El chip cuántico Majorana 2 de Microsoft sirve como caso práctico de IA agentiva en I+D

El chip cuántico Majorana 2 de Microsoft se ha presentado esta semana, con unas cifras que resultan realmente difíciles de poner en contexto: qubits 1.000 veces más fiables que los de la primera generación, una vida media de los qubits de 20 segundos frente al estándar del sector, que se mide en microsegundos, y una hoja de ruta actualizada que tiene como objetivo un ordenador cuántico escalable comercialmente para 2029. Detrás de esas cifras se encuentra la IA agentiva «Microsoft Discovery», y esa plataforma puede ser la parte más significativa de este anuncio.

En términos más sencillos: la mayoría de los chips cuánticos actuales solo pueden mantener su frágil estado computacional durante una fracción de segundo antes de perderlo. Majorana 2 puede mantenerlo hasta un minuto. Microsoft establece una analogía con la batería de un teléfono que, en lugar de agotarse al cabo de un día, dura casi tres años con una sola carga.

Majorana 2 se ha desarrollado con la ayuda de Microsoft Discovery, la plataforma de IA agentiva de la empresa para la I+D científica, que también ha salido al mercado esta semana. El momento es intencionado. El chip cuántico sirve como prueba de Microsoft de que la plataforma funciona.

Lo que la IA «agente» de Microsoft Discovery ha logrado realmente aquí

La versión habitual es que la IA diseñó el chip. La realidad es más matizada y, podría decirse, más intrigante. La decisión de cambiar el material superconductor del aluminio al plomo —que, según Microsoft, es el único cambio más responsable de la mejora en la fiabilidad— surgió de años de investigación convencional sobre materiales, no de una recomendación de la IA.

Lo que gestionaron los agentes de Microsoft Discovery fue todo lo que rodeaba a eso: gestionar los flujos de trabajo de fabricación, automatizar mediciones que antes requerían semanas cada una, desglosar casi dos décadas de datos de investigación aislados y sacar a la luz correlaciones que ningún investigador por sí solo podría retener ante tal volumen y variedad de información.

«Al ejecutar agentes de IA sobre estos datos, estos pueden, en esencia, resintetizar e identificar correlaciones que nosotros, como seres humanos, no podemos ver, ya que ninguna persona por sí sola tiene esa amplitud de visión sobre tal cantidad de datos», afirmó Zulfi Alam, vicepresidente corporativo de cuántica en Microsoft.

Este enfoque es importante porque desplaza la narrativa de «la IA construyó el chip» a algo más preciso: la IA agentiva acortó el ciclo experimental. Lo que habría requerido un extenso proceso de prueba y error para encontrar la fórmula adecuada a nivel atómico para la estructura cristalina del chip pudo reducirse, mediante simulación impulsada por IA, a un único experimento específico.

«En el nuevo orden mundial, gracias a las simulaciones, se puede identificar el objetivo más probable. Entonces, con ese conocimiento, lo ideal es que solo haya que experimentar una vez», afirmó Alam.

El problema de la medición, resuelto

Uno de los logros más tangibles que describe el equipo tiene que ver con la medición de qubits: el proceso de detectar estados cuánticos determinando si hay un número par o impar de miles de millones de electrones en un hilo semiconductor. Cuando se realiza manualmente, esto lleva semanas. Microsoft intentó automatizarlo hace unos años utilizando técnicas tempranas de aprendizaje automático y fracasó.

Gracias a la IA agentiva desarrollada en Microsoft Discovery, crearon un agente especializado que ahora ejecuta el proceso de forma automática y continua, generando mapas tridimensionales de las condiciones de los qubits a un ritmo que ningún investigador individual podría igualar.

«El uso de la IA agentiva para automatizar las mediciones supuso un punto de inflexión», afirmó Alam. El agente gestiona ajustes de voltaje en paralelo en cientos de parámetros simultáneamente, algo que los investigadores humanos, que piensan de forma lineal y estructural, no pueden hacer.

Chetan Nayak, investigador técnico de Microsoft al frente del programa cuántico, señaló que el cambio ha sido profundo: «La IA agentiva se ha infiltrado en casi todo lo que hacemos; se ha convertido en una parte muy natural de nuestro flujo de trabajo».

Microsoft Discovery se generaliza

La plataforma que ha servido de base para todo esto ya está disponible para los clientes empresariales. Microsoft Discovery combina agentes de IA especializados para la investigación científica, un motor de descubrimiento (Discovery Engine) para flujos de trabajo de investigación y razonamiento, y seguridad y gobernanza de nivel empresarial. También se encuentra en fase de vista previa inicial una aplicación gratuita de Microsoft Discovery, que puede utilizarse localmente con una cuenta de GitHub Copilot, lo que reduce las barreras de acceso para los investigadores individuales que deseen ejecutar el mismo tipo de flujos de trabajo basados en agentes.

El argumento comercial es claro: el mismo conjunto de capacidades que el equipo cuántico utilizó para acortar su plazo de desarrollo está ahora a disposición de cualquier organización que lleve a cabo una intensa actividad de I+D. Microsoft ya ha observado su adopción en los sectores de las ciencias de la vida, los productos químicos y los materiales, la energía y la fabricación. Syensqo, por ejemplo, lo está utilizando para desarrollar fluidos de última generación para la fabricación de semiconductores.

La fecha de 2029, en su contexto

El calendario cuántico revisado de Microsoft merece una nota de cautela editorial. La empresa ha adelantado su objetivo de 2033 a 2029 basándose en los avances de Majorana 2, lo que supone una aceleración significativa, pero las hojas de ruta cuánticas tienen un historial de compresión optimista. La cifra de fiabilidad 1.000 veces superior se refiere específicamente a las mejoras con respecto a los qubits de Majorana 1, no a una comparación directa con los enfoques de la competencia de IBM o Google, que utilizan arquitecturas fundamentalmente diferentes.

La propia formulación de Nayak es sincera sobre el carácter incremental de esto: «¿Dónde estamos respecto al año pasado? Somos 1 000 veces mejores». Se trata de un hito significativo respecto al año anterior. Si se mantendrá al ritmo necesario para alcanzar la computación cuántica a escala de servicios públicos para 2029 es una pregunta que nadie, ni siquiera Microsoft, puede responder todavía.

Véase también: El Reino Unido y Alemania planean comercializar la supercomputación cuántica

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