Google y Microsoft juegan un papel fundamental en el desarrollo.
Del aprendizaje automático cuántico:
Google alcanzó la supremacía cuántica en 2019
Con su procesador Sycamore.
Realizando un cálculo en 200 segundos
Tomaría miles de años a un superordenador clásico.
Lanzó su laboratorio cuántico de inteligencia artificial en 2013
En colaboración con la NASA.
Está desarrollando algoritmos cuánticos.
Resolver problemas complejos más rápidamente.
Que los métodos clásicos.
Investiga redes neuronales cuánticas.
Utilizando su ordenador Sycamore.
Mejorar tareas de clasificación y predicción.
Microsoft desarrolla Azure Quantum.
Una plataforma en la nube que permite a los desarrolladores trabajar.
Con algoritmos cuánticos junto a los clásicos.
Tiene un grupo de investigación en sistemas cuánticos.
Liderado por Alex Bocharov.
Proporciona herramientas como Q# y la biblioteca QML
Para facilitar el desarrollo de aplicaciones.
De aprendizaje automático cuántico.
Invierten fuertemente en investigación y desarrollo.
De hardware y software cuántico.
Compiten por avances en aprendizaje automático cuántico.
Impulsando la innovación.
Colaboran con instituciones académicas para acelerar el progreso.
Exploran aplicaciones prácticas en áreas.
Optimización, simulación molecular y criptografía.
El trabajo de estas empresas está acelerando el desarrollo.
Del aprendizaje automático cuántico y su potencial.
Para transformar diversas industrias en los próximos años.
Diferencias de enfoques de Google y Microsoft en computación cuántica
Google y Microsoft tienen enfoques distintos.
En el desarrollo de la computación cuántica.
Reflejando sus prioridades tecnológicas y estrategias a largo plazo.
Google: Computación cuántica
Google utiliza qubits superconductores.
Son más maduros tecnológicamente.
Permiten realizar cálculos rápidos con una tasa de error controlada.
Su procesador más reciente Willow, emplea qubits lógicos.
Mediante códigos de superficie para mejorar la estabilidad.
Reducir errores facilitando la escalabilidad práctica.
Google ha avanzado significativamente en la corrección de errores.
Mediante el uso de códigos de superficie.
Agrupando varios qubits físicos.
Para formar qubits lógicos más estables.
Esto permite ejecutar algoritmos complejos con mayor fiabilidad.
Se enfoca en demostrar hitos técnicos como la supremacía cuántica.
Lograda con Sycamore en 2019 y desarrollar procesadores escalables.
Como Willow, que ya cuenta con 105 qubits físicos.
Avanzando desde aplicaciones específicas hacia sistemas universales.
Google ofrece acceso a sus procesadores cuánticos.
A través de su plataforma Quantum AI.
Enfocándose en herramientas híbridas.
Que combinan computación cuántica.
Y clásica para resolver problemas prácticos.
Como optimización y simulación molecular.
Ha demostrado aplicaciones prácticas en simulaciones químicas.
Optimización logística y aprendizaje automático híbrido.
Mediante TensorFlow Quantum.
Orientado hacia resultados tangibles a corto plazo.
Microsoft: Computación cuántica
Microsoft apuesta por una tecnología más experimental.
Basada en qubits topológicos.
Utilizando partículas llamadas fermiones de Majorana.
Estos qubits son teóricamente más resistentes a errores.
Su implementación es compleja y aún está en fases iniciales.
Actualmente trabajan con solo 8 qubits.
Su objetivo es escalar hasta un millón de qubits en el futuro.
Microsoft confía en que los fermiones de Majorana.
Por su naturaleza topológica.
Reduzcan inherentemente los errores.
Sin necesidad de corrección adicional masiva.
Esta tecnología aún no ha sido probada a gran escala.
Tiene una visión más ambiciosa a largo plazo.
Una computadora cuántica universal con millones de qubits.
Está detrás en términos de cantidad de qubits funcionales.
Su enfoque podría ser revolucionario.
Si logra superar los desafíos técnicos.
Microsoft lidera con su plataforma en la nube.
Azure Quantum que integra hardware cuántico propio.
De terceros como IonQ y Rigetti.
Azure Quantum también proporciona herramientas.
Lenguaje Q# para facilitar el desarrollo de aplicaciones cuánticas.
Aún no tiene aplicaciones comerciales significativas.
Microsoft está explorando áreas como criptografía post-cuántica.
Simulaciones avanzadas gracias a su enfoque topológico.
Su estrategia es preparar una base sólida.
Aplicaciones futuras cuando su tecnología madure.
