IBM anunció el 24 de agosto de 2026 Qiskit Fermions, un paquete de herramientas de código abierto destinado a investigadores que trabajan en la simulación de sistemas fermiónicos mediante computación cuántica. El paquete permite representar operadores y circuitos fermiónicos, construir operaciones de transformación entre sistemas fermiónicos y cúbits, y después ensamblar el flujo de trabajo dentro del compilador de Qiskit.
Muchas cuestiones de la química cuántica y la física de materiales tratan con partículas fermiónicas que interactúan, mientras que los ordenadores cuánticos ejecutan circuitos utilizando cúbits. IBM considera que convertir el problema en una representación de cúbits en una etapa temprana puede provocar la pérdida de parte de la estructura física del problema. Por ello, Qiskit Fermions conserva la representación fermiónica durante varias etapas del proceso de compilación y no realiza la síntesis a cúbits hasta una fase posterior del flujo.
Conversión diferida y diseño personalizable
El paquete introduce el concepto de «circuito fermiónico», una representación similar a un circuito cuántico, pero que opera sobre modos fermiónicos en lugar de cúbits. El investigador puede elegir el componente de codificación que determina el método de conversión a cúbits, así como el método de aproximación de la evolución temporal, o escribir sus propios componentes.
Este enfoque se basa en el marco de compilación multirrepresentacional presentado por Qiskit en la versión 2.5. El flujo de trabajo comienza con un operador y un circuito fermiónicos; después, la síntesis a cúbits tiene lugar a mitad del proceso de compilación, antes de completar el flujo utilizando circuitos cuánticos tradicionales. IBM afirma que mantener disponible durante más tiempo la información sobre la simetría fermiónica podría permitir optimizaciones que no serían posibles después de reducir completamente el problema al nivel de los cúbits.
Un ejemplo de profundidad constante
IBM presenta un modelo unidimensional de Fermi-Hubbard para ilustrar la idea. En el ejemplo, los términos de movimiento se agrupan en «grupos de flujo» antes de la conversión a cúbits. Al añadir un solo cúbit auxiliar, es posible convertir un grupo completo de términos de transferencia de partículas en operaciones de un solo cúbit, en lugar de ejecutarlos mediante múltiples puertas de entrelazamiento.
Según la medición incluida en el anuncio, la profundidad de las puertas de dos cúbits se mantuvo constante en 12 al aumentar el modelo de cuatro sitios a 100 sitios. En comparación, el enfoque tradicional basado en Jordan-Wigner y en una discretización temporal ingenua alcanzó una profundidad de 407 con 100 sitios. IBM aclara que este ejemplo requiere una codificación personalizada, mientras que el paquete también proporciona un gestor de pasadas preconfigurado basado en Jordan-Wigner para simplificar los usos habituales.
Su lugar dentro del ecosistema de Qiskit
Qiskit Fermions se integra con ffsim, un simulador de alto rendimiento que puede ejecutar algunos circuitos a nivel fermiónico de forma más eficiente cuando el circuito conserva el número de partículas. Los circuitos resultantes también pueden utilizarse con la extensión SQD, que procesa muestras obtenidas del hardware cuántico para estimar valores propios, como la energía del estado fundamental de una molécula.
Actualmente, el paquete incluye una interfaz de Python para circuitos fermiónicos y funciones de síntesis, mientras que IBM planea ofrecer compatibilidad con C en una versión futura. La empresa también señala planes para conectar la herramienta más profundamente con software de química y ciencia de materiales, y para permitir trasladar la biblioteca de circuitos a Rust y después a C a medida que evolucione el soporte de Qiskit para puertas y tipos de circuitos personalizados.
¿Por qué es importante este anuncio?
El cambio práctico no consiste únicamente en un nuevo simulador, sino en proporcionar una capa de software que separe la descripción del problema fermiónico del método de ejecución en cúbits. Esto podría ofrecer a los investigadores más margen para probar nuevas codificaciones y algoritmos sin reconstruir manualmente los circuitos. Sin embargo, los resultados de profundidad constante presentados corresponden a un ejemplo de Fermi-Hubbard y a una codificación basada en grupos de flujo, y no demuestran automáticamente una mejora similar para todos los problemas de química o materiales. Además, algunas funciones siguen limitadas a Python, por lo que el alcance de la integración con el software científico actual depende de la evolución de las interfaces de C previstas.
El paquete ya está disponible como proyecto de código abierto, junto con la documentación y los ejemplos correspondientes a los modelos de Fermi-Hubbard unidimensional y bidimensional, un repositorio de GitHub y artículos de investigación relacionados con las codificaciones de grupos de flujo.