Los ordenadores cuánticos, con su capacidad para manejar información de maneras completamente distintas a las clásicas, llevan años prometiendo una revolución en campos como la criptografía, la inteligencia artificial o el diseño de nuevos materiales. Pero hay una gran barrera que todavía se interpone: el ruido y los errores. Las partículas cuánticas que sirven para almacenar y procesar información —como los famosos cúbits— son increíblemente sensibles, y mantener sus estados estables durante los cálculos ha sido uno de los retos técnicos más complejos del siglo XXI.
En mayo de 2025, un grupo de investigadores de Yale logró un hito inesperado: por primera vez corrigieron errores cuánticos en qudits, versiones más complejas de los cúbits que pueden representar más de dos estados a la vez. Lo hicieron con la ayuda de inteligencia artificial y un enfoque experimental pionero basado en códigos bosónicos. El estudio fue publicado en Nature y representa un paso importante hacia ordenadores cuánticos más potentes y estables. Aunque en español aún no es habitual traducir qudit, puede entenderse como un “cúdit”: un “dígito cuántico” de más de dos niveles.
De los cúbits a los qudits: una evolución natural
En computación cuántica, la unidad básica de información ha sido tradicionalmente el cúbit, que puede estar en dos estados (0 y 1), o en una superposición de ambos. Su utilidad se basa en esta capacidad de representar múltiples posibilidades a la vez. Sin embargo, un cúbit solo tiene dos niveles de energía accesibles, lo que limita el número de operaciones que se pueden realizar directamente sobre él.
Un qudit (de quantum digit) es una versión generalizada del cúbit que puede existir en más de dos estados. Por ejemplo, un qutrit tiene tres niveles posibles, y un ququart tiene cuatro. Estos sistemas ocupan un espacio de Hilbert mayor, es decir, tienen una mayor “dimensión cuántica”, lo que les permite procesar y almacenar más información con menos elementos físicos.
“La dimensión del espacio de Hilbert es un recurso clave para el procesamiento de información cuántica”,señalan los autores del artículo. Esto no solo es útil para operaciones más complejas, sino también —como se ha demostrado— para implementar correcciones de errores más eficientes.
Cómo se logró estabilizar un qudit con errores corregidos
El experimento se realizó utilizando una tecnología conocida como código bosónico de Gottesman–Kitaev–Preskill (GKP), que permite almacenar estados cuánticos en osciladores armónicos, como los modos de una cavidad de microondas. Esta técnica ya se había probado con cúbits, pero nunca antes se había aplicado a qudits de nivel superior.
Para ello, el equipo de Yale utilizó un transmon de tántalo acoplado a una cavidad superconductora tridimensional, un sistema que sirve para almacenar los estados cuánticos de forma estable. Los investigadores emplearon una técnica autónoma de corrección basada en ciclos de estabilización que actuaban antes de que los errores pudieran acumularse.
“Informamos de la realización experimental de un qutrit lógico (d = 3) y un ququart lógico (d = 4) corregidos contra errores, obtenidos mediante el código bosónico de Gottesman–Kitaev–Preskill”, escriben los autores en el artículo. Es decir, no solo codificaron la información en estos niveles superiores, sino que además consiguieron que se mantuviera estable durante más tiempo que en cualquier otra implementación previa sin corrección.
Inteligencia artificial para entrenar la corrección cuántica
Un componente crucial del experimento fue el uso de un agente de aprendizaje por refuerzo, una técnica de inteligencia artificial que mejora su desempeño con la experiencia, sin necesitar un modelo explícito del sistema. Este agente probó múltiples configuraciones del sistema hasta encontrar aquellas que ofrecían los mejores resultados de corrección de errores.
“Usamos un agente de aprendizaje por refuerzo para optimizar el qutrit (ququart) como memoria cuántica ternaria (cuaternaria) y logramos una corrección de errores más allá del punto de equilibrio”, indican los autores.
Este punto de equilibrio, o break-even, se refiere al momento en que la corrección de errores mantiene la información estable durante más tiempo que si no se aplicara ninguna corrección. Superar ese umbral en qudits supone un avance notable, ya que abre la puerta a ordenadores cuánticos más eficientes a nivel de hardware, con menos necesidad de redundancia y estructuras complejas.
Un resultado medido: más estabilidad en más dimensiones
Para verificar que la corrección de errores funcionaba realmente, los investigadores midieron la fidelidad del canal cuántico, es decir, cuánto se parece el estado final al inicial tras aplicar la corrección. Compararon los resultados de qudits corregidos con los mejores estados físicos sin corregir.
Los resultados fueron claros: el qutrit corregido vivió, en promedio, 1,82 veces más que su equivalente físico no corregido, y el ququart 1,87 veces más. Esto representa una mejora neta real y cuantificable.
Además, al aumentar el número de niveles del qudit, los investigadores observaron que se requería más energía para estabilizar los estados. Esta energía extra hace que aumente el riesgo de errores por pérdida de fotones o descoherencia, pero los beneficios en términos de densidad de información compensan sobradamente esa desventaja.
“El acceso a un conjunto de estados cuánticos corregidos de mayor dimensión puede permitir arquitecturas más eficientes a nivel de hardware para el procesamiento de información cuántica”, afirman los autores.
Implicaciones para el futuro de la computación cuántica
Este avance técnico no es simplemente un logro experimental aislado. Supone una nueva estrategia para escalar la computación cuántica sin tener que aumentar desproporcionadamente la cantidad de cúbits ni el tamaño de los sistemas. Con qudits corregidos, es posible codificar más información en menos espacio físico, lo que reduce la complejidad de los dispositivos y facilita su fabricación y mantenimiento.
Además, se abren nuevas posibilidades para la simulación de sistemas cuánticos complejos, el desarrollo de nuevos algoritmos y la creación de redes cuánticas más robustas. Algunos estudios teóricos ya habían anticipado estas ventajas, pero ahora se ha demostrado que son alcanzables en condiciones reales de laboratorio.
Y todo esto, impulsado por la sinergia entre la física experimental, la teoría cuántica y el aprendizaje automático.
Referencias
- Benjamin L. Brock, Shraddha Singh, Alec Eickbusch, Volodymyr V. Sivak, Andy Z. Ding, Luigi Frunzio, Steven M. Girvin, Michel H. Devoret. Quantum error correction of qudits beyond break-even. Nature, vol. 641, 15 de mayo de 2025. https://doi.org/10.1038/s41586-025-08899-y.
Cortesía de Muy Interesante
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