Quantinuum afirma que alcanzó un récord en corrección de errores cuánticos: una fidelidad lógica de 99,9995 % en Helios, su computador cuántico comercial. Según la empresa, equivale a unos cinco errores por millón de operaciones.
La compañía, que cotiza en NASDAQ como QNT, hizo el anuncio el 19 de octubre desde Broomfield, Colorado (Estados Unidos). Las cifras provienen de su propio comunicado.
Según Quantinuum, el resultado tiene 10 veces menos error que su propio récord de septiembre de 2026, logrado con el código Helix en el mismo equipo, y 100 veces menos que el mejor resultado publicado en otro tipo de hardware, de Google Quantum AI en un sistema superconductor.
Cómo logró Quantinuum su récord de corrección de errores cuánticos
La empresa usó un método llamado «color code». El código Helix usaba 10 qubits físicos por cada qubit lógico, mientras que el color code usa hasta 37. Según Quantinuum, cada aumento en la distancia del código redujo los errores lógicos restantes en un factor récord de 12.
El anuncio de Quantinuum sobre corrección de errores cuánticos en Helios se vincula con su meta de computación cuántica con tolerancia a fallas: la empresa espera tener Apollo disponible en 2029.
La meta de Apollo para 2029
Quantinuum dice que su precisión ya está en el rango que necesita Apollo, su computador universal tolerante a fallas. La fecha de 2029 es una expectativa de la empresa y no una entrega confirmada.
«Hemos demostrado que tenemos la arquitectura de corrección de errores y la tecnología de iones atrapados necesarias», afirmó Rajeeb Hazra, CEO de Quantinuum.
Robin Blume-Kohout, codirector del Quantum Performance Lab de los Laboratorios Sandia, quien no participó en el trabajo, dijo que los avances son «reales, serios» y que «ayudan mucho a retirar uno de los riesgos técnicos centrales del campo». Según Blume-Kohout, una versión a mayor escala podría alcanzar una confiabilidad útil con menos de un millón de qubits físicos.
El propio comunicado advierte que los resultados se lograron en entornos experimentales y que podrían no replicarse a mayor escala, en cómputo lógico ni en uso comercial.
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Fuente: Quantinuum (comunicado vía EQS News) y FTI News Bytes
