Infobae Tecno visitó el Thomas J. Watson Research Center de IBM para conocer en detalle el funcionamiento de una computadora cuántica real, sus aplicaciones y los planes de inversión de la compañía.
El lunes 1 de junio de 2026, en el Thomas J. Watson Research Center de IBM, ubicado en Yorktown Heights, Nueva York, se realizó una visita al laboratorio donde se desarrolla la computación cuántica.
El edificio, diseñado por el arquitecto Eero Saarinen y construido entre 1956 y 1961, alberga espacios de metrología y laboratorios activos donde IBM construye tecnología de cómputo de vanguardia.
Los detalles de una computadora cuántica
El doctor George Tulevski, Program Director de IBM Think Lab, inició el recorrido y señaló que el procesador es un chip diminuto ubicado en la parte más baja de la estructura. Ese chip no puede funcionar a temperatura ambiente y necesita frío extremo, cercano al cero absoluto (-273 °C). Para lograrlo, el procesador se encuentra dentro de un refrigerador de dilución: una serie de plataformas doradas que cuelgan una de otra, con chips, cables y tubos plateados. La estructura entera, vista desde afuera, parece un candelabro invertido. Su función es mantener el chip a una temperatura más fría que el vacío del espacio exterior. Todo el sistema se compone de tres capas: el chip que realiza los cálculos, la estructura que lo enfría y el sistema que sostiene todo.
Cómo piensa una computadora cuántica
El doctor Jeffrey Sleight, Senior Technical Staff Member del laboratorio, explicó que una computadora normal resuelve un problema a la vez, paso a paso, usando ceros y unos en secuencia. En cambio, la computadora cuántica puede analizar miles de posibilidades de manera simultánea. Esto la hace exponencialmente más veloz para problemas complejos como simulaciones químicas, optimización de múltiples variables y modelos de física de alta energía. Sleight subrayó que la computadora cuántica no reemplaza a las computadoras tradicionales, sino que trabaja junto a ellas. El modelo que IBM desarrolla se denomina supercomputación centrada en la cuántica, que combina ambos tipos de sistemas.
Cuatro problemas que solo la cuántica puede atacar
Durante la visita, Tulevski detalló las áreas donde la computación cuántica ya muestra valor concreto:
- Ciencia computacional: simulaciones de química y física cuántica para modelar el comportamiento de moléculas a nivel subatómico, con aplicaciones en descubrimiento de medicamentos y diseño de materiales.
- Optimización multiobjetivo: problemas con múltiples variables en conflicto donde se necesita encontrar el mejor balance posible, aplicable en logística, finanzas y cadenas de suministro.
- Aprendizaje automático cuántico: variante de inteligencia artificial con un tipo diferente de selección de características.
- Solucionadores de ecuaciones diferenciales parciales: para modelar fenómenos físicos complejos como turbulencia en aeronáutica o dinámica de fluidos en ingeniería.
IBM ya publicó resultados con clientes reales en estas áreas. Por ejemplo, IBM y Cleveland Clinic simularon por primera vez la estructura electrónica de una proteína mediante computación cuántica. El equipo modeló la miniproteína Trp-cage, de 303 átomos, con un flujo de trabajo híbrido que combina computación cuántica y clásica de alto rendimiento. El método fragmenta la molécula en grupos; los más complejos los resuelve el ordenador cuántico y los simples, el clásico. Los resultados compiten en precisión con los mejores métodos computacionales tradicionales.
Cuál es el plan de IBM con la computación cuántica
IBM anunció planes para invertir más de USD 10.000 millones en computación cuántica durante los próximos cinco años. La inversión abarca investigación y desarrollo, fabricación a escala, alianzas estratégicas y adquisiciones. El objetivo declarado es entregar en 2029 la primera computadora cuántica tolerante a fallos a gran escala del mundo. Para 2033, la hoja de ruta de IBM contempla supercomputadoras cuánticas con miles de cúbits lógicos. Las limitaciones actuales del hardware cuántico incluyen procesadores costosos, sensibles a interferencias y propensos a errores.