En esta hoja de ruta, la compañía establece los planes para nuevas redes y arquitecturas modulares que permitirán que los sistemas cuánticos tengan un mayor número de qubits, de cientos a miles, además de habilitar estos sistemas con la velocidad y calidad necesarias para la computación cuántica práctica.
En cuanto al hardware, la compañía ofrecerá tres nuevas arquitecturas escalables para permitir una nueva clase de procesadores cuánticos modulares y en red. La combinación de estas técnicas, junto con las innovaciones de software, se utilizarán para alcanzar el objetivo de IBM de tener un sistema de 4,000 qubits.
“Nuestros eventos Think mostrarán cómo IBM está co-creando con un ecosistema en expansión para avanzar en los temas más apremiantes que las empresas y la sociedad enfrentan en la actualidad", dijo Arvind Krishna, CEO de IBM en la inauguración de su evento Think en Boston.
Además, Thomas señaló que la relevancia de este lanzamiento para América Latina impactará de manera favorable en el uso y adopción de tecnologías como la automatización de procesos.
Un estudio de Research & Markets apunta que el mercado de la tecnología cuántica tendrá un valor de 13,300 millones de dólares en 2023, debido a su uso enfocado en las telecomunicaciones, la seguridad y el desarrollo de varias verticales, pero ¿por qué es relevante esta vertical?
El cómputo cuántico se basa en el uso de qubits, una especial combinación de unos y ceros. Los bits de la computación clásica pueden estar en 1 o en 0, pero solo un estado a la vez, en tanto que el qubit puede tener los dos estados simultáneamente. Esto da lugar a nuevas puertas lógicas que hacen posibles nuevos algoritmos. Su aplicación podrá ayudar al desarrollo de productos de todas las verticales, pero a un tiempo récord.
Esta rama de la informática se basa en los principios de la superposición de la materia y el entrelazamiento cuántico para desarrollar una computación distinta a la tradicional. En teoría, sería capaz de almacenar muchísimos más estados por unidad de información y operar con algoritmos mucho más eficientes a nivel numérico.
