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Cómo la IA, la computación cuántica y la clásica están transformando las supercomputadoras

(Dan Tri) - Jack Dongarra, conocido como el "padre de las supercomputadoras y el software científico", acaba de delinear un futuro prometedor para la computación de alto rendimiento.

Báo Dân tríBáo Dân trí08/08/2025

Como ganador del Premio Turing 2021 (también conocido como el Premio Nobel de la informática) y uno de los fundadores de la Lista Top 500 que clasifica las supercomputadoras más poderosas del mundo, las opiniones de Dongarra sobre el futuro de la supercomputación son guías importantes tanto para la comunidad científica como para la industria en general.

Computadoras híbridas: soluciones para el futuro

Según Dongarra, la próxima generación de supercomputadoras no será simplemente una actualización de hardware tradicional, sino una combinación inteligente de sistemas informáticos clásicos con tecnología cuántica e inteligencia artificial (IA).

Este se considera un paso decisivo para superar los límites actuales de la Ley de Moore, cuando la miniaturización de los transistores casi ha alcanzado una barrera física.

Dongarra enfatiza que el futuro de la supercomputación no está en reemplazar completamente los sistemas clásicos por computadoras cuánticas, sino en una combinación armoniosa de ambos.

Describe este sistema híbrido como una máquina de computación de múltiples capas, donde cada componente asumirá las tareas más adecuadas a sus características.

En la visión de Dongarra, las unidades de procesamiento cuántico (QPU) actuarían como “aceleradores especializados” para problemas de optimización complejos, particularmente en simulaciones moleculares para descubrir nuevos medicamentos o materiales.

Estos problemas son exponencialmente complejos, lo que dificulta su resolución incluso para las supercomputadoras más potentes de la actualidad. Sin embargo, las computadoras cuánticas, que pueden aprovechar los efectos de superposición y entrelazamiento cuántico, pueden gestionarlos con mucha mayor eficiencia.

Mientras tanto, las CPU y GPU tradicionales seguirán gestionando las principales tareas informáticas, procesando big data y ejecutando algoritmos de IA. Esta razonable división del trabajo no solo optimiza el rendimiento, sino que también ayuda a aprovechar al máximo las ventajas de cada tipo de procesador.

Una de las perspectivas más singulares de Dongarra es el papel de la IA en el sistema de supercomputadoras del futuro. Considera la IA no simplemente como una aplicación que se ejecuta en una supercomputadora, sino como el "pegamento" que conecta y coordina todo el sistema.

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Jack Dongarra juega un papel clave en la computación de alto rendimiento (Foto: Departamento de Energía de EE. UU.)

Según Dongarra, la IA optimizará las supercomputadoras en tiempo real, utilizando técnicas de modelado predictivo para asignar recursos de forma inteligente. El sistema podrá decidir automáticamente cuándo usar procesadores clásicos, cuándo cambiar a QPU y cómo coordinarlos para una eficiencia óptima.

Esta visión se está haciendo realidad a través de muchos proyectos pioneros.

El gigante de semiconductores Nvidia y Quantum Machines acaban de presentar el sistema DGX Quantum, que conecta estrechamente controladores cuánticos con superchips de IA en solo unos pocos microsegundos.

El sistema permite la corrección de errores cuánticos en tiempo real y la calibración del procesador cuántico basada en IA, lo que abre nuevas posibilidades para aplicaciones híbridas cuántico-clásicas.

Nuevos desafíos en la carrera tecnológica global

Dongarra tampoco evitó hablar de los desafíos que enfrenta la industria de la supercomputación, como la falta de financiación para la investigación y la presión competitiva internacional, especialmente de China.

Los recientes avances de China en este campo, como el ordenador cuántico Jiuzhang, que puede realizar tareas 180 millones de veces más rápido que el superordenador más potente, o el procesador cuántico Zuchongzhi 3.0, con 105 cúbits, han sido una llamada de atención para los países occidentales.

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La computadora cuántica Jiuzhang de China puede realizar tareas 180 millones de veces más rápido que la supercomputadora más poderosa (Foto: Spectrum)

La concesión del Premio Jack Dongarra a la trayectoria profesional temprana de este año al Dr. Lin Gan de la Universidad de Tsinghua (China) por sus contribuciones a los algoritmos de HPC que unen los sistemas clásicos y cuánticos reafirma aún más la naturaleza global de esta carrera.

