40 veces los errores en la preparación de estados cuánticos necesarios para ejecutar determinadas operaciones computacionales. El equipo utilizó su procesador superconductivo Willow para demostrar el funcionamiento de una técnica conocida como magic state cultivation, o cultivo de estados mágicos, cuyos resultados fueron publicados en la revista científica Science.
El experimento alcanzó una fidelidad lógica del 99.99% en la preparación de estados tipo T, un recurso fundamental para desarrollar computadoras cuánticas universales tolerantes a fallos. El procedimiento también permitió transferir estos estados entre dos sistemas diferentes de corrección de errores, un paso necesario para integrarlos en arquitecturas cuánticas más grandes.
La investigación fue encabezada por Emma Rosenfeld y Craig Gidney, junto con un amplio equipo de Google Quantum AI. Aunque sus resultados preliminares estaban disponibles desde diciembre de 2025, la publicación en Science formaliza la presentación de una demostración experimental de una técnica que hasta entonces había sido desarrollada principalmente mediante propuestas teóricas.
El problema de los estados mágicos
Una de las principales dificultades para construir computadoras cuánticas funcionales es que los cúbits son extremadamente sensibles a las perturbaciones físicas. El ruido electromagnético, las fluctuaciones de temperatura y las imperfecciones de los dispositivos pueden alterar sus estados y producir errores durante los cálculos.
Para enfrentar este problema, los investigadores desarrollan sistemas de corrección cuántica de errores que distribuyen la información de un cúbit lógico entre varios cúbits físicos. Sin embargo, estas técnicas también presentan limitaciones: determinadas operaciones necesarias para ejecutar algoritmos cuánticos universales son especialmente difíciles de implementar sin introducir nuevos errores.
Una solución consiste en preparar estados cuánticos auxiliares de alta fidelidad, conocidos como estados mágicos, que pueden consumirse para realizar operaciones lógicas específicas. Se denominan así por sus propiedades matemáticas, no porque involucren fenómenos ajenos a la física cuántica.
El inconveniente es que producir estados suficientemente precisos requiere numerosos recursos computacionales. Google señala que algunas estimaciones atribuyen hasta el 95% de la capacidad de determinadas arquitecturas cuánticas a la generación de estos estados, dejando una proporción considerablemente menor para ejecutar los algoritmos de interés.
Además, los estados mágicos se consumen al utilizarse, por lo que una computadora necesita producirlos continuamente mientras ejecuta sus programas. Durante más de dos décadas, los investigadores han trabajado en métodos para reducir el costo de preparación de estos recursos. Una de las técnicas tradicionales es la destilación de estados mágicos, que utiliza varios estados imperfectos para obtener otros de mayor calidad, a cambio de consumir más cúbits y operaciones.
Cómo funciona el cultivo de estados mágicos
La técnica demostrada por Google utiliza un procedimiento diferente. Primero prepara un estado cuántico imperfecto en una pequeña región del procesador Willow. Posteriormente realiza una secuencia coordinada de operaciones y mediciones destinadas a identificar errores y descartar los intentos que no cumplen las condiciones establecidas.
Mediante este filtrado, los investigadores consiguen conservar estados considerablemente más precisos que los preparados inicialmente. El sistema utiliza un código de corrección denominado color code, que facilita determinadas operaciones durante el cultivo, y posteriormente transfiere el resultado a un surface code, una arquitectura ampliamente estudiada para proteger información cuántica.
En el experimento, el equipo trasladó estados desde un código de color de distancia 3 hacia un código de superficie de distancia 5, demostrando que pueden conservarse y adaptarse a otra estructura de protección.
El resultado fue una reducción de aproximadamente 40 veces en la probabilidad de error respecto de los estados preparados sin el procedimiento de cultivo. Los investigadores alcanzaron una fidelidad lógica estimada de al menos 99.99%, una de las principales mediciones de calidad de los estados utilizados en computación cuántica.
No obstante, el experimento conservó únicamente el 8% de los intentos de preparación. Es decir, el procedimiento descartó aproximadamente 92 de cada 100 intentos para obtener los estados de mayor fidelidad. Por ello, la reducción de errores no significa que el costo total de producción haya disminuido en la misma proporción.
El equipo también desarrolló una técnica de medición denominada kickback tomography, que permitió caracterizar los estados preparados y estimar su fidelidad con mayor confiabilidad.
Su implementación fue necesaria porque los investigadores descubrieron que ciertas fuentes de ruido, relacionadas con fluctuaciones de los equipos eléctricos y de temperatura, estaban interfiriendo con sus métodos habituales de medición. El problema obligó a introducir modificaciones tanto en el control experimental como en los procedimientos de verificación.
El siguiente desafío será ampliar el experimento
La demostración constituye un avance hacia la construcción de computadoras cuánticas tolerantes a fallos, pero todavía no representa la solución completa al problema de escalabilidad. Google reconoce que necesita demostrar el cultivo de estados mágicos en sistemas más grandes y resolver dificultades técnicas adicionales antes de incorporarlo a máquinas capaces de ejecutar aplicaciones prácticas de manera sostenida.
La fidelidad alcanzada tampoco es suficiente por sí sola para todos los algoritmos cuánticos. Algunas aplicaciones requieren probabilidades de error considerablemente menores, especialmente cuando implican enormes cantidades de operaciones consecutivas.
La importancia del resultado radica en que convierte una propuesta teórica de reducción de recursos en un procedimiento comprobado sobre hardware superconductivo. Si consigue escalarse y mantener sus ventajas, podría disminuir la cantidad de cúbits físicos y operaciones adicionales necesarios para producir los estados especiales que utilizan numerosos algoritmos cuánticos.
El avance se suma a las investigaciones de Google sobre corrección de errores y computación cuántica tolerante a fallos, un campo cuyo objetivo ya no consiste únicamente en aumentar la cantidad de cúbits disponibles, sino en conseguir que estos puedan ejecutar operaciones complejas con niveles de precisión suficientes para obtener resultados confiables.
