IBM apuesta por Qedma para superar los límites de la computación cuántica
La startup israelí Qedma ha cerrado una ronda de financiación Serie A de $26 millones liderada por Glilot Capital Partners, con participación estratégica de IBM. Este hito impulsará el desarrollo de software para mitigar errores en computación cuántica.
El desafío de los errores cuánticos
Las computadoras cuánticas enfrentan problemas de inestabilidad que limitan su aplicación práctica. «Los errores son uno de los principales cuellos de botella», señala el artículo, obstaculizando avances en finanzas, descubrimiento de fármacos y ciencia de materiales.
La solución: software QESEM
Qedma ha desarrollado QESEM (supresión y mitigación de errores cuánticos), tecnología que:
- Analiza patrones de ruido durante la ejecución de algoritmos
- Permite ejecutar circuitos cuánticos 1,000 veces más grandes
- Funciona en hardware actual sin modificaciones
«Podemos lograr la ventaja cuántica incluso antes de alcanzar un millón de qubits» – Netanel Lindner, CTO y cofundador de Qedma
Colaboración estratégica con IBM
Desde septiembre de 2024, el software de Qedma está disponible en el Catálogo de Funciones Qiskit de IBM. Jay Gambetta, VP de Quantum en IBM, destaca: «Queremos que los usuarios puedan escribir el problema y definir parámetros de precisión sin ser expertos en circuitos cuánticos».
Detalles de la inversión
- Monto total: $26 millones (Serie A)
- Líder de ronda: Glilot+ (Glilot Capital Partners)
- Participantes: TPY Capital, Korean Investment Partners e IBM
- Ronda previa: $4.7 millones (2020)
Expansión y visión futura
La startup, fundada por Asif Sinay (CEO), Dorit Aharonov (CSO) y Netanel Lindner (CTO), planea:
- Crecer de 40 a 50-60 empleados
- Contratar ingenieros, investigadores y equipos comerciales
- Mantener enfoque hardware-agnóstico (ya probado en IonQ)
El CEO Asif Sinay anticipa: «Es posible que este mismo año demostremos con confianza que la ventaja cuántica está aquí», refiriéndose al momento en que las computadoras cuánticas superen a las clásicas en tareas específicas.