Presentamos Majorana 2
Cómo se hizo el nuevo chip cuántico de Microsoft mil veces más confiable gracias a la IA agéntica de Microsoft Discovery
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- Microsoft presenta Majorana 2, su chip cuántico topológico de nueva generación desarrollado con la ayuda de la IA agéntica de Microsoft Discovery.
- Las nuevas características de Majorana 2 incluyen una nueva pila de materiales que permite una mejora de 1.000 veces en la fiabilidad respecto a la generación anterior de qubits, con una vida media de 20 segundos e instancias que duran hasta un minuto.
- Microsoft espera ahora lograr un ordenador cuántico escalable para 2029, lo que reduce a la mitad su calendario original.
- Microsoft Discovery ya está disponible a nivel general. La plataforma para Frontier R&D permite a los clientes desplegar equipos de agentes de IA, guiados por la experiencia humana, para acelerar el descubrimiento científico.
- La nueva aplicación Microsoft Discovery ofrece una versión local de las capacidades principales de la plataforma que las personas pueden descargar de manera gratuita y usar con una cuenta de GitHub Copilot.
Microsoft ha presentado Majorana 2, su nuevo chip cuántico topológico que cuenta con una pila de materiales de nueva generación y qubits mil veces más fiables que sus predecesores. Con este progreso, el equipo espera ahora lograr un ordenador cuántico escalable para 2029, lo que reduce a la mitad su calendario original.
Al aplicar los avances recientes en IA agéntica diseñada de manera especial para acelerar el proceso científico y acelerar la colaboración, el equipo cuántico de Microsoft supera barreras clave en fiabilidad, velocidad y tamaño que han limitado la aplicación de la computación cuántica a escenarios reales.
Por ejemplo, los qubits del nuevo chip pueden mantener su estado cuántico 1.000 veces más tiempo que la primera generación, lo que permite un cálculo más fiable. Mientras que otros enfoques comunes miden la «vida» de un qubit en microsegundos, Majorana 2 ofrece una vida media de qubit de 20 segundos, con algunas instancias que pueden durar hasta un minuto. Esa mejora es más o menos comparable a inventar una batería de teléfono que, en lugar de morirse en un día, podría durar casi tres años con una sola carga.
Esta fiabilidad excepcional, alta velocidad (operaciones de un microsegundo) y pequeño tamaño de qubits (1/100 de milímetro) han puesto al equipo en camino para lograr un ordenador cuántico escalable que sea valioso a nivel comercial para 2029. Una máquina así podría abordar problemas intratables en salud global, suministro de alimentos, sostenibilidad, producción energética y más, según la empresa.
«Necesitamos hacer mejoras cada año que nos acerquen a entregar un ordenador que creemos tendrá un enorme valor comercial y social», dijo Chetan Nayak, investigador técnico de Microsoft. «Tenemos que seguir con los avances hacia esa hoja de ruta para lograrlo, pero ¿dónde estamos respecto al año pasado? Somos mil veces mejores.»
Ahora, otros que buscan avances científicos o de ingeniería pueden aprovechar la misma experiencia en IA agéntica que el propio equipo cuántico de Microsoft utiliza en su programa Majorana.
La compañía también anunció la disponibilidad general de Microsoft Discovery, su plataforma integral para que las organizaciones adopten Frontier R&D. Esto combina agentes de IA especializados para la investigación y desarrollo científico, un Motor de Descubrimiento que impulsa los flujos de trabajo de investigación y razonamiento, además de seguridad, gobernanza y transparencia a nivel empresarial.
Microsoft también presentó en una vista previa una aplicación Microsoft Discovery con capacidades básicas que las personas pueden descargar gratis y ejecutar a nivel local en sus ordenadores con una cuenta de GitHub Copilot, lo que reduce la barrera de entrada para investigaciones avanzadas impulsadas por IA.
Microsoft Discovery permite a los investigadores desplegar equipos autónomos de agentes, guiados por la experiencia humana, que pueden razonar sobre grandes cantidades de conocimiento, generar hipótesis, optimizar experimentos, validar teorías y aprender en un bucle continuo. Los controles integrados ayudan a garantizar que la investigación se mantenga alineada con las prioridades, los estándares de seguridad y cumplimiento, y los requisitos de seguridad.