Proyectos de Microsoft en aprendizaje automático cuántico
Microsoft ha desarrollado varios proyectos específicos.
En el ámbito del aprendizaje automático cuántico:
TensorFlow Quantum
Una biblioteca que permite combinar circuitos cuánticos.
Con redes neuronales clásicas.
Facilitando la creación de modelos híbridos.
Se utiliza para optimizar kernels en máquinas.
De soporte vectorial cuánticas (QSVM)
Entrenar redes neuronales cuánticas.
Azure Quantum
Una plataforma en la nube que integra computación cuántica.
Con procesamiento clásico de petaescala.
Permitiendo anchos de banda entre sistemas cuánticos.
Clásicos de 10-100 terabits por segundo.
Biblioteca QML
Proporcionada con el kit de desarrollo de Microsoft Quantum.
Esta biblioteca permite a los desarrolladores comenzar.
A utilizar aprendizaje automático cuántico con Q#.
Project FarmVibes
Este proyecto fusiona IA y datos para ofrecer herramientas de código abierto.
Ayudan a los agricultores a adoptar prácticas agrícolas sustentables.
Potencialmente beneficiándose de avances en computación cuántica.
Iniciativa de Investigación Climática
Microsoft proporciona capacidades informáticas y de investigación.
Incluyendo potencialmente tecnologías cuánticas.
A un equipo multidisciplinario de científicos.
Que trabajan en abordar el cambio climático.
DeepSpeed
Esta biblioteca de optimización de aprendizaje profundo.
De código abierto para entrenamiento distribuido.
Desarrollada por Microsoft Research.
Podría beneficiarse de la integración con tecnologías cuánticas.
Estos proyectos demuestran el compromiso de Microsoft.
Con el avance del aprendizaje automático cuántico.
Combinando hardware cuántico avanzado,
Con software innovador y aplicaciones prácticas en diversos campos.
Proyectos de Google en aprendizaje automático cuántico
Google ha desarrollado varios proyectos específicos.
En el ámbito del aprendizaje automático cuántico:
Laboratorio Cuántico de Inteligencia Artificial
En colaboración con la NASA y la USRA
Google creó este laboratorio en el Centro de Investigación Ames de la NASA.
Para avanzar en el estudio del aprendizaje automático.
De las máquinas utilizando un supercomputador cuántico.
TensorFlow Quantum (TFQ)
TensorFlow Quantum es una librería de código abierto lanzada por Google.
En colaboración con la Universidad de Waterloo, X y Volkswagen.
TFQ permite la creación rápida de prototipos de modelos.
De aprendizaje automático cuánticos.
Proporciona herramientas para integrar la computación cuántica.
Con técnicas clásicas de aprendizaje automático.
Algoritmos de aprendizaje
Google ha desarrollado algoritmos específicos.
Para tareas de reconocimiento en dispositivos poco potentes.
Como los móviles y otro capaz de manejar datos de formación.
Incluso partiendo de ejemplos mal etiquetados.
Computadora cuántica Sycamore
Los investigadores de Google han utilizado esta computadora.
Para demostrar una ventaja cuántica en el campo del aprendizaje automático.
Completando una serie de tareas de aprendizaje.
Utilizando un algoritmo de aprendizaje cuántico.
Analiza la salida de los sensores cuánticos.
Estos proyectos demuestran el compromiso de Google.
En explorar y desarrollar las aplicaciones del aprendizaje automático cuántico.
Buscando mejorar áreas como el reconocimiento de voz.
La búsqueda web y la resolución de problemas complejos.
En diversos campos científicos.
Resumen comparativo
| Aspecto | Microsoft | |
|---|---|---|
| Tecnología de qubits | Superconductores | Topológicos (fermiones de Majorana) |
| Corrección de errores | Códigos de superficie | Resistencia inherente (teórica) |
| Escalabilidad actual | Hasta 105 qubits físicos | Solo 8 qubits actualmente |
| Plataforma en la nube | Quantum AI | Azure Quantum |
| Enfoque temporal | Resultados prácticos a corto plazo | Visión ambiciosa a largo plazo |
Google prioriza avances técnicos inmediatos y aplicaciones prácticas.
Mientras que Microsoft apuesta por un enfoque más disruptivo.
Basado en tecnologías experimentales con potencial a largo plazo.
Ambos son complementarios y esenciales para avanzar.
Hacia una computación cuántica universal y comercialmente viable.
Fuentes;
Imagen; bing.com
Texto; copilot.microsoft.com / gemini.google.com / claude.ai / chatgpt.com / chat.deepseek.com / perplexity.ai
