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TecnologíaTranscripción
00:00El gran desafío hasta ahora ha sido la corrección de errores.
00:04¿Puedes hablarnos de lo que acabas de lograr?
00:08Sí, la mayor noticia de hoy es que hemos desarrollado un nuevo chip de cuantía de alta calidad
00:16y esto ha permitido dos computaciones.
00:21Una es la corrección de errores, donde mostramos por primera vez
00:25que mientras usamos más cubits, la cifra de errores baja y baja exponencialmente.
00:32El segundo logro importante es que realizamos una computación de benchmark
00:38que tomó solo cinco minutos en nuestro nuevo chip
00:42que tomaría 10 septillones de años para el supercomputador superior.
00:48Así que 10 septillones, la audiencia no puede saberlo, es 1 con 25 ceros.
00:53Así que es un tiempo muy lento.
00:55Y tomó cinco minutos.
00:57Lo que quiero entender es lo que es este test de benchmark,
01:00benchmark de circuitos randomizados.
01:02¿Qué es lo que esto muestra?
01:05Este problema de benchmark, como decimos a menudo,
01:09no es un problema que la gente en el mercado todavía tiene.
01:13Pero es un benchmark adecuado para comparar diferentes procesadores randomizados con los demás
01:18o para comparar procesadores randomizados, chips randomizados,
01:22contra computadores clásicos.
01:25Lo que es tan incómodo sobre el cuanto, más generalmente,
01:29es que hemos estado hablando de ello durante décadas,
01:32pero siempre se siente otro 5, otro 10 años.
01:35¿Es diferente esta vez, Hartmut?
01:39Sí. La computación randomizada definitivamente no es ese campo.
01:43Hay un progreso constante.
01:45Y nuestro nuevo chip que acabamos de lanzar, Willow,
01:49formará la base para empezar a hacer computaciones útiles
01:54que permitirán o resolverán problemas que la humanidad tiene.
02:01Hablemos de esos problemas, entonces.
02:02Todo el mundo inmediatamente va a la salud, la descubierta de drogas.
02:06¿Es ese el lugar más obvio en el que esta computación va a ser útil?
02:11La aplicación clave de los computadores randomizados es
02:16modelar sistemas en los que los efectos randomizados son importantes.
02:20Y eso es más comúnmente el caso de lo que puede parecer.
02:24Por ejemplo, si quieres entender cómo las drogas farmacéuticas se unen a células,
02:31o si quieres diseñar un reactor de fusión nuclear,
02:35o algo tan mundane como mejorar las baterías de un auto eléctrico,
02:40todos estos desafíos de la ingeniería involucran problemas de cuantio.
02:45Y sus procesadores de cuantio son sólo una herramienta de elección
02:48para resolver esos problemas.
02:50Hartmut, ponlo en la perspectiva de la AI generativa.
02:54El ánimo que nuestra audiencia ha tenido en los últimos años.
02:58¿Qué significa el ánimo cuántico para eso?
03:01¿Es superior incluso en sus efectos contra la AI generativa?
03:04¿Y son los mismos problemas en términos de energía y infraestructura?
03:08No lo compararía en esos términos.
03:11La AI y la computación cuantiva serán las tecnologías más transformadoras de nuestra época.
03:19Pero hay mucha fertilización entre la AI y la computación cuantiva.
03:26La AI puede ayudar a que las baterías de cuantio funcionen mejor,
03:31y viceversa.
03:33Hay muchas tareas computacionales claves en la AI
03:36donde una batería de cuantio es sólo una herramienta de elección para resolverlas.