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 fue publicada en Naturaleza.
Ha habido importantes desarrollos recientemente en el campo de la computación cuántica, y el poder de tales tecnologías se está realizando continuamente. Esto ha llevado a que la tecnología se utilice en aplicaciones de la vida real, y ahora los expertos quieren fusionar 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 se necesita para el desarrollo de máquinas autónomas complejas.
Phillip Walther dirigió un esfuerzo internacional encabezado por un equipo de físicos de la universidad. A ellos se unieron teóricos de la Universidad de Innsbruck, la Academia de Ciencias de Austria, la Universidad de Leiden y el Centro Aeroespacial Alemán.
La colaboración logró probar 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 el MIT. El procesador se usó como un robot, aprendiendo cómo enrutar fotones individuales en una dirección predefinida.
Valeria Saggio es la primera autora de la publicación.
“El experimento podría mostrar que el tiempo de aprendizaje se reduce significativamente en comparación con el caso en que no se utiliza la 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 y corregir uno. Sin embargo, con la tecnología cuántica, el robot puede usar el principio de superposición, lo que significa que puede tomar ambos turnos al mismo tiempo.
Hand Briegel y su equipo de la Universidad de Innsbruck desarrollaron las ideas teóricas sobre los agentes de aprendizaje cuántico.
“Esta característica clave permite la implementación de un algoritmo de búsqueda cuántica que reduce la cantidad de intentos para aprender la ruta correcta. 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 comenzando a comprender 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 una de las áreas más fértiles para la computación cuántica”.