Dos ordenadores cuánticos, uno en Ohio y otro en Japón, entrelazan sus pulsos con dos de los superordenadores más potentes del mundo. Nada de esto ocurre en una sala diáfana ni con un espectacular juego de luces. Sucede en el interior de grandes cilindros blancos refrigerados casi hasta el cero absoluto y en bastidores anónimos que zumban en centros de datos. Lo que estas cuatro máquinas han conseguido, sin embargo, tiene algo de fundacional: simular la estructura electrónica de una molécula de 12.635 átomos, la mayor jamás abordada con hardware cuántico.
El logro, fruto de una colaboración entre la Clínica Cleveland, IBM y el instituto científico japonés RIKEN, no representa todavía una victoria definitiva de lo cuántico sobre lo clásico. Los resultados, publicados en mayo de 2026, igualan la precisión de métodos convencionales bien establecidos sin superarlos de forma inequívoca. Pero el experimento demuestra que el camino híbrido —repartir el trabajo entre máquinas que aún cometen errores y supercomputadores que los corrigen— es una estrategia viable para extraer utilidad práctica de una tecnología que todavía no ha alcanzado su madurez.
Cuando un investigador biomédico quiere entender cómo un fármaco se acopla a una proteína, necesita resolver un problema de mecánica cuántica: determinar los estados y las energías de sus electrones. Los ordenadores convencionales pueden aproximar la solución para moléculas pequeñas, pero el coste computacional crece de forma exponencial con el tamaño del sistema. La promesa de la computación cuántica es que, al «hablar» el mismo idioma que la naturaleza —la física cuántica—, podrá resolver estos problemas sin atajos. El obstáculo es que los procesadores cuánticos actuales son pequeños y frágiles: cualquier vibración térmica o interferencia electromagnética introduce errores que degradan el cálculo.
El equipo dirigido por Kenneth Merz, de la Clínica Cleveland, sorteó esta limitación con una división quirúrgica del trabajo. No intentó que los ordenadores cuánticos simularan la molécula completa, sino que les encargó únicamente el cálculo de ciertas propiedades de fragmentos moleculares seleccionados. El resto de la simulación —la mayor parte— corrió a cargo de dos superordenadores clásicos: Fugaku y Miyabi-G.
Un récord de 12.635 átomos
La molécula protagonista del experimento es un complejo proteína-ligando, una combinación de una proteína y una pequeña molécula que se une a ella. Merz explica que se trata de sistemas bien conocidos y utilizados como ejemplos fundamentales en ciencias biomédicas. Para acercar la simulación a las condiciones reales de laboratorio, el equipo reprodujo además una capa de agua alrededor del complejo molecular, un detalle que añade complejidad pero también relevancia biológica.
La cifra de 12.635 átomos multiplica por cuarenta la del mayor sistema molecular simulado previamente con un ordenador cuántico. «Esto ha sido un sueño para mí, y aquí estamos», declaró Merz al conocer los resultados. La frase no es un exabrupto retórico: el investigador lleva décadas trabajando en métodos computacionales para el descubrimiento de fármacos, y la posibilidad de que los ordenadores cuánticos empiecen a ser útiles en su campo, aunque sea de forma incremental, supone un cambio de paradigma que muchos colegas de su generación no esperaban presenciar.
La danza híbrida
El procedimiento duró más de cien horas y consistió en un intercambio continuo de información entre las cuatro máquinas. Los ordenadores cuánticos —dos procesadores IBM Heron, uno instalado en RIKEN y otro en la Clínica Cleveland— calculaban las propiedades cuánticas de los fragmentos asignados. Los superordenadores Fugaku y Miyagi-G, situados entre los más potentes del planeta, tomaban ese resultado como punto de partida para sus propios cálculos clásicos, y devolvían a su vez nuevos datos a los procesadores cuánticos.
Jerry Chow, de IBM, compara esta coreografía con una cadena de montaje en la que cada máquina hace aquello para lo que está mejor dotada. «A mí lo que me entusiasma es que esto no ha hecho más que empezar», afirma. El investigador insiste en que el nuevo récord es un primer paso más que una demostración concluyente, pero subraya el valor de «empujar los límites de lo que se puede hacer».
Junyu Liu, físico de la Universidad de Pittsburgh que no participó en el estudio, valora el trabajo precisamente por su enfoque pragmático: ofrece pasos prácticos hacia cálculos cuánticos útiles utilizando hardware que ya está en funcionamiento. «La escala del experimento es genuinamente impresionante», señala.
Los cuatro motores del cálculo
Cada una de las cuatro máquinas que participaron en el experimento merece una mirada más detenida. Los procesadores IBM Heron representan la última generación de la compañía estadounidense: chips de 133 cúbits con una arquitectura que reduce las interferencias entre cúbits vecinos, uno de los principales focos de error en los diseños anteriores. El que opera en la Clínica Cleveland forma parte de una colaboración más amplia entre IBM y la institución médica para explorar aplicaciones biomédicas de la computación cuántica. Su gemelo en RIKEN, en la prefectura japonesa de Saitama, es una de las piezas centrales de la estrategia nipona para no quedarse atrás en la carrera cuántica.
Fugaku, por su parte, fue el superordenador más rápido del mundo entre 2020 y 2022, y sigue figurando en el Top 5 global. Desarrollado por Fujitsu e instalado en el centro RIKEN de Kobe, su nombre evoca el monte Fuji y su capacidad de cálculo se mide en exaflops —más de 400 cuatrillones de operaciones por segundo en su configuración máxima—. Miyabi-G es su hermano menor pero más especializado: un sistema diseñado específicamente para cargas de trabajo de inteligencia artificial y simulaciones científicas que entró en operación en 2025.
