By kenna hughes-castleberry publicado el 23 de septiembre de 2022
Cuando se trata de nuevas tecnologías innovadoras, tanto la inteligencia artificial como la computación cuántica encabezan la lista. Las empresas ya están utilizando ampliamente la inteligencia artificial (IA) o el aprendizaje automático para ayudar a aumentar la eficiencia o detectar problemas. La inteligencia artificial utiliza datos y algoritmos para identificar patrones en los datos y aprender de manera similar a las personas. La computación cuántica, de manera similar, aprovecha algoritmos para resolver problemas difíciles mucho más rápido que una computadora clásica. Para muchas empresas, la capacidad de combinar estas dos tecnologías puede generar algunas ventajas poderosas, específicamente para la computación cuántica.
¿Cómo interactúa la inteligencia artificial con la computación cuántica?
Tim Teter, vicepresidente ejecutivo, consejero general y secretario de NVIDIA, habla sobre el aprendizaje automático cuántico (QML) (PC NVIDIA.com)
Empresas como NVIDIA, lideran los mercados de tecnología tanto para la inteligencia artificial como para la computación cuántica. Actualmente, buscan combinar estos dos en una nueva tecnología, lo que se conoce como "aprendizaje automático cuántico" (QML). Dentro del aprendizaje automático cuántico, los procesos de información cuántica complementan el aprendizaje automático análisis para proporcionar resultados de siguiente nivel. De acuerdo a tim teter, el vicepresidente ejecutivo, consejero general y secretario de NVIDIA: “Se espera que haya casos de ventajas cuánticas matemáticamente rigurosas en [aprendizaje automático cuántico]. Un ejemplo de esto es en los modelos generativos cuánticos, porque cosas como las correlaciones cuánticas son difíciles de representar clásicamente, las computadoras cuánticas pueden tener más poder expresivo cuando usan modelos generativos. Estos se utilizan en aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural”.
Un google AI blog ilustró los beneficios del aprendizaje automático cuántico, específicamente para sensores cuánticos. Como los sensores cuánticos son influyentes en las mediciones de alta precisión, como para gravitacional Waves, tener un método para mejorar la estabilidad y la escalabilidad de estos dispositivos cambiaría las reglas del juego. Según el blog, el aprendizaje automático cuántico: "se extiende a ambos lados de la línea entre las computadoras cuánticas y los sensores cuánticos... En lugar de medir el estado cuántico, una computadora cuántica puede almacenar datos cuánticos e implementar un algoritmo QML para procesar los datos sin colapsarlos". Debido a que las computadoras cuánticas son especialmente frágiles, el uso del aprendizaje automático cuántico no solo puede reducir el ruido ambiental sino también hacer que la escalabilidad sea más posible.
Cómo la inteligencia artificial puede ayudar en la escalabilidad cuántica
Hay muchos desafíos para ampliar las computadoras cuánticas. Uno de los más importantes es controlar el mayor número de qubits dentro de un sistema cuántico más grande. Afortunadamente, el aprendizaje automático puede ayudar a superar este desafío. “El aprendizaje automático puede ayudar realmente a abordar un área importante en el futuro, que es, a medida que los sistemas cuánticos comiencen a escalar a más qubits, la dificultad estará en calibrar y controlar los sistemas cuánticos”, explicó Teter. “La implementación de computadoras cuánticas implica ajustar y calibrar una gran cantidad de parámetros por qubit. Hoy en día, los científicos cuánticos dedican mucho tiempo a hacerlo manualmente, pero en el futuro, a medida que los sistemas se amplíen en escenarios de implementación, esto, por supuesto, no será factible. Por lo tanto, es una de las cosas en las que creemos que la plataforma NVIDIA encaja perfectamente con la computación cuántica en un enfoque híbrido”. La plataforma híbrida de NVIDIA QODA (Quantum Optimized Device Architecture) combina computación clásica y cuántica con disponibilidad para agregar programas de aprendizaje automático.
Creando un futuro transformador
Aunque la plataforma QODA de NVIDIA es solo una de las muchas que combinan computación cuántica e inteligencia artificial, es parte de una tendencia más amplia que aprovecha estas dos tecnologías innovadoras para lograr nuevos avances. “La IA es una tecnología transformadora que está siendo adoptada cada vez más por todo tipo de sectores diferentes para resolver problemas más difíciles de los que podrían resolverse sin la IA”, agregó Teter. “Si bien la computación cuántica es un poco más temprana en su vida, ofrece la promesa de ser igualmente disruptiva para una amplia gama de industrias en el futuro”.
Kenna Hughes-Castleberry es redactora de Inside Quantum Technology y comunicadora científica en JILA (una asociación entre la Universidad de Colorado Boulder y el NIST). Sus ritmos de escritura incluyen tecnología profunda, metaverso y tecnología cuántica.