«En el año transcurrido desde nuestro lanzamiento, hemos visto a clientes iluminar casos de uso en sectores críticos como ciencias de la vida, productos químicos y materiales, energía, manufactura y bienes de consumo», dijo Aseem Datar, vicepresidente corporativo de innovación de producto de Microsoft Discovery. «Con empresas como Syensqo, que desarrolla fluidos de próxima generación para la fabricación de semiconductores, las oportunidades de impacto son enormes.»
Los propios científicos e ingenieros del equipo cuántico han utilizado las capacidades de IA agéntica en Microsoft Discovery para gestionar flujos de trabajo, automatizar mediciones, optimizar la fabricación, identificar fallos antes desconocidos y proponer nuevas soluciones.
«La IA agéntica ha permeado casi todo lo que hacemos—se ha convertido en una parte muy natural de nuestro flujo de trabajo», dijo Nayak.
«Los agentes pueden acelerar las cosas tanto o tan poco como quieras. Puede ser tan sencillo como reunir información y resumirla, o puede avanzar más en el camino de sintetizarla más o generar una hipótesis interesante. Creo que eso es en extremo poderoso ahora mismo.»
La IA agéntica puede ayudar a encontrar nuevos materiales
Majorana 1, introducido apenas el año pasado, fue revolucionario porque empleaba un superconductor topológico, una categoría especial de material que puede crear un estado nuevo de la materia que permite una computación cuántica más estable. Para mejorar la prueba de concepto original, el equipo revisó la pila de materiales.
El superconductor Majorana original usaba aluminio, pero Majorana 2 emplea plomo, que se usa por lo general para proteger a personas y equipos de la radiación en hospitales e industrias. En un ordenador cuántico, un superconductor de plomo ayuda a proteger los frágiles qubits de perturbaciones cósmicas que pueden volverlos inestables, pero tomó años descubrir cómo superar otros compromisos. «Eso fue en realidad un cambio bastante grande, y llevó a mejoras enormes, enormes en la calidad del dispositivo», dijo Nayak.
Aunque esta línea de investigación de materiales comenzó mucho antes de la llegada de la IA agéntica, el equipo la utilizó para ayudar a gestionar la fabricación del nuevo dispositivo, y Microsoft Discovery se utiliza de manera más extensa para futuros trabajos con materiales de Majorana.
Las partes críticas de los dispositivos cuánticos de Majorana están diseñadas átomo por átomo. Para mantener cada átomo en su lugar correcto, se puede añadir otro material, una impureza, a la estructura cristalina. Pero añadir demasiado o de forma incorrecta lo altera, por lo que es un equilibrio difícil de lograr, dijo Zulfi Alam, vicepresidente corporativo de quantum en Microsoft.
«Encontrar la receta exacta, la cantidad adecuada para obtener la estructura energética deseada, requiere mucha experimentación en el antiguo orden mundial. En el nuevo orden mundial, mediante simulaciones, se puede ver dónde está el que puede ser un muy probable objetivo. Y con ese conocimiento, de manera ideal solo tienes que experimentar una vez», dijo.
La IA agéntica puede analizar la información a gran escala
El proyecto de computación cuántica tiene muchas partes móviles: software, arquitectura, diseño, la pila de materiales, procesos de fabricación, mediciones, etc. Un cambio en un área tiene ramificaciones que pueden requerir compensación en otro lugar. Los agentes de IA ayudan al equipo a seguir estas conexiones complejas e interrelacionadas, explicó Nayak.
El proyecto cuántico también cuenta con enormes cantidades de datos—casi dos décadas de totalidad, en muchos formatos diferentes. Antes de la IA, los datos estaban estancados en compartimentos aislados. «Al ejecutar agentes de IA con estos datos, son capaces de resintetizar y crear correlaciones que nosotros, como humanos, no podemos ver porque ningún individuo tiene tanta visión a través de tantos datos», dijo Alam.
