Un avance significativo en la fabricación de semiconductores fue anunciado por investigadores australianos el 4 de julio de 2025, marcando un hito en la industria. La aplicación exitosa del Aprendizaje Automático Cuántico (QML) para construir un modelo de proceso representa un salto cualitativo en precisión y eficiencia.
La fabricación tradicional de semiconductores es un proceso complejo que involucra cientos de pasos. El Aprendizaje Automático Cuántico aprovecha las propiedades únicas de los estados cuánticos para capturar relaciones de datos intrincadas, incluso con datos limitados. La estructura Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR), desarrollada por el equipo, supera el rendimiento de siete algoritmos de aprendizaje automático tradicionales.
Esta innovación, publicada en Nature Communications el 3 de julio de 2025, tiene el potencial de reducir drásticamente los costos de producción de chips. Los expertos predicen que esta tecnología tendrá un profundo impacto en la industria de semiconductores, permitiendo una fabricación de chips más eficiente y precisa en el futuro.
El equipo de investigación planea colaborar con varios fabricantes de semiconductores para realizar pruebas de campo de la tecnología QKAR, comenzando en septiembre de 2025. Esta colaboración validará aún más la aplicación de la tecnología en entornos de producción del mundo real, allanando el camino para el uso generalizado del aprendizaje automático cuántico en la industria.
La introducción de QML optimizará la fabricación de semiconductores a un grado sin precedentes, apoyando la mejora del rendimiento de la electrónica futura. El equipo está en conversaciones con las principales empresas internacionales de semiconductores para comercializar la tecnología QKAR a finales de 2025, llevándola al mercado global.
Este avance destaca el enorme potencial de la computación cuántica en aplicaciones prácticas, con la posibilidad de desempeñar un papel clave en muchas industrias. El futuro de la producción de chips está siendo remodelado por el poder de la computación cuántica.