Dongarra pide una mayor cooperación internacional a través de organizaciones como la Inteligencia Artificial de América del Norte (NAAI), a la que se unió recientemente, para promover la integración ética de la IA en las supercomputadoras.

Dongarra señala desafíos igualmente importantes en el desarrollo de recursos humanos. Aún existe una gran escasez de talento con experiencia interdisciplinaria en IA, computación cuántica y HPC.

Si bien iniciativas como el Programa Quantum de Texas están ampliando el grupo de talentos, la preparación generalizada aún está muy lejos.

Además, la integración de IA, HPC y tecnologías cuánticas en flujos de trabajo unificados requiere una compleja coordinación de infraestructura que ralentiza la implementación. La ciberseguridad también se está volviendo más compleja, ya que estos sistemas híbridos pueden ser atacados desde múltiples direcciones.

Nos esperan aplicaciones innovadoras

El potencial de los sistemas híbridos de supercomputación no es solo teórico. Se están desarrollando aplicaciones prácticas a un ritmo acelerado, desde el descubrimiento de fármacos hasta la modelización climática, desde la optimización financiera hasta el desarrollo de materiales avanzados.

En el campo médico, los sistemas híbridos pueden simular reacciones moleculares complejas para encontrar nuevos compuestos farmacéuticos con mayor rapidez y precisión.

En el caso del cambio climático, la capacidad de procesar modelos climáticos globales con alta resolución ayudará a los científicos a predecir y responder mejor a los fenómenos meteorológicos extremos.

En finanzas, los algoritmos de optimización cuántica podrían revolucionar el análisis de riesgos y la gestión de carteras. Y en la investigación de materiales, la capacidad de simular la estructura atómica a un nivel sin precedentes podría allanar el camino para materiales superconductores, baterías de alta energía y aleaciones avanzadas.

Para hacer realidad esta visión, Dongarra enfatizó la importancia de construir la infraestructura adecuada. Esto incluye no solo hardware avanzado, sino también middleware para integrar circuitos cuánticos con recursos de computación clásica.

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La supercomputadora ABCI-Q de Japón (Foto: Wccftech).

Los centros de supercomputación de todo el mundo están implementando activamente esta infraestructura híbrida. El Centro Global de Investigación y Desarrollo de Tecnología Empresarial de IA Cuántica (G-QuAT) de Japón, con su supercomputadora ABCI-Q, está equipada con 2020 GPU Nvidia H100, integradas con los procesadores cuánticos superconductores de Fujitsu, los procesadores de átomos neutros QuEra y los procesadores fotónicos OptQC.

De igual manera, proyectos europeos como la supercomputadora Júpiter de Alemania, la Fugaku de Japón y la PSNC de Polonia han comenzado a integrar hardware de computación cuántica. El anuncio de Dinamarca sobre sus planes para construir la supercomputadora cuántica Magne con 50 cúbits lógicos iniciales, en colaboración con Microsoft y Atom Computing, también refleja esta tendencia global.

Prepárate para una nueva era que está comenzando

Dongarra predice que el período 2025-2030 verá una explosión de aplicaciones híbridas de IA cuántica.

Los casos de uso iniciales incluirán redes generativas cuánticas antagónicas para el descubrimiento de fármacos, aprendizaje de refuerzo impulsado por subrutinas cuánticas y solucionadores de optimización mejorados cuánticamente aplicados a problemas logísticos del mundo real.

IBM, con su hoja de ruta cuántica, espera lograr avances significativos este año, eliminando algunas de las mayores barreras para escalar el hardware cuántico.

Para 2026, el chip Kookaburra de IBM creará un sistema de 4.158 qubits, lo que marcará un gran avance en las capacidades de computación cuántica.

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La visión de Jack Dongarra sobre el futuro de la supercomputación no es solo una predicción científica, sino también un llamado a la acción. La combinación de la computación clásica, cuántica y de IA creará capacidades computacionales sin precedentes, abriendo la puerta a la solución de los mayores desafíos de la humanidad.

Como dijo Jack Dongarra, estamos entrando en una nueva era de la informática, donde los límites entre lo posible y lo imposible se redefinirán por completo. La pregunta no es si esto sucederá, sino si estamos preparados para aprovecharlo.

Fuente: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/cach-ai-luong-tu-va-tinh-toan-co-dien-dinh-hinh-lai-sieu-may-tinh-20250807140924177.htm


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