Google marca 2029 como objetivo para desarrollar su ordenador cuántico para venta al público

En Google confían mucho en sus posibilidades en computación cuántica. Tanto, que sus desarrolladores aseguran que son capaces de desarrollar un ordenador cuántico que pueda venderse al público, como tarde, en 2029. Así lo ha confirmado la compañía en el transcurso de su evento Google I/O 2021 a través de su Ingeniero Jefe de Inteligencia Artificial cuántica Erik Lucero.

Lucero ha confirmado que en Google «desarrollarán un ordenador cuántico útil y con fallos corregidos» a lo largo de la década. Además, varios directivos han confirmado que Google tienen un nuevo campus en SantaBárbara (California), dedicado a la Inteligencia Artificial cuántica. En este campus se encuentra el primer centro de datos cuántico de la compañía, así como varios laboratorios de investigación en hardware. También varias instalaciones de fabricación de chips para procesadores cuánticos.

Los beneficios que se espera que aporte la computación cuántica en cuanto a potencia de procesado, precision y escala, permitirán a las investigadores realizar cálculos complejos que o bien no pueden realizar con los ordenadores convencionales, o pueden, pero tardan meses en concluir la tarea. La computación cuántica no solo hará posible abordar tareas hasta ahora inabarcables, sino que reducirá el tiempo necesario para realizar otras de meses o años a unos minutos o unas horas. Entre los sectores potencialmente beneficiados por ella están la sanidad, la economía, la seguridad informática, la Inteligencia Artificial, la sostenibilidad y la energía.

Al hilo de esto, Lucero ha hecho referencia a ejemplos concretos en los que podría ayudar la computación cuántica. Así, el directivo ha señalado que «de aquí a 10 años, muchos de los principales desafíos mundiales, desde el cambio climático a la gestión de la próxima pandemia, demandan un nuevo tipo de computación. Para desarrollar mejores baterías (para aligerar la carga de la red eléctrica) o para crear fertilizantes para alimentar al mundo sin generar el 2% de las emisiones mundiales de carbono (como sucede hoy con la fijación de nitrógeno), o para crear medicinas más específicas (para detener la próxima pandemia antes de que empiece), necesitamos comprender y diseñar moléculas mejor. Es implica simular la naturaleza con precisión, pero no puedes simular moléculas muy bien con ordenadores convencionales«.