Además, el equipo cuántico está repartido por varios países, con especialidades muy distintas, como física, ingeniería mecánica e ingeniería de procesos. Es imposible que una sola persona sea experta en todo. Es un problema común en la investigación científica interdisciplinar, por eso el equipo cuántico de Microsoft creó un agente de IA para organizar y analizar información y facilitar que otros la encuentren.
«La IA es capaz de sintetizar conocimientos de todas estas disciplinas diferentes», dijo Alam, lo que ahorra a todos el tiempo y las molestias de entrevistar a los especialistas o de leer sobre otro tema. La IA agéntica puede «procesar en paralelo tanta información en muy poco tiempo para darte una recomendación», añadió. La IA solo ofrece orientación; no decide. «Siempre está el ‘científico en el bucle’.»
La IA agéntica puede acelerar los experimentos
Crear un estado topológico requiere establecer cientos de parámetros. Entonces puede comenzar la medición, que es clave para realizar cálculos cuánticos. Cuando lo realiza una persona, estos procesos duran semanas. De hecho, la medición es tan difícil y consume tanto tiempo que el equipo intentó automatizarla hace unos años por medio de formas anteriores de aprendizaje automático, pero no fue posible, explicó Alam.
A través de las capacidades de agente disponibles en Microsoft Discovery, el equipo pudo crear un agente de IA especializado para este trabajo, lo que redujo el tiempo de ciclo en órdenes de magnitud, añadió.
Las capacidades de reconocimiento de patrones de la IA ayudaron con la difícil tarea de medir en qué estado se encuentra el qubit y detectar si hay un número par o impar de miles de millones de electrones en un cable semiconductor. Los agentes de IA ejecutan el proceso de manera automática y continua, a través de la construcción de un mapa 3D de las condiciones que un solo científico nunca podría hacer de la misma manera, explicó Alam.
«Usar IA agéntica para automatizar las mediciones fue un cambio radical», dijo. «Pasa por unas matemáticas y empieza a decir: ‘Oye, ¿dónde encuentro el punto más bajo donde todo funcione?’ Y puede hacer todos estos ajustes de voltaje en paralelo, algo que un humano no puede hacer. La manera en que funciona nuestra mente es que somos más lineales.»
La IA agéntica puede silenciar el ruido
Los datos no son información: necesitan ser filtrados, analizados y contextualizados para tener sentido. Por ejemplo, el equipo desarrolló un agente de IA capaz de combinar conocimientos de física, dispositivos e institucionales para filtrar datos en bruto del proceso de fabricación del equipo cuántico y detectar una lectura de sensor de temperatura sin calibrar que desajustaba las cosas.
Alam compara el proceso con el resumen de IA de una llamada de Teams, que omite las bromas amistosas para enumerar los tres o cuatro puntos clave. «Eso es justo lo que la IA hace a mayor escala, cuando la ciencia está involucrada», dijo.
Microsoft Discovery fue creado como una plataforma que combina la IA con el método científico, y muchas de las herramientas de IA agéntica que utiliza el equipo cuántico son transferibles y relevantes para la exploración científica en otros ámbitos.
Este tipo nuevo de I&D Frontier permite a un científico «ser el punto de ancla y observar muchas, muchas disciplinas diferentes a la vez con una fidelidad muy alta y poder extraer correlaciones de ello», dijo Alam. «Es la esencia de lo que todo equipo de alto rendimiento y vanguardista quiere hacer.»
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Foto principal: Majorana 2, un chip cuántico de nueva generación construido con la ayuda de la IA agéntica de Microsoft Discovery. Foto de John Brecher para Microsoft.
Catherine Bolgar escribe sobre IA e innovación en Microsoft, desde los avances en computación cuántica hasta cómo la IA ayuda a la gente común. Antes, Catherine escribió sobre tecnología y negocios para varias publicaciones, y fue editora en el Wall Street Journal en Nueva York y Bruselas. Enseñó matemáticas en el instituto de Kenia, donde aprendió suajili. En la actualidad vive en Francia. Pueden contactar con Catherine en LinkedIn.