Seis empresas japonesas construirán una plataforma cuántica de desarrollo de materiales que combina la computación cuántica con la inteligencia artificial (IA). El anuncio, realizado el 28 de octubre de 2026, reúne a SoftBank, TOPPAN Holdings, AISIN, Asahi Kasei, AGC y DIC, después de que su propuesta conjunta fuera seleccionada por la NEDO, la Organización para el Desarrollo de Nuevas Energías y Tecnología Industrial de Japón.
Qué es la plataforma cuántica
El proyecto, titulado “Research and Development of Innovative Materials Development Platforms Using Quantum Technology”, fue elegido dentro del programa de I+D de la NEDO para infraestructuras mejoradas de sistemas de información y comunicación post-5G. Las empresas firmaron un acuerdo conjunto de investigación y desarrollo que va del año fiscal 2026, que termina el 31 de marzo de 2027, al año fiscal 2028. El objetivo es crear una plataforma de próxima generación que acerque la demostración a la aplicación industrial real.
Por qué combinar computación cuántica e IA
Según el comunicado, el descubrimiento de nuevos materiales enfrenta hoy dos límites: los métodos basados en datos necesitan datos de entrenamiento suficientes, de alta calidad y alta precisión, mientras que las simulaciones basadas en leyes físicas se vuelven cada vez más caras a medida que ganan precisión y escala. Las computadoras cuánticas tienen potencial para simular propiedades de moléculas y electrones de forma más eficiente, pero el número actual de cúbits y las tasas de error aún impiden cálculos a gran escala solo con computación cuántica. Por eso, el proyecto apuesta por un método híbrido que combina cálculo cuántico e IA, como el aprendizaje automático.
Las tres líneas del proyecto
La primera línea verifica en qué áreas puede aplicarse la computación cuántica a materiales de alta demanda industrial, incluidos materiales para baterías de próxima generación, materiales ópticos funcionales para nuevas pantallas y sensores, y materiales superconductores para dispositivos de próxima generación. La segunda desarrolla tecnologías que integran cálculo cuántico e IA para ampliar el alcance de los métodos computacionales y enfrentar límites de escala y costo. La tercera realiza demostraciones por simulación con retroalimentación experimental: los materiales se sintetizan y evalúan a partir de los resultados de la simulación, y los datos experimentales se comparan con los simulados para mejorar la precisión de las predicciones.
El papel de cada empresa
Cada empresa asume la verificación en su ámbito: TOPPAN trabaja con métodos híbridos cuántico-clásicos para materiales aditivos; AISIN, con materiales superconductores; Asahi Kasei, con compuestos orgánicos como electrolitos, polímeros y materiales inorgánicos como electrodos; SoftBank, con una plataforma que conecta computadoras cuánticas con supercomputadoras para generar datos y tecnologías de uso de datos con IA, incluidas demostraciones vinculadas a baterías de próxima generación; AGC, con vidrio óptico y materiales electrónicos; y DIC, con colorantes y materiales semiconductores, prediciendo propiedades antes de la síntesis. El proyecto también prevé colaboración con instituciones especializadas en computación cuántica.
También importa lo que el anuncio aún no es: no se trata de un producto comercial terminado, sino de un programa de investigación con un plazo definido. El resultado esperado es una plataforma en evolución continua, construida a partir de datos cuánticos, de IA y experimentales, para acelerar la creación de materiales en varios sectores industriales.
Crédito de la imagen: SoftBank — imagen oficial del comunicado sobre la plataforma cuántica de materiales.
Fontes: SoftBank — Six Companies Launch Joint R&D to Build a Quantum-Computing-Based Materials Development Platform; Light Reading — SoftBank joins project to build quantum-based platform.
Transparencia: este artículo fue producido con ayuda de inteligencia artificial, cruzando publicaciones públicas en X y fuentes de internet. Recomendamos consultar las fuentes originales para más detalles.
Muse
