La tecnología cuántica puede acelerar el proceso de aprendizaje de las máquinas

Un nuevo experimento en la Universidad de Viena demostró cómo la tecnología cuántica puede acelerar el proceso de aprendizaje de las máquinas. Los físicos involucrados en el trabajo utilizaron un procesador cuántico para fotones individuales como un robot.

La investigación se publicó en Nature.

Ha habido desarrollos importantes recientemente en el campo de la computación cuántica, y el poder de tales tecnologías se está reconociendo continuamente. Esto ha llevado a que la tecnología se utilice en aplicaciones de la vida real, y ahora los expertos quieren combinar la inteligencia artificial (IA) y las máquinas autónomas con la física cuántica y los algoritmos.

Proceso de aprendizaje

Para lograr esto, los científicos han estado investigando cómo la mecánica cuántica puede ayudar al proceso de aprendizaje de los robots, y viceversa. Algunos de los resultados han mostrado cómo los robots pueden moverse más rápido o cómo los experimentos cuánticos pueden utilizar nuevas técnicas de aprendizaje. A pesar de moverse más rápido, los robots aún no han podido aprender más rápido, lo que es necesario para el desarrollo de máquinas autónomas complejas.

Phillip Walther lideró un esfuerzo internacional encabezado por un equipo de físicos de la universidad. Estuvieron acompañados por teóricos de la Universidad de Innsbruck, la Academia de Ciencias de Austria, la Universidad de Leiden y el Centro Aeroespacial Alemán.

La colaboración logró demostrar experimentalmente la aceleración del tiempo de aprendizaje de un robot. El equipo se basó en fotones individuales y un procesador cuántico fotónico integrado diseñado por MIT. El procesador se utilizó como un robot, aprendiendo a dirigir fotones individuales hacia una dirección predefinida.

Valeria Saggio es la autora principal de la publicación.

“El experimento pudo demostrar que el tiempo de aprendizaje se reduce significativamente en comparación con el caso en el que no se utiliza física cuántica”, dice Saggio.

El principio de superposición

El robot puede aprender siendo recompensado por completar el movimiento correcto. En un mundo clásico, por ejemplo, con un giro a la izquierda y a la derecha, solo se puede elegir uno y es correcto. Sin embargo, con la tecnología cuántica, el robot puede utilizar el principio de superposición, lo que significa que puede tomar ambos giros al mismo tiempo.

Hand Briegel y su equipo en la Universidad de Innsbruck desarrollaron las ideas teóricas sobre agentes de aprendizaje cuántico.

“Esta característica clave permite la implementación de un algoritmo de búsqueda cuántico que reduce el número de intentos para aprender el camino correcto. Como consecuencia, un agente que puede explorar su entorno en superposición aprenderá significativamente más rápido que su contraparte clásica”, dice Briegel.

Según Walther, “Estamos apenas al comienzo de entender las posibilidades de la inteligencia artificial cuántica y, por lo tanto, cada nuevo resultado experimental contribuye al desarrollo de este campo, que actualmente se considera uno de los más fértiles para la computación cuántica”.