La combinación de estas cuatro máquinas no fue un capricho logístico sino una necesidad técnica. Los cálculos cuánticos generan distribuciones de probabilidad que los superordenadores clásicos pueden refinar y extender mediante algoritmos como el Monte Carlo cuántico o la teoría del funcional de la densidad. A su vez, los resultados clásicos permiten calibrar los parámetros de los circuitos cuánticos para la siguiente iteración. Es una simbiosis que, según los investigadores, resultó más rápida que intentar resolver el problema completo con métodos puramente clásicos, aunque la ventaja aún no sea abrumadora.
Ventaja cuántica: la pregunta abierta
El concepto de «ventaja cuántica» —el punto en el que un ordenador cuántico resuelve un problema que ningún ordenador clásico puede abordar en un tiempo razonable— es el santo grial de la disciplina. En 2019, Google anunció que su procesador Sycamore había alcanzado ese hito para una tarea muy específica y sin aplicaciones prácticas. Desde entonces, cada avance significativo reabre el debate.
Liu advierte que, en el caso del experimento de Merz y Chow, la cuestión sigue sin respuesta: «Si se puede demostrar matemáticamente de forma rigurosa que hay casos en los que el método híbrido garantizará siempre un rendimiento superior es todavía una pregunta abierta». Dicho de otro modo: el experimento sugiere que los ordenadores cuánticos pueden ser superiores para ciertas partes del cálculo, pero no lo demuestra de forma concluyente ni permite generalizar esa superioridad a otros sistemas moleculares.
Esta honestidad intelectual es característica de un campo que ha aprendido a desconfiar del hype. La computación cuántica ha generado tantas expectativas infladas como avances reales en la última década, y los investigadores que trabajan en la trinchera prefieren hablar de progreso incremental antes que de revoluciones. «Hay una oleada de fondo que empuja los límites de lo que se puede hacer», resume Chow. «Para mí, lo emocionante es que esto no ha hecho más que empezar.»
Proteínas, fármacos y la promesa biomédica
El vínculo entre computación cuántica y descubrimiento de fármacos no es nuevo. En 2017, un equipo de IBM simuló la estructura del hidruro de berilio, una molécula de solo tres átomos, en un procesador de siete cúbits. Aquello fue un experimento de prueba conceptual. Casi una década después, la escala ha saltado de tres a más de doce mil átomos, pero las aplicaciones farmacológicas reales siguen requiriendo una precisión y una fiabilidad que los ordenadores cuánticos actuales no pueden garantizar.
El complejo proteína-ligando elegido por el equipo de Merz es un sistema modelo, no un fármaco candidato real. Pero el salto metodológico es relevante: si se puede simular con precisión un complejo de este tamaño con una estrategia híbrida, el camino hacia sistemas de interés terapéutico —como las interacciones entre una enzima y un inhibidor diseñado para bloquearla— se acorta. La capa de agua añadida a la simulación es significativa en este sentido, porque refleja el entorno real en el que ocurren las interacciones biomoleculares dentro del organismo, no las condiciones idealizadas de un modelo teórico.
La Clínica Cleveland no es un actor casual en esta historia. La institución médica estadounidense ha apostado fuerte por la computación cuántica como herramienta de investigación traslacional, y su alianza con IBM —que incluye la instalación permanente de un ordenador cuántico en sus instalaciones— es una de las colaboraciones más visibles entre el sector sanitario y la industria cuántica. La presencia de Merz, un químico computacional con décadas de experiencia en simulaciones de biomoléculas, como líder del equipo subraya la orientación práctica del proyecto.
El zumbido de lo que viene
La computación cuántica atraviesa un momento paradójico. Por un lado, las previsiones más optimistas de hace una década no se han cumplido: no hay todavía un ordenador cuántico tolerante a fallos, y el número de cúbits lógicos —los que realmente pueden usarse para cálculos fiables— sigue siendo modesto en comparación con los miles o millones que requerirán las aplicaciones transformadoras. Por otro lado, experimentos como el de la Clínica Cleveland e IBM muestran que la estrategia de buscar utilidad práctica antes de alcanzar la perfección técnica está dando frutos.
Los procesadores IBM Heron que protagonizan este experimento representan un peldaño en esa escalera. Con 133 cúbits y una arquitectura pensada para minimizar el «crosstalk» —las interferencias indeseadas entre cúbits—, no pretenden ser la máquina definitiva, sino una plataforma lo bastante estable como para ejecutar algoritmos híbridos de utilidad incremental. La hoja de ruta de IBM contempla procesadores de más de mil cúbits para finales de la década, y la integración con superordenadores clásicos es una parte explícita de su estrategia.
La pregunta ya no es si los ordenadores cuánticos serán útiles, sino cuándo y para qué tareas concretas. Experimentos como este, que no persiguen titulares grandilocuentes sino avances medibles, van acotando la respuesta. Merz, Chow y su equipo internacional han añadido una pieza al rompecabezas: la demostración de que una alianza entre máquinas imperfectas puede llevar el cálculo cuántico a territorios que hace apenas unos años parecían inaccesibles.
«Esto ha sido un sueño para mí, y aquí estamos. Pero lo emocionante es que esto no ha hecho más que empezar», reflexionan los investigadores implicados.
