IBM avanza en la era de la IA y la computación cuántica aplicada

Recientemente, la revista Byte fue invitada de honor a visitar el laboratorio europeo de IBM con mayor solera de los que la compañía tiene repartidos por todo el mundo. El IBM Research Europe – Zurich Lab es el laboratorio más importante de los 12 que la multinacional tiene fuera de Estados Unidos. Prueba de ello es que en 2026 cumplirá 70 años de historia, casi los mismos que tiene el área de investigación de IBM.

Inaugurado en 1956, este laboratorio destaca por su colaboración abierta, asociándose con más de 300 entidades en proyectos europeos Horizon, y por su diversidad cultural, con personal procedente de más de 45 nacionalidades que hablan más de 25 idiomas. Su meta principal es impulsar el crecimiento de la empresa y transformar la computación a largo plazo, en lugar de limitarse a actualizar productos existentes.

IBM Research desarrolla tecnologías para impulsar el crecimiento orgánico de IBM en plazos de hasta cinco años, a la vez que define el futuro de la computación para los próximos 5 a 20 años. Como explica Alessandro Curioni, VP of IBM Research Europe and África & Director of IBM Research Zurich, “mantener un equilibrio entre la innovación de productos a corto plazo y la investigación elemental a largo plazo es fundamental para atraer talento, desarrollar tecnologías futuras y aportar valor a la empresa”.

Computación cuántica tolerante a fallos

El director del laboratorio afirma que, a diferencia de los cambios secuenciales transformadores que supuso la llegada de los transistores y los microprocesadores, la inteligencia artificial y la computación cuántica están madurando de manera simultánea, generando un potencial en su conjunto sin precedentes. Mientras que la computación tradicional resuelve problemas abstrayéndolos en ecuaciones matemáticas y luego computándolas, la nueva IA, especialmente la relacionada con modelos base y aprendizaje no supervisado, ofrece otro método de abstracción, aprendiendo directamente de datos y experimentos para crear modelos sustitutos. “Esto nos permite resolver problemas de manera mucho más eficiente, en minutos en lugar de horas o días, algo aplicable a campos como los datos geoespaciales, o sectores como la salud o la ciberseguridad,” afirma Alessandro Curioni.

Durante la presentación ante la prensa, la compañía mostró avances significativos que la computación cuántica está logrando en la representación de información. “Esta nueva representación facilita la solución de problemas difíciles para la informática tradicional, como la simulación de la naturaleza, la optimización y algunos modelos de aprendizaje automático.” Aunque está en etapas iniciales, avanza rápidamente con una hoja de ruta que apunta a una computación cuántica tolerante a fallos para 2029, prometiendo aumentos exponenciales en capacidad computacional.

Alessandro concluye destacando que “la IA ofrecerá formas de simplificar, representar o interpretar fenómenos complejos de maneras antes imposibles. Por su parte, la computación cuántica proporcionará nuevas formas de representar la información mediante el desarrollo de algoritmos, dando lugar a una nueva era de gemelos digitales más precisos que reflejarán la realidad. Nuestro trabajo en IBM es construir las herramientas que permitan a la comunidad cuántica encontrar y ampliar ventajas, desde usuarios que validan con circuitos cuánticos hasta quienes buscan acelerar aplicaciones con esta tecnología.”

Colaboración estratégica ante desastres naturales

Entre los proyectos de IBM con empresas y organismos internacionales, destacan los avances logrados junto a la Agencia Espacial Europea (ESA). Ambas están ofreciendo en código abierto un par de modelos de IA para analizar inundaciones extremas e incendios forestales, y responder al aumento de desastres meteorológicos.

Los incendios sin precedentes en Bolivia el año pasado quemaron un área del tamaño de Grecia, desplazando a miles de personas. Su causa se atribuyó a la tala, pastoreo y sequía extrema durante el año más cálido jamás registrado. Los sucesos en Bolivia son solo uno entre cientos de eventos extremos recogidos en el conjunto de datos multimodal global ImpactMesh, desarrollado por IBM Research Europa y ESA.

La computación cuántica proporciona nuevas formas de representar la información mediante el desarrollo de algoritmos, dando lugar a una nueva era de gemelos digitales más precisos

Este conjunto de datos multitemporal y multimodal presenta imágenes antes y después de las áreas afectadas por inundaciones o fuego, usando técnicas avanzadas de IA generativa para procesar imágenes satelitales, terreno, uso del suelo, vegetación y otros datos. Gracias a la capacidad de razonamiento de TerraMind sobre múltiples datos, el modelo no solo detecta patrones sino que genera escenarios, anticipa la evolución de eventos y apoya la toma de decisiones en emergencias. TerraMind junto a TerraMesh reúne más de 400 eventos y 100.000 anotaciones, con especial enfoque en Europa aunque su alcance es global.

Los modelos entrenados en ImpactMesh se usan para planificar respuestas inmediatas, evaluar daños y decidir reconstrucciones. La cobertura de datos antes y después es útil para mapas de riesgo más precisos.

El servicio Copernicus es clave para la generación de datos de ImpactMesh, apoyado en una constelación de 83 satélites ESA. TerraKit facilita procesamiento, generación de máscaras, descarga y recorte de imágenes ópticas y radar, preparando datos para modelos de IA. Resultados se publican en plataformas abiertas para que investigadores y empresas puedan usarlos y mejorarlos, convirtiendo el proyecto en un recurso global para gestión climática y resiliencia.

