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Científicos de la Universidad de Yale descubrieron el método para salvar al gato protagonista de uno de los experimentos mentales más famosos de la historia de la ciencia.

El gato de Schrödinger es mundialmente reconocido por ejemplificar una de las incógnitas más grandes de la física cuántica: la paradoja que plantea posibilidad de la existencia simultánea de dos estados opuestos hasta que interviene el observador.
Schrödinger recibió por eso el Nobel de Física en 1933: "El gato está vivo y muerto al mismo tiempo. Y ninguno de esos estados puede ser anticipado".
En el mundo cuántico, no se puede saber a ciencia cierta la posición y la velocidad de una partícula al mismo tiempo. Asimismo, es imposible saber si un átomo se desintegró o no antes de observarlo.
En la paradoja, el gato se encuentra en una caja cerrada junto a un recipiente con cianuro de hidrógeno (un gas venenoso) y un martillo conectado a una fuente radioactiva.
En ese contexto, existe la posibilidad de que ocurra la desintegración radioactiva de algún átomo que active el martillo, rompa el recipiente de cianuro y libere el veneno que mataría al gato. Pero también existe la posibilidad que eso no ocurra.
La teoría de la superposición en la física cuántica marca que hasta que se produzca una observación y alguien abra la caja el gato está vivo y muerto al mismo tiempo, en una superposición de estados.
Pero en la Universidad de Yale encontrar la forma de predecir el estado del gato y, además, de salvarlo.
Este descubrimiento sirve para desarrollar un sistema de alertas de posibles fallas en computadoras cuánticas.
Los resultados se contraponen a las teorías planteadas hasta el momento ya que esos "saltos" o fallas no son ni tan abruptos ni tan aleatorios como se creía.
Los científicos aseguran que ahora "no solo pueden detectar el salto, sino revertirlo".
El descubrimiento aceleraría el funcionamiento de las computadoras cuánticas, lo que permitiría optimizar el descubrimiento de nuevos medicamentos, mejorar los sistemas de seguridad criptográfica, ayudar a la creación nuevos materiales y modelar predecir de forma más eficaz el cambio climático.

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