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Tecnología

Google presenta Willow, su chip de computación cuántica capaz de ejecutar tareas de trillones de años en 5 minutos

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Google ha presentado Willow, su nuevo chip de computación cuántica de última generación, que presenta un «rendimiento de vanguardia» con capacidades para ejecutar tareas de cálculo estándar en un total de cinco minutos, lo que a un superordenador actual le llevaría 10 mil trillones de años, y mejoras en la corrección de errores.

Desarrollado por el equipo de Google Quantum AI, este chip persigue el objetivo de construir un ordenador cuántico «funcional y a gran escala» capaz de utilizar la mecánica cuántica «en beneficio de la sociedad». Con ello, la tecnológica asegura que se conseguirán avances en la ciencia y en el desarrollo de aplicaciones de utilidad, además de encontrar respuesta a «algunos de los grandes retos del mundo».

En este sentido, Google ha presentado oficialmente Willow y, con ello, ha subrayado algunas de las capacidades que han alcanzado en el ámbito de la computación cuántica, que se reducen a dos grandes logros, un «rendimiento de vanguardia» y un gran avance en la corrección de errores.

Tal y como ha explicado la compañía en un comunicado en su blog, uno de los mayores retos en la computación cuántica son los errores. Estos se producen porque los cúbits -la unidad mínima de computación de un ordenador cuántico-, tienen tendencia a intercambiar información rápidamente con su entorno, lo que dificulta proteger la información necesaria para completar un cálculo.

Como consecuencia, cuantos más cúbits se utilizan, más errores se producen, incluso, hasta el punto de conseguir que el sistema se vuelva clásico. Sin embargo, con Willow Google ha conseguido dar la vuelta a esta problemática y, según ha detallado, cuantos más cúbits utilizan con este chip, más se reducen los errores y «más cuántico se vuelve el sistema»

En concreto, los desarrolladores han hecho diversas pruebas con matrices de cúbits físicos de tamaño creciente, desde una matriz de 3×3 cúbits, hasta una de 7×7. El resultado de estas pruebas seguía la misma línea, cuanto más grande era la matriz, más errores se reducían. «En cada una de estas iteraciones hemos conseguido reducir a la mitad la tasa de error», ha señalado Google.

Todo ello se traduce en una «reducción exponencial de la tasa de error» y, a este logro, se le denomina en el ámbito científico «mantenerse por debajo del umbral». Al respecto Google ha puesto en valor que se trata de un logro «histórico» que no se había resuelto desde su planteamiento en el año 1995.

Además, Google ha indicado que también se trata de un avance «pionero» por ser uno de los primeros ejemplos de corrección de errores en tiempo real en un sistema cuántico superconductor, lo que ha calificado de «esencial» para cualquier tarea de computación práctica. «Si no somos capaces de corregir los errores con la rapidez suficiente, nuestro cálculo se arruinaría antes de finalizarlo», ha explicado.

OPERACIONES DE TRILLONES DE AÑOS EN 5 MINUTOS

Por otra parte, otro de los hitos materializados en Willow es su alta capacidad de rendimiento, con la que ha demostrado ser capaz de realizar tareas de cálculo estándar en menos de cinco minutos, algo que llevaría a uno de los superordenadores más rápidos actuales 10 mil trillones de años.

Para medir este rendimiento de Willow, Google ha utilizado una prueba de referencia de muestreo aleatorio de circuitos (RCS), que fue desarrollada por el equipo Google Quantum AI y, actualmente, es considerada como un estándar generalizado en el sector, para «verificar si un ordenador cuántico es capaz de hacer algo que no se puede hacer con un ordenador clásico».

Así, según los resultados de esta prueba, las capacidades del nuevo chip superan «las escalas de tiempo que se manejan en física y sobrepasan ampliamente la edad del universo». Asimismo, Google ha manifestado que también se da credibilidad a «la noción de que la computación cuántica se produce en muchos universos paralelos».

Google ha concluido que Willow, que dispone de 105 cúbits, tiene el mejor rendimiento en su género en las dos métricas mencionadas: la corrección de errores cuánticos y el RCS. Con ello superan a las capacidades de Frontier, uno de los superordenadores clásicos «más potentes del mundo».

Asimismo, la tecnológica ha adelantado que los procesadores cuánticos avanzan a un ritmo «exponencialmente más rápido» que los ordenadores clásicos y, por tanto, continuarán superándolos ampliamente a medida que aumente su escala.

Tecnología

GitHub lanza la versión preliminar de GitHub Spark, su herramienta para crear aplicaciones de IA con lenguaje natural

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GitHub ha lanzado la versión preliminar de GitHub Spark, su herramienta impulsada por Inteligencia Artificial (IA) que permite a los desarrolladores crear aplicaciones personalizadas describiendo sus características a través de lenguaje natural, sin necesidad de utilizar código.

