El chip cuántico Majorana 2 de Microsoft es 1,000 veces más confiable, con un objetivo para 2029.

      TL;DRMicrosoft presentó Majorana 2, un chip cuántico con qubits 1,000 veces más confiables que su predecesor, logrando una vida media de 20 segundos frente a microsegundos para los competidores. La IA agente a través de Microsoft Discovery aceleró el desarrollo, y Microsoft ahora tiene como objetivo una computadora cuántica escalable para 2029, reduciendo a la mitad su cronograma original.

      Microsoft ha presentado Majorana 2, un chip cuántico topológico de próxima generación cuyos qubits son 1,000 veces más confiables que los del primer chip Majorana introducido el año pasado. La mejora es tan significativa que Microsoft ha reducido su cronograma para lograr una computadora cuántica escalable de 2033 a 2029, reduciendo a la mitad el objetivo original. La compañía atribuye la aceleración de la ciencia de materiales, la optimización de la fabricación y la automatización de la medición que hicieron posible este avance a la IA agente, desplegada a través de su plataforma de investigación Microsoft Discovery.

      Los números son sorprendentes. Los qubits de Majorana 2 mantienen su estado cuántico durante una vida media de 20 segundos, con algunos casos que duran hasta un minuto. La mayoría de los enfoques cuánticos competidores miden la vida útil de los qubits en microsegundos. La analogía de Microsoft: es aproximadamente comparable a una batería de teléfono que dura tres años con una sola carga en lugar de morir en un día. Combinado con operaciones de un microsegundo y un tamaño de qubit de 1/100 de milímetro, el chip coloca a Microsoft en lo que describe como un camino hacia la computación cuántica comercialmente valiosa para finales de la década.

      Cómo la IA agente construyó un mejor chip

      El cambio clave en los materiales fue pasar de aluminio a plomo como superconductor. El plomo protege naturalmente a los qubits de las perturbaciones cósmicas que causan inestabilidad, pero trabajar con él introdujo compensaciones que tomaron años superar. Las startups de computación cuántica en toda Europa y EE. UU. están persiguiendo diferentes enfoques para el problema de la estabilidad de los qubits, pero el enfoque topológico de Microsoft, que crea un estado de materia completamente nuevo, es arquitectónicamente distinto de los circuitos superconductores utilizados por IBM, Google y la mayoría de los competidores.

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      Los agentes de IA de Microsoft Discovery se desplegaron en el flujo de trabajo del equipo cuántico de varias maneras. Los agentes automatizaron el proceso de medición que anteriormente tomaba semanas cuando se hacía manualmente, reduciendo el tiempo de ciclo en órdenes de magnitud. Analizaron casi dos décadas de datos experimentales en múltiples formatos y silos, encontrando correlaciones que ningún investigador individual podría ver en ese volumen. Optimizaron los procesos de fabricación ejecutando simulaciones para identificar las composiciones de materiales más prometedoras antes de la experimentación física. Y detectaron un sensor de temperatura no calibrado que estaba introduciendo ruido en el proceso de fabricación, un defecto que había pasado desapercibido en la revisión humana.

      "La IA agente ha permeado casi todo lo que hacemos", dijo Chetan Nayak, miembro técnico de Microsoft. La aplicación de IA al desarrollo de hardware cuántico representa una convergencia que podría acelerar todo el campo: una mejor IA ayuda a construir mejores computadoras cuánticas, que a su vez podrían eventualmente ejecutar mejor IA.

      Microsoft Discovery se hace público

      Junto con el anuncio de Majorana 2, Microsoft hizo que su plataforma Discovery estuviera disponible en general. La plataforma permite a las organizaciones desplegar equipos de agentes de IA autónomos, guiados por la experiencia humana, para acelerar la investigación y el desarrollo científico. Incluye un Motor de Descubrimiento para flujos de trabajo de investigación y razonamiento, seguridad y gobernanza de nivel empresarial, e integración con Azure. Google, Anthropic y OpenAI están persiguiendo IA para la ciencia, pero Microsoft es el primero en lanzar una plataforma comercialmente disponible específicamente diseñada para I+D de frontera con orquestación de agentes incorporada.

      Microsoft también presentó una aplicación Discovery gratuita en vista previa temprana que los individuos pueden descargar y ejecutar localmente con una cuenta de GitHub Copilot. Clientes como la empresa química Syensqo ya están utilizando la plataforma para desarrollar fluidos de próxima generación para la fabricación de semiconductores.

      El contexto competitivo

      El sector de la computación cuántica está experimentando un auge en financiamiento e IPO. La IPO masivamente sobre suscrita de Quantinuum esta semana valoró a la empresa respaldada por Honeywell en $14.3 mil millones. El gobierno de EE. UU. se comprometió a invertir $2 mil millones en empresas cuánticas en mayo, con IBM recibiendo $1 mil millones para su fundición de chips cuánticos Anderon. Focused Energy recaudó $240 millones para fusión láser. El mercado está valorando la expectativa de que la computación cuántica seguirá la trayectoria de la IA, pasando de la curiosidad de laboratorio a la capacidad comercial dentro de esta década.

      El enfoque topológico de Microsoft ha sido el más controvertido en el campo. La afirmación de la compañía en 2018 de haber observado modos cero de Majorana fue retractada tras un escrutinio independiente. Majorana 1, introducido en 2025, restableció la credibilidad con resultados revisados por pares. La mejora de 1,000x de Majorana 2 y el cronograma acelerado de 2029 enfrentarán un escrutinio similar, y el artículo revisado por pares que acompaña al anuncio será la prueba definitiva de si los resultados se sostienen.

      Las demandas de energía y computación de la IA hacen que el potencial de la computación cuántica sea más relevante comercialmente que en cualquier otro momento de su historia. Si Microsoft puede entregar una computadora cuántica topológica escalable para 2029, las aplicaciones en descubrimiento de fármacos, ciencia de materiales, criptografía y optimización serían transformadoras. Si no puede, el objetivo de 2029 se unirá a una larga lista de cronogramas de computación cuántica que resultaron optimistas. La diferencia esta vez es que la IA está acelerando la investigación misma.