Recientemente, parece que se ha puesto de moda hablar de inteligencia artificial (IA), y ahora se utiliza esta expresión siempre que es posible. Pero, a pesar de esto, la tecnología en sí puede ser útil en varias áreas a la vez. Del mismo modo, la computación cuántica ha recibido una atención renovada como una supuesta herramienta revolucionaria que podría, entre otras cosas, mejorar las ciberdefensas e incluso crear una nueva Internet. Y aunque en los últimos años ambas tecnologías han avanzado seriamente, todavía están lejos de ser perfectas, sin importar cómo a nadie le gustaría que fuera de otra manera.
Esto es especialmente cierto para la IA, que en su forma actual son principalmente algoritmos de aprendizaje automático especializados que pueden realizar tareas individuales automáticamente. Según los investigadores del Centro de Tecnología Cuántica de la Universidad Nacional de Singapur (NUS), la IA se puede mejorar significativamente a través de la computación cuántica.
En un nuevo estudio publicado en la revista Physical Review Letters, los científicos de NUS han propuesto un algoritmo cuántico para sistemas lineales de ecuaciones que permitirá un análisis por computadora cuántica mucho más eficiente de grandes conjuntos de datos.
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“Se utilizaron algoritmos cuánticos similares anteriores para una gama limitada de problemas. Tenemos que refinarlos si queremos lograr una aceleración cuántica para otros datos”, dijo el autor del estudio, Zhao Zhikuan, en un comunicado de prensa.
Un algoritmo cuántico, en términos simples, es un algoritmo diseñado para ejecutarse dentro de modelos computacionales cuánticos realistas. Al igual que los algoritmos tradicionales, el cuántico es un procedimiento paso a paso, pero utiliza fenómenos específicos de la computación cuántica, como el entrelazamiento y la superposición cuánticos.
En este caso, el algoritmo para resolver sistemas lineales realiza cálculos utilizando grandes matrices de datos. Estas tareas a gran escala son más adecuadas para las computadoras cuánticas.
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En otras palabras, el algoritmo para resolver sistemas lineales ofrece una forma de computación más rápida y poderosa en comparación con las computadoras clásicas. La primera versión de dicho algoritmo cuántico, desarrollada en 2009, sentó las bases para la investigación de formas cuánticas de IA y aprendizaje automático.
"El aprendizaje automático cuántico es un campo en evolución en el que los investigadores están tratando de aprovechar el poder del procesamiento de la información cuántica para acelerar la ejecución de las tareas clásicas de aprendizaje automático", dice el artículo de investigación. Si esto hará que la IA sea más inteligente es otra cuestión.
Los sistemas de IA actuales y sus algoritmos de aprendizaje automático ya son capaces de realizar enormes cantidades de cálculo. El proceso de procesamiento de conjuntos de datos (y esto suele ser toneladas de información a través de las cuales la IA se abre paso) definitivamente será acelerado por la computación cuántica.
Por supuesto, antes de que el algoritmo desarrollado por Zhao y sus colegas pueda ser útil, necesitamos crear computadoras cuánticas más adecuadas. Dada la cantidad de trabajo realizado en este frente, se puede suponer que no pasará mucho tiempo antes de que el concepto se convierta en realidad.
"Anticipamos que tomará de tres a cuatro años para que los experimentos de hardware actuales se conviertan en aplicaciones del mundo real para la computación cuántica en inteligencia artificial", dijo Zhao en un comunicado de prensa. Mientras tanto, su equipo planea realizar una demostración de cómo funciona su algoritmo pronto.
Dmitry Volkov