IA en el espacio para respuestas en tiempo real

Juan Bernabé-Moreno, director de IBM Research Europa para Irlanda y Reino Unido, explica que IBM ha ajustado modelos para detectar inundaciones e incendios, mostrando aplicaciones prácticas como incendios en Corfú o inundaciones en Mozambique. “Estos modelos usan datos multimodales, incluido radar para superar nubosidad y delimitar áreas afectadas». También es clave desplegar modelos compactos en procesadores espaciales usados por la NASA y la ESA, para decisiones a bordo de satélites, reduciendo latencia de procesamiento en tierra. Así, los satélites procesan datos “on board” y transmiten solo información crucial para acelerar comunicaciones, como alarmas, en lugar de grandes volúmenes de imágenes. Bernabé-Moreno, junto a Giuseppe Borgui, Head of the Φ-lab Division at European Space Agency (ESA), mostraron una de la unidades que son empleadas con tamaño reducido.

Aunque la IA en el espacio no es nueva, la innovación de IBM radica en desplegar modelos base con decodificadores modulares especializados, con un codificador común que actúa como cerebro y decodificadores intercambiables (de 1 a 25 MB) para detección de catástrofes. Este enfoque permite actualizar capacidades de IA en satélites sin reentrenar modelos enteros.

Este trabajo forma parte de un esfuerzo mayor en IBM Research para crear modelos, herramientas y benchmarks de IA open source para una mejor comprensión del planeta. “Con ImpactMesh establecemos nuevos estándares para que la IA geoespacial aborde desafíos globales,” comenta Juan Bernabé-Moreno, quien destaca que estos avances solo pueden lograrse con colaboración abierta.

Además de ImpactMesh, IBM y ESA cuentan con TerraKit, paquete open-source para crear conjuntos de datos geoespaciales y ajustar modelos IA con la información más actual. TerraKit permite expandir la recolección desde ImpactMesh o crear datos nuevos.

El mainframe para la era IA

Presentado a mediados de año, Haris Pozidis, Manager Infraestructure AIOPS en IBM Research Zurich, detalló avances del mainframe IBM Z17, que integra inteligencia artificial predictiva y generativa para mejorar procesamiento financiero. Esta plataforma, con procesador Telum y aceleradora Spyre, detecta fraudes en tiempo real usando análisis combinados de datos numéricos y no estructurados, mejorando eficiencia y precisión para instituciones financieras y abordando retos sociales y económicos asociados. Además, el Z17 soporta búsquedas en lenguaje natural y recuperación, con eficiencia energética superior.

“El procesador Telum junto con la tarjeta aceleradora Spyre, similar a una GPU de 32 núcleos IA escalable, incrementa capacidad computacional para ejecutar modelos de lenguaje extensos y modelos base directamente en mainframe”, destaca Pozidis.

“Con ImpactMesh establecemos nuevos estándares para que la IA geoespacial aborde desafíos globales,” comenta Juan Bernabé-Moreno

Las capacidades mejoradas de búsqueda del Z17 usan IA multimodal para construir grafos de transacciones en vivo, añadiendo nodos y empleando aprendizaje automático para detectar patrones sospechosos. Este sistema mejora detección en un 70% y reduce falsos positivos en comparación con modelos actuales. “Un modelo en procesador Telum puede determinar si una transacción es potencialmente fraudulenta,” concluye Pozidis.

Materiales seguros y sostenibilidad

También pudimos conocer la solución IBM Safe Materials Advisor, la cual permite identificar y gestionar productos químicos peligrosos en cadenas de suministro, ya que aborda desafíos como composiciones complejas, regulaciones cambiantes y riesgos. Emplea IA, incluyendo grandes modelos de lenguaje y modelos de química para extraer datos, evaluar riesgos y sugerir sustituciones de materiales más seguros.

Los materiales modernos frecuentemente contienen químicos tóxicos con impactos ambientales y sanitarios a largo plazo. Regulaciones sobre compuestos peligrosos, como PFAS, cambian constantemente, representando un reto. Kristin Schmidt, Strategy Assistant for Accelerated Discovery en IBM Almaden, señala al respecto que “el sistema combina bases públicas con datos del cliente, usando modelos de lenguaje y química para predecir toxicidad.” Una demostración mostró la capacidad para analizar archivos SDS y evaluar impactos regulatorios.

Ya en el ámbito de la sostenibilidad, IBM aprovecha la IA para gestionar los datos de forma eficiente. Aborda las preocupaciones sobre el consumo energético de la IA mediante innovación tecnológica, y combate activamente el cambio climático a través de diversas aplicaciones y alianzas estratégicas. Christina Shim, Chief Sustainability Officer at IBM destacó que “la compañía integra la sostenibilidad en su estrategia empresarial, buscando responsabilidad ambiental y crecimiento económico mediante el desarrollo de modelos de IA ajustados a este propósito. IBM demuestra un compromiso a largo plazo con tecnologías pioneras como la computación cuántica a través de la fuerte inversión que lleva a cabo en investigación”, concluyó la directiva.

El primer IBM Quantum System Two de Europa situado en el País Vasco

Adolfo Morais Ezquerro, Deputy Minister of Science and Innovation del País Vasco, participó en los encuentros comentando el despliegue que ha supuesto el IBM Quantum System Two en su región. El Gobierno Vasco ha invertido fuertemente en I+D+i, consolidándose como región líder en España combinando fondos públicos y privados. En 2023 lanzaron la estrategia Basque Quantum, basada en dos décadas de trabajo, lo cual ha permitido contar con el primer IBM Quantum System Two de Europa, fomentando un ecosistema sólido para computación, comunicaciones y operación cuántica.

Morais asegura que los principales beneficiarios se encuentran en el ámbito de la educación y la investigación. “Cuatro universidades vascas ofrecen programas relacionados con computación cuántica, con más de 100 usuarios, 300 estudiantes y 200 profesionales formados.” También afirma que la hibridación de computación cuántica, HPC e IA debería completarse en 2026, con la primera gran actualización del IBM Quantum System Two prevista para 2027.