Ismael Faro, vicepresidente de Quantum + AI de IBM, explic\u00f3 que la IA puede ayudar a la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica a superar desaf\u00edos como la correcci\u00f3n de errores y la interferencia durante sus c\u00e1lculos.<\/p>\n
La\u00a0Inteligencia Artificial(IA) y la\u00a0computaci\u00f3n cu\u00e1ntica\u00a0podr\u00edan ser una dupla poderosa para desbloquear nuevas fronteras en la innovaci\u00f3n y el desarrollo tecnol\u00f3gico.<\/p>\n
Por eso, IBM est\u00e1 investigando las intersecciones entre ambos mundos y c\u00f3mo se pueden ayudar una a la otra.<\/p>\n
Durante Talent Land 2025, en la Expo Guadalajara, Ismael Faro, vicepresidente de Quantum + AI de IBM, explic\u00f3 que la Inteligencia Artificial puede\u00a0desbloquear nuevas fronteras\u00a0de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, por ejemplo, a trav\u00e9s de asistentes de c\u00f3digo que\u00a0ayuden a investigadores\u00a0y desarrolladores a acelerar los procesadores cu\u00e1nticos (los sistemas que manipulan los c\u00fabits).<\/p>\n
La IA puede utilizarse en diferentes capas por medio de agentes para optimizar el ensamblador cu\u00e1ntico, el funcionamiento de un ordenador cu\u00e1ntico y los flujos de trabajo, as\u00ed como a\u00a0corregir errores\u00a0en los ordenadores cu\u00e1nticos.<\/p>\n
Ismael Faro coment\u00f3 que IBM est\u00e1 integrando Inteligencia Artificial para generar\u00a0agentes digitales\u00a0capaces de proporcionar soporte a desarrolladores y asistir en la programaci\u00f3n de c\u00f3digo cu\u00e1ntico; en la\u00a0optimizaci\u00f3n de circuitos y la correcci\u00f3n de errores; al igual que para mejorar la calidad y velocidad del procesamiento.<\/p>\n
Uno de los desaf\u00edos de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica es la alta incidencia de errores y p\u00e9rdida de coherencia. Las computadoras cu\u00e1nticas\u00a0son m\u00e1s sensibles a las interrupciones, lo que interfiere en sus c\u00e1lculos y afectar sus resultados. Por eso, las empresas y centros de investigaci\u00f3n est\u00e1n trabajando en m\u00e9todos para mitigar el problema para ampliar\u00a0el tiempo de vida\u00a0de los c\u00fabits.<\/p>\n
Por otro lado, el experto de\u00a0IBM\u00a0observ\u00f3 que la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica puede\u00a0acelerar el entrenamiento\u00a0de modelos de Inteligencia Artificial, que requieren alimentarse de grandes vol\u00famenes de datos para resolver problemas complejos de manera m\u00e1s r\u00e1pida.<\/p>\n
Incluso, la apuesta del futuro es lograr que la Inteligencia Artificial funcione dentro de un ordenador cu\u00e1ntico, y conseguir que\u00a0\u201cla computaci\u00f3n cu\u00e1ntica haga IA\u201d,\u00a0lo que puede desbloquear nuevas fronteras en la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica.<\/p>\n
Hasta ahora, la Inteligencia Artificial est\u00e1 dise\u00f1ada fundamentalmente con capacidades de computaci\u00f3n cl\u00e1sica.<\/p>\n
Sin embargo, al integrar tecnolog\u00edas cu\u00e1nticas, ser\u00eda posible que los algoritmos de IA puedan encontrar relaciones y predecir escenarios, lo cual tendr\u00eda una gran utilidad para aplicaciones en diversos sectores, desde la\u00a0salud\u00a0y la\u00a0farmac\u00e9utica\u00a0hasta la\u00a0log\u00edstica\u00a0y la\u00a0agricultura.<\/p>\n
Aunque la investigaci\u00f3n todav\u00eda se encuentra en una fase temprana, la combinaci\u00f3n de capacidades de ambas tecnolog\u00edas promete habilitar aplicaciones para solucionar problemas del mundo real.<\/p>\n
Por ejemplo, en los servicios financieros, se podr\u00edan utilizar\u00a0algoritmos cu\u00e1nticos\u00a0para la optimizaci\u00f3n de carteras y simulaci\u00f3n de riesgos, mientras que en la industria farmac\u00e9utica podr\u00eda contribuir en la investigaci\u00f3n de\u00a0mol\u00e9culas y materiales\u00a0para la fabricaci\u00f3n de f\u00e1rmacos.<\/p>\n
Fuente.<\/p>\n