La herramienta fue presentada por la plataforma en octubre del año pasado, en el marco de su conferencia anual para desarrolladores GitHub Universe 2024, destinada a facilitar la creación de ‘apps’ personalizadas y funcionales.

Ahora GitHub, que pertenece a Microsoft, ha lanzado la versión preliminar de GitHub Spark, con el fin de ayudar a crear aplicaciones inteligentes a través de lenguaje natural, utilizando como base el modelo Claude Sonnet 4 de Anthropic para procesar las solicitudes de los usuarios y transformarlas en código funcional, tal y como ha recogido la compañía en una publicación en su blog.

Así, los desarrolladores podrán describir sus ideas de aplicaciones para que Spark las haga realidad al completo, con capacidades ‘frontend’ y ‘backend’, es decir, que permite crear tanto la parte visual de la aplicación, como su lógica interna y manejo de datos.

Además, GitHub ha asegurado que no requiere una configuración previa, así como tampoco el uso datos ni la inferencia de grandes modelos de lenguaje (LLM), alojamiento o implementaciones. La autenticación de GitHub también estará incluida.

Siguiendo esta línea, los desarrolladores podrán añadir funciones inteligentes impulsadas por modelos de otras compañías como OpenAI, Meta o DeepSeek sin necesidad de administrar claves API, según ha apuntado la plataforma, que también ha señalado que la aplicación se podrá publicar «con un solo clic».

La plataforma ofrece igualmente un repositorio con GitHubs Actions y Dependabot integrados, y los desarrolladores podrán abrir espacios de código directamente desde Spark para iterar con el modo de agente de Copilot, así como asignar un problema al agente de codificación Copilot.

Así, Spark ya está disponible en versión preliminar pública para los usuarios de Copilot Pro+, y próximamente se implementará para clientes adicionales, según ha advertido GitHub.

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Tecnología

Elon Musk trabaja en el regreso de Vine, con capacidades de IA integradas

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Elon Musk ha anunciado que está trabajando en el regreso de la conocida plataforma de videos cortos Vine, que volverá a estar disponible para los usuarios con funciones de Inteligencia Artificial (IA) integradas.

Vine fue una plataforma de redes sociales que permitía compartir vídeos de hasta 140 segundos de duración que se repetían en bucle, y que se dio a conocer por su capacidad para fomentar la creatividad entre usuarios y la brevedad del contenido.

En 2012, Vine fue adquirida por la entonces red social de ‘microblogging’ Twitter y, más tarde, en 2017, cerró definitivamente para dar paso a Vine Camera, un servicio que solo permitía compartir los vídeos creados en Twitter.

Ahora, el magnate y propietario de X (antigua Twitter) ha anunciado que están trabajando para volver a lanzar la plataforma Vine, tal y como lo ha compartido en una publicación en su perfil de la red social.

Asimismo, ha detallado que la nueva versión de la red social de vídeos cortos estará renovada con funciones de inteligencia artificial, por lo que se espera que integre algunas de las capacidades de la IA de xAI, Grok. Con todo ello, Musk no ha compartido más detalles específicos sobre cómo será la nueva Vine.

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Tecnología

Probarse ropa de forma virtual ya es posible con la experiencia de Búsqueda de Google en Estados Unidos

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Google ha lanzado su función ‘Try on’ en Estados Unidos, una herramienta con la que los usuarios podrán probarse ropa de forma virtual con funciones impulsadas por Inteligencia Artificial (IA) directamente desde la opción ‘Shopping Graph’ en la experiencia de Búsqueda o Google Imágenes.

La tecnológica presentó su herramienta de prueba de ropa virtual como un experimento de Search Labs en el marco de su conferencia para desarrolladores Google I/O. Asimismo, recientemente lanzó una prueba de Doppl, una especie de probador virtual, en el que la persona puede ver cómo le queda un determinado conjunto de ropa procedente de fotografías o capturas de pantalla que tenga guardadas en su móvil.

Ahora, Google ha introducido la función ‘Try On’ (Pruébalo) en Estados Unidos, de manera que permite probar fácilmente estilos de ropa de entre los «miles de millones» de artículos de moda disponibles en el ‘Shopping Graph’ en la Búsqueda e incluso en los resultados de productos de Google Imágenes, según ha señalado en un comunicado.

Para ello, los usuarios deberán pulsar el icono de ‘Pruébalo’ y subir una fotografía de cuerpo entero. Tras ello, impulsado con inteligencia artificial, se generará una nueva imagen de los usuarios con la ropa de la imagen de los resultados seleccionada. Asimismo, podrán ver otros ‘looks’ que hayan probado, guardar sus favoritos y compartirlos con amigos.

Google ha detallado igualmente que ha actualizado sus alertas de precios, para que sea más sencillo «encontrar el artículo perfecto» cuando se ajuste al presupuesto indicado.

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