Por Canuto  

NVIDIA y el Centro de Supercomputación de Jülich simularon en JUPITER un protocolo de computación cuántica tolerante a fallos de 104 cúbits bajo condiciones de ruido realistas. El resultado, anunciado el 19 de octubre de 2026, valida un método que, según la empresa, podría reducir en 90% los cúbits físicos necesarios frente a la destilación tradicional.
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  • La simulación usó cuQuantum y CUDA-Q en las 8.192 GPU de JUPITER, la supercomputadora exaescala de Jülich, Alemania.
  • El modelo evaluó el cultivo de estados mágicos con ruido realista; un trabajo previo había simulado 50 cúbits bajo condiciones ideales y sin ruido.
  • Google y Quantinuum también comunicaron avances de corrección de errores en hardware, aunque NVIDIA no anunció cuándo abrirá sus herramientas a socios externos.

NVIDIA lleva la simulación cuántica a 104 cúbits en la supercomputadora JUPITER

Un récord de simulación con ruido realista

NVIDIA informó el 19 de octubre de 2026 que completó en JUPITER una simulación de un protocolo cuántico tolerante a fallos de 104 cúbits. La compañía describió el resultado como la simulación integral más grande realizada hasta ahora de un sistema de computación cuántica tolerante a fallos. El trabajo se ejecutó en la supercomputadora alojada en el Centro de Supercomputación de Jülich, en Alemania, y busca estudiar cómo responderían diseños cuánticos complejos antes de construirlos físicamente.

La simulación combinó el software cuQuantum de NVIDIA con la capa lógica tolerante a fallos de CUDA-Q, la plataforma de la compañía para computación cuántica acelerada. JUPITER es la primera supercomputadora exaescala de Europa, y la prueba aprovechó su capacidad de procesamiento para modelar un sistema que, según la empresa, sería difícil de analizar con los recursos de simulación anteriores.

El avance central fue modelar el llamado cultivo de estados mágicos en presencia de ruido de hardware realista. Esta técnica busca generar los estados T necesarios para la computación cuántica universal, pero con una arquitectura de corrección de errores que, de acuerdo con NVIDIA, requiere 90% menos cúbits físicos que los métodos tradicionales de destilación.

La diferencia es relevante porque la destilación puede consumir entre 90% y 95% del presupuesto total de cúbits físicos de una computadora cuántica únicamente para producir esos estados T. En cambio, el cultivo sustituye esa carga por una técnica de conmutación de código más pequeña y localizada, con la posibilidad de reducir la cantidad de hardware requerida para construir una máquina útil. Sin embargo, la simulación no equivale por sí sola a demostrar un procesador cuántico físico operativo.

De las pruebas en GPU al sistema completo

El resultado amplía un trabajo previo de Jülich que había simulado 50 cúbits, pero bajo condiciones ideales y sin ruido. La nueva prueba incorpora efectos de hardware realistas en el análisis del cultivo de estados mágicos, lo que ofrece a los investigadores una base más cercana a las condiciones que podrían encontrar en futuros procesadores cuánticos.

El valor práctico, según NVIDIA, está en poder estimar cuantitativamente cómo se comportarían esos diseños antes de fabricar componentes y ejecutar pruebas físicas. La empresa sostiene que el diseño guiado por simulación puede reemplazar parte de los ciclos de ensayo y error en hardware y recortar años del desarrollo, una posibilidad que dependerá de cuánto coincidan los modelos con los sistemas que finalmente construyan los fabricantes.

El proyecto comenzó en un sistema NVIDIA GB200 NVL72 del NVIDIA Accelerated Quantum Research Center, conocido como NVAQC. Allí el equipo escaló las pruebas desde cuatro GPU hasta cientos de unidades antes de llevar las cargas de trabajo a la configuración completa de JUPITER, que cuenta con 8.192 GPU.

Según la publicación de NVIDIA, esa estrategia gradual permitió comprimir en días trabajos de simulación que antes podían tomar semanas. Jensen Huang, fundador y CEO de la compañía, afirmó que comprender el comportamiento de sistemas tolerantes a fallos a escala resulta esencial para construirlos, y señaló que procesadores cuánticos y supercomputadoras con GPU pueden colaborar en investigaciones que de otro modo quedarían fuera de alcance.

Una carrera que también avanza en hardware

Kristel Michielsen, directora del Centro de Supercomputación de Jülich en Forschungszentrum Jülich, dijo que la colaboración busca ayudar a los científicos a tomar decisiones mejor fundamentadas sobre los diseños con más probabilidades de ofrecer aplicaciones útiles. Su comentario sitúa el resultado como una herramienta de evaluación para la investigación, no como una afirmación de que la computación cuántica tolerante a fallos ya esté lista para usos comerciales generales.

El anuncio de NVIDIA llegó después de que Google Quantum AI comunicara el 16 de octubre resultados publicados en Science sobre la implementación física del cultivo de estados mágicos en su procesador superconductor Willow. El borrador de esos resultados reportó una reducción de errores de 40 veces y una fidelidad lógica de estados T de 99,99(1)%, según Quantum Computing Report.

Por separado, Quantinuum, que cotiza en Nasdaq con el símbolo QNT, anunció el lunes un resultado de corrección de errores cuánticos en su sistema comercial Helios. La empresa reportó una fidelidad lógica de 99,9995%, una mejora de 10 veces, y mantiene como objetivo desarrollar Apollo, una máquina universal tolerante a fallos, para 2029.

La coincidencia de una simulación a gran escala y resultados experimentales en hardware refleja distintas rutas de trabajo hacia sistemas cuánticos tolerantes a fallos, pero no hace que sus métricas sean directamente intercambiables. En el caso de NVIDIA, la oportunidad comercial dependerá de que cuQuantum y CUDA-Q se conviertan en herramientas de referencia para simular y desarrollar sistemas cuánticos, una posición comparable a la que CUDA ocupa en el aprendizaje profundo, según la tesis que plantea la compañía.

NVIDIA no anunció un calendario para que fabricantes externos de hardware cuántico puedan acceder a las herramientas de simulación tolerante a fallos.

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