Un equipo de la Universidad Rutgers, IBM y otras instituciones mostró que un procesador cuántico puede combinar operaciones de cálculo con mediciones y reinicios repetidos para llevar un sistema desde una dinámica caótica hacia un estado controlado. El estudio fue publicado el viernes 9 de octubre en Nature Physics y difundido por Rutgers. Los autores lo presentan como un avance experimental en el control mediante realimentación, una capacidad relevante para construir computadoras cuánticas más confiables.
El ensayo utilizó un procesador superconductor IBM Quantum Heron de 156 cúbits, del que se seleccionaron cadenas conectadas de hasta 100 unidades. Los cúbits son los componentes que almacenan y procesan información cuántica. A diferencia de un bit convencional, su estado puede involucrar una superposición de posibilidades, pero también resulta especialmente sensible a perturbaciones externas y a imperfecciones de las operaciones. Mantener un cálculo útil exige controlar esos cambios durante la ejecución.
Los investigadores programaron una competencia entre dos tipos de acciones. Una dispersaba la información entre cúbits vecinos, de acuerdo con una versión cuántica del llamado mapa de Bernoulli, un modelo usado para estudiar el caos. La otra medía una unidad y, según el resultado, la reiniciaba para acercarla al estado buscado. Variar la frecuencia relativa de esas acciones permitió observar cuándo predominaba la dispersión y cuándo el sistema podía ser conducido hacia una configuración ordenada.
La transición apareció cerca del punto en que las operaciones de control y las de dispersión tenían la misma probabilidad. Por debajo de ese umbral, dominaba el comportamiento caótico. Al aumentar suficientemente la frecuencia de las intervenciones, se imponía el estado controlado. Los resultados fueron comparados con cálculos teóricos, simulaciones que incorporan ruido y modelos de mecánica estadística. Esa combinación buscó comprobar que la señal observada correspondía a la dinámica cuántica estudiada y no era simplemente consecuencia de errores del equipo.
La escala fue uno de los componentes centrales del trabajo. El experimento llegó a ejecutar casi 5.000 operaciones de entrelazamiento y otras tantas mediciones y reinicios dentro del circuito. Coordinar esa secuencia mientras continuaba el funcionamiento del procesador permitió estudiar el cambio de comportamiento en sistemas de distintos tamaños. Según los investigadores, la transición se definió con mayor claridad a medida que aumentaba la cantidad de cúbits, en concordancia con las predicciones sobre un fenómeno colectivo.
El resultado tiene una relación concreta con la búsqueda de tolerancia a fallas. Una computadora de ese tipo deberá detectar y corregir perturbaciones muchas veces durante un cálculo, preservando la información que necesita para terminarlo. Medir un sistema cuántico puede modificar su estado, de modo que la supervisión debe incorporarse cuidadosamente al diseño de los circuitos. En esta investigación, el control repetido permitió llevar los cúbits hacia un estado prefijado; todavía queda trabajo para trasladar esas capacidades a operaciones útiles protegidas frente a errores.
El alcance debe leerse con esa distinción: el ensayo constituye una demostración de control y una prueba de modelos físicos, pero no equivale a presentar una computadora cuántica universal tolerante a fallas. Los autores difundieron una versión preliminar del trabajo en arXiv en septiembre de 2025, antes de su publicación actual en la revista científica. La fotografía de archivo de esta nota corresponde a un sistema IBM Q de 2017 y sirve como referencia de esa familia de equipos.
La colaboración reunió también a investigadores de instituciones como City College de Nueva York, el centro de posgrado de CUNY, Iowa State, Ames National Laboratory, Pennsylvania State y Louisiana State. El desafío siguiente para esta línea de trabajo será ampliar la precisión y la coordinación entre operaciones, mediciones y respuestas del hardware, condiciones necesarias para que las futuras máquinas puedan sostener cálculos más largos sin perder confiabilidad.
