Quantinuum alcanza 99,9995% de fidelidad lógica y pulveriza el récord cuántico

La computación cuántica acaba de cruzar un umbral que muchos investigadores consideraban lejano. Quantinuum anunció este lunes que su ordenador comercial Helios, un procesador de 98 qubits basado en iones atrapados, alcanzó una fidelidad lógica del 99,9995%, es decir, apenas cinco errores por cada millón de operaciones. Se trata de un nuevo récord mundial en corrección de errores cuánticos y sitúa la precisión del hardware dentro del rango objetivo de Apollo, la futura máquina universal tolerante a fallos que la compañía espera tener lista en 2029.

• Récord de precisión: Helios logra 99,9995% de fidelidad lógica, con solo cinco errores por millón de operaciones.
• Diez veces mejor en un mes: la tasa de error es diez veces inferior al récord que la propia Quantinuum fijó en septiembre de 2026 y cien veces menor que el mejor resultado publicado hasta ahora por Google Quantum AI sobre una arquitectura superconductora.
• Supresión exponencial: cada incremento probado de la distancia del código redujo los errores lógicos restantes por un factor de 12.
• Menos qubits de lo esperado: especialistas independientes estiman que una versión ampliada del sistema podría alcanzar la fiabilidad necesaria con menos de un millón de qubits físicos.

El punto de equilibrio ya no es la meta

Ejecutar algoritmos complejos en hardware cuántico exige qubits lógicos: agrupaciones de qubits físicos interconectados de forma que los errores puedan detectarse y corregirse. La lógica dicta que cuantos más qubits físicos se dediquen a cada qubit lógico, mejores serán las probabilidades de identificar fallos, pero también aumenta la probabilidad de que aparezcan nuevos errores. Si la tasa de error del hardware es demasiado alta, agrandar el qubit lógico solo empeora el resultado.

Varias compañías ya habían demostrado que sus equipos superan ese punto de equilibrio, en el que añadir qubits mejora el rendimiento. El problema era la magnitud: la mejora resultaba tan modesta que alcanzar las tasas de error necesarias para correr algoritmos complejos habría exigido una cantidad de qubits por qubit lógico completamente impráctica. El anuncio de Quantinuum cambia la escala, porque cada escalón en el tamaño de los qubits lógicos mejoró algunas métricas de rendimiento por un factor superior a diez.

Código de color, iones atrapados y el factor 12

El equipo utilizó un código de color triangular, una técnica que combina múltiples qubits físicos en qubits lógicos más fiables, sobre el procesador Helios. Los investigadores probaron distancias de código de 3, 5 y 7, y observaron que los errores lógicos caían de forma exponencial a medida que aumentaban la protección: cada subida de dos pasos dividía los errores restantes por 12. Para dimensionar el avance, el factor de supresión reportado por el código de superficie de Google sobre su chip Willow fue de 2,14.

La arquitectura de Quantinuum integra decodificadores asistidos por inteligencia artificial, conectividad total entre qubits, operaciones físicas de alta fidelidad y corrección de errores a nivel de hardware. Esa flexibilidad le permitió, un mes antes, demostrar memoria y computación lógicas récord con un código distinto, Helix, sobre el mismo equipo comercial: Helix requería 10 qubits físicos por qubit lógico, mientras que el código de color emplea hasta 37, a cambio de tasas de error significativamente menores. La compañía también incorpora extracción adaptativa de síndrome y mapeo de cadenas para ajustar las mediciones de verificación durante el cálculo.

«Con este resultado hemos demostrado que contamos con la arquitectura de corrección de errores y la tecnología de iones atrapados necesarias para alcanzar la tolerancia universal a fallos», afirmó Rajeeb Hazra, consejero delegado de Quantinuum.

Robin Blume-Kohout, codirector del Laboratorio de Rendimiento Cuántico de los Sandia National Laboratories y ajeno al estudio, calificó el hallazgo como un hito relevante y subrayó que el trabajo evidencia «ganancias de rendimiento reales y serias» de la corrección de errores cuánticos, con un qubit lógico casi 100 veces mejor que los qubits físicos que lo componen.

«Una versión ampliada de este sistema podría alcanzar la fiabilidad necesaria para una computación tolerante a fallos útil con un tamaño factible, menos de un millón de qubits físicos», señaló Blume-Kohout.

Apollo, 2029 y la sombra sobre la criptografía

El resultado llega en un momento de efervescencia competitiva. Días antes, Google Quantum AI publicó en Science un protocolo de cultivo de estados mágicos que redujo por un factor de 40 el error de un estado T preparado en su procesador Willow de 105 qubits, hasta una fidelidad de 0,9999. Quantinuum sostiene que su avance valida el cronograma de Apollo y que podría alcanzar la tolerancia a fallos con bastantes menos qubits que otras arquitecturas.

El progreso también alimenta un debate paralelo sobre seguridad. Investigadores de Google estimaron que romper la criptografía de curva elíptica empleada en las firmas digitales de Bitcoin podría requerir menos de 500.000 qubits físicos, y calcularon que alrededor de 6,9 millones de BTC podrían ser vulnerables por tener claves públicas ya expuestas. El anuncio de Quantinuum no demuestra capacidad alguna para vulnerar esas defensas, pero sí acerca la computación fiable que, en teoría, haría viable ese escenario.

Conviene mantener la perspectiva: lo presentado es un resultado sobre un parámetro concreto de corrección de errores, no una demostración de un ordenador cuántico de propósito general a gran escala. Persisten desafíos de ingeniería considerables antes de ejecutar algoritmos complejos de forma sostenida. Aun así, la combinación de un factor de supresión de 12, una fidelidad de 99,9995% y la reutilización de un mismo equipo comercial con códigos distintos sugiere que la corrección de errores ha dejado de ser el cuello de botella teórico para convertirse en un problema de ingeniería con hoja de ruta. Si el ritmo se mantiene, la discusión de 2029 ya no girará en torno a si la tolerancia a fallos es posible, sino a qué aplicaciones llegan primero y con qué coste en qubits.