Investigadores descubren nuevas perspectivas sobre el entrelazamiento cuántico

Un equipo de físicos ha anunciado un avance en la comprensión del entrelazamiento cuántico, que podría revolucionar la computación cuántica. El estudio, publicado el 25 de septiembre de 2025, demuestra un método novedoso para medir el entrelazamiento con mayor precisión. Esto podría allanar el camino para redes cuánticas más estables.

Avance Cuántico Impulsa la Tecnología de Teletransportación

15 de septiembre de 2025 Reportado por IA

Científicos han anunciado un nuevo avance cuántico que podría revolucionar la teletransportación y la computación al habilitar una transferencia más eficiente de información cuántica. El descubrimiento involucra un método novedoso para entrelazar partículas a mayores distancias. Este avance se reveló en un estudio publicado hoy.

Investigadores descubren efectos cuánticos en la navegación de las aves

Un nuevo estudio de la Universidad de Oxford revela que las aves podrían usar el entrelazamiento cuántico para detectar el campo magnético de la Tierra en la navegación. Los hallazgos, publicados en Nature, desafían las explicaciones clásicas de la migración aviar. Este avance abre puertas al entendimiento de procesos cuánticos en la biología.

Científicos descubren mecanismo novedoso de entrelazamiento cuántico

1 de octubre de 2025 Reportado por IA

Investigadores de la Universidad de California, Berkeley, han descubierto un nuevo mecanismo para el entrelazamiento cuántico que persiste a temperatura ambiente. Este avance, detallado en un estudio publicado el 30 de septiembre de 2025, podría allanar el camino para tecnologías cuánticas prácticas. El hallazgo desafía suposiciones previas sobre la estabilidad del entrelazamiento.

Avance en IA resuelve problema de larga data en física cuántica

30 de septiembre de 2025 Reportado por IA

Investigadores del MIT han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que aborda eficientemente el problema de muchos cuerpos cuánticos, un desafío sin resolver durante 50 años. El nuevo método utiliza aprendizaje automático para aproximar estados cuánticos complejos con una velocidad sin precedentes. Este avance podría acelerar el progreso en computación cuántica y ciencia de materiales.