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Semiconductores |

AWS innova en corrección de errores cuánticos con su chip Ocelot

El nuevo chip de Amazon integra "cat qubits" y técnicas avanzadas de fabricación para mejorar la estabilidad de los cúbits y reducir costos.

Uno de los mayores desafíos en la computación cuántica es la corrección de errores, ya que los cúbits son extremadamente sensibles a interferencias externas como vibraciones, calor y radiación.

Para enfrentar este problema, Amazon Web Services (AWS) ha desarrollado Ocelot, un chip que incorpora una arquitectura innovadora para reducir drásticamente la necesidad de recursos en la corrección de errores cuánticos.

La clave: "Cat qubits" y nuevos materiales

A diferencia de otros enfoques, Ocelot emplea "cat qubits", un tipo especial de cúbits inspirado en el famoso experimento del gato de Schrödinger. Estos cúbits pueden suprimir ciertos tipos de errores de forma natural, lo que permite reducir la cantidad de cúbits adicionales necesarios para la corrección de errores y, en consecuencia, disminuir los costos en hasta un 90 %.

AWS ha logrado integrar esta tecnología en un microchip de silicio escalable de solo un centímetro cuadrado. Para su fabricación, los investigadores utilizaron películas superconductoras de tantalio, un material que mejora el rendimiento de los osciladores cuánticos del chip.

Según AWS, este avance ha sido posible gracias a técnicas de fabricación avanzadas provenientes de la industria microelectrónica.

“Ocelot representa un paso crucial hacia la llegada de computadoras cuánticas prácticas”, destacó Oskar Painter, jefe de hardware cuántico de AWS.

“Los chips cuánticos diseñados con la arquitectura de Ocelot requerirán significativamente menos recursos de corrección de errores, reduciendo los costos a una quinta parte de los métodos actuales. Creemos que esto podría acelerar la llegada de las computadoras cuánticas prácticas hasta en cinco años”.

Con este avance, AWS sigue reforzando su presencia en el campo de la computación cuántica, compitiendo directamente con empresas como Google y Microsoft, que también buscan desarrollar chips más eficientes y tolerantes a fallos.


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