• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Eagle: primer procesador cuántico de 127 qubit de IBM

Computación cuántica

noviembre 16, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Noticias

IBM acaba de anunciar un importante hito en la computación cuántica: el primer procesador que supera los 100 qubit. Lo que supone un gran avance en computación cuántica. Eagle es un procesador de 127 qubit que, según indica IBM, es el primero que no puede ser simulado mediante el uso de un ordenador clásico.

Una nueva tecnología se lanzará el 23 de noviembre en el IBM Quantum Summit 2021, el evento organizado por la empresa para presentar las nuevas propuestas relacionadas con la computación cuántica.

Rendimiento del nuevo procesador

IBM no ha anunciado aún cuál es el volumen cuántico de este nuevo procesador. El volumen cuántico, es una métrica creada por la propia IBM, mediante la cual se pretende medir el rendimiento de una computadora cuántica para resolver problemas complejos.
La cual no se basa únicamente en el número de qubit, sino que también tiene en cuenta la forma en que interactúan entre ellos. Lo que da una visión más realista de la capacidad del ordenador cuántico.

A pesar de este avance, IBM no ha reclamado todavía haber alcanzado la supremacía cuántica. Lo que significa que este procesador cuántico sería capaz de resolver problemas que son imposibles para las computadoras clásicas. Aunque supone un gran paso los acerca a ese hito.

Actualizar expresslanets a ES Modules con tsx y Vitest
En Analytics Lane
Actualizar expresslanets a ES Modules con tsx y Vitest

Hoja de ruta para llegar a los 1121 qubit en 2023

El anuncio de Eagle se acompañó de la hoja de ruta de IBM que promete llegar a los 433 qubit el año que viene con Osprey y a los 1121 en 2023 con Condor.

Imagen de Michael Gaida en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026
  • Actualizar expresslanets a ES Modules con tsx y Vitest
  • Migrar tslane a un paquete dual CommonJS y ESM con tsup y Vitest
  • Curiosidad: Por qué la criptografía habla siempre de Alice y Bob
  • Errores comunes al interpretar resultados estadísticos
  • Método del codo: interpretación correcta y limitaciones
  • Dashboard CLV: cuatro modelos, un mismo dataset, conclusiones muy distintas
  • Pareto/NBD: cuando el abandono silencioso cambia el CLV
  • Cómo construir tu primer scorecard paso a paso

Publicado en: Noticias Etiquetado como: Computación cuántica

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Migrar tslane a un paquete dual CommonJS y ESM con tsup y Vitest

octubre 1, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo construir tu primer scorecard paso a paso

septiembre 29, 2026 Por Daniel Rodríguez

Actualizar expresslanets a ES Modules con tsx y Vitest

septiembre 24, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final) publicado el julio 23, 2026 | en Opinión
  • Copiar y pegar Activar copiar y pegar en VirtualBox publicado el mayo 1, 2019 | en Herramientas
  • pandas Pandas: Seleccionar las primeras o últimas filas de un DataFrame Pandas con head() o tail() publicado el marzo 8, 2021 | en Python
  • La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1) publicado el junio 4, 2026 | en Opinión
  • Creación de gráficos interactivos en Jupyter Notebook con Python publicado el septiembre 17, 2018 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto