![\"jclopez\"](\"https:\/\/i.blogs.es\/859b29\/blob\/original.jpeg\" "\\"Despu\u00e9s")
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Juan Carlos L\u00f3pez<\/a><\/a>2276 publicaciones de Juan Carlos L\u00f3pez<\/a><\/p>\n\n\n\n La apuesta de NVIDIA por los ordenadores cu\u00e1nticos<\/a> es cada vez menos t\u00edmida. Jensen Huang, el cofundador y director general de esta compa\u00f1\u00eda, ha anunciado<\/a> hace unas horas en su conferencia anual para desarrolladores que va a abrir un laboratorio dedicado expresamente a la investigaci\u00f3n en computaci\u00f3n cu\u00e1ntica<\/strong>. Estar\u00e1 alojado en Boston (Massachusetts) y permitir\u00e1 a los ingenieros de NVIDIA trabajar codo con codo con los investigadores de la Universidad de Harvard y el Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts<\/a> (MIT). Empezar\u00e1 a operar a finales de 2025.<\/p>\n\n\n\n Este movimiento estrat\u00e9gico pone encima de la mesa con absoluta claridad que Huang no quiere quedarse fuera de una tecnolog\u00eda que presumiblemente provocar\u00e1 una disrupci\u00f3n a medio plazo. Lo m\u00e1s curioso es que antes de oficializar la puesta en marcha de su nuevo laboratorio de desarrollo de tecnolog\u00edas cu\u00e1nticas, este ejecutivo no ha dejado escapar la oportunidad de retractarse. A principios del pasado mes de enero unas declaraciones suyas<\/a> provocaron una ca\u00edda muy brusca de las acciones de algunas de las empresas que se dedican al desarrollo de ordenadores cu\u00e1nticos.<\/p>\n\n\n\n “Si dijeras 15 a\u00f1os probablemente ser\u00edas optimista. Y si dijeras 30 ser\u00edas pesimista. Pero si te decantas por 20 a\u00f1os creo que muchos de nosotros lo creer\u00edamos”, sostuvo Jensen Huang<\/a> en aquel momento. Con esta reflexi\u00f3n intentaba vaticinar cu\u00e1ndo estar\u00e1n listas las m\u00e1quinas cu\u00e1nticas realmente \u00fatiles, y, por tanto, capaces de lidiar con un abanico de problemas muy amplio. Pero ha cambiado de idea. Apenas dos meses y medio despu\u00e9s parece estar convencido de que los ordenadores cu\u00e1nticos plenamente funcionales estar\u00e1n listos mucho antes.https:\/\/cd6ab9010a30c8d9338be0d11a3472fd.safeframe.googlesyndication.com\/safeframe\/1-0-41\/html\/container.html<\/p>\n\n\n\n El coqueteo de NVIDIA con los ordenadores cu\u00e1nticos en realidad no es nuevo. Y es que ya lleva m\u00e1s de dos a\u00f1os colaborando<\/a> con la empresa israel\u00ed Quantum Machines. Esta compa\u00f1\u00eda est\u00e1 especializada en el desarrollo de hardware y software para m\u00e1quinas cu\u00e1nticas, y ha puesto a punto junto a NVIDIA una arquitectura de baja latencia y alto rendimiento que persigue propiciar el avance de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/p>\n\n\n\n En Espinof<\/a>El pozo sin fondo de Apple TV+. La compa\u00f1\u00eda estar\u00eda perdiendo 1000 millones de d\u00f3lares al a\u00f1o en una plataforma que apenas tiene suscriptores<\/a><\/p>\n\n\n\n DGX Quantum persigue ayudar a los investigadores que trabajan en el \u00e1mbito de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica a desarrollar nuevos algoritmos cu\u00e1nticos<\/p>\n\n\n\n NVIDIA ha aportado su sistema CPU\/GPU Grace Hopper, una bestia que est\u00e1 dise\u00f1ada para ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial<\/a> y ofrecer una productividad a la altura en escenarios de computaci\u00f3n de alto rendimiento, y tambi\u00e9n su modelo de programaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto CUDA Quantum<\/strong>. Su socio en este proyecto, Quantum Machines, se ha encargado de la integraci\u00f3n y la puesta a punto de una plataforma cu\u00e1ntica que, seg\u00fan estas dos empresas, est\u00e1 espec\u00edficamente dise\u00f1ada para trabajar en sistemas h\u00edbridos en los que el hardware cl\u00e1sico y el cu\u00e1ntico conviven en armon\u00eda.<\/p>\n\n\n\n El prop\u00f3sito de la plataforma DGX Quantum, que es como se llama el hardware que han desarrollado estas dos empresas, es ayudar a los investigadores que trabajan en el \u00e1mbito de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica a desarrollar nuevos algoritmos cu\u00e1nticos. Puede parecer sorprendente que sea posible utilizar hardware cl\u00e1sico para desarrollar algoritmos cu\u00e1nticos, pero es algo perfectamente viable. De hecho, esta estrategia contribuye a poner la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica al alcance de muchos m\u00e1s investigadores que pueden implementar y probar sus ideas sin necesidad de tener acceso a un prototipo de ordenador cu\u00e1ntico.https:\/\/geo.dailymotion.com\/player\/xbl2m.html?mute=true<\/p>\n\n\n\n No obstante, la plataforma DGX Quantum tambi\u00e9n sirve, seg\u00fan NVIDIA, para calibrar sistemas cu\u00e1nticos, controlarlos, e, incluso, aspira a tener un papel destacado en la puesta a punto de un sistema de correcci\u00f3n que permita a los ordenadores cu\u00e1nticos enmendar sus propios errores<\/a>. Jensen Huang hizo hincapi\u00e9 en esta idea durante su conferencia de la GTC 2023, y no cabe duda de que es una posibilidad muy atractiva<\/strong>. Extraordinariamente atractiva. Y es que, como nos explic\u00f3 Ignacio Cirac<\/a> en la conversaci\u00f3n que mantuvimos con \u00e9l, la correcci\u00f3n de errores nos dar\u00e1 la oportunidad de resolver con los ordenadores cu\u00e1nticos problemas realmente significativos.<\/p>\n\n\n\n Imagen | NVIDIA<\/a><\/p>\n\n\n\n M\u00e1s informaci\u00f3n |\u00a0Reuters<\/a>\u00a0|\u00a0SCMP<\/a><\/p>\n\n\n\nCon la correcci\u00f3n de errores de los ordenadores cu\u00e1nticos en el punto de mira<\/h2>\n\n\n\n
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