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Computación

El nuevo romance de la computación cuántica y la inteligencia artificial

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Si cumple su promesa, el aprendizaje automático cuántico podría transformar la inteligencia artificial. O tal vez sea la inteligencia artificial la que revolucione los ordenadores cuánticos. Sea como sea, ambos campos no dejan de avanzar

  • por Will Knight | traducido por Teresa Woods
  • 29 Diciembre, 2017

Una compañía en California (EE. UU.) acaba de demostrar que un tipo de ordenador exótico y potencialmente capaz de cambiar el mundo puede ser utilizado para realizar una forma común de aprendizaje automático.

La hazaña despierta la esperanza de que los ordenadores cuánticos, que explotan los principios de la física cuántica para realizar ciertos tipos de cálculos a velocidades increíbles, podrían tener un gran impacto en la zona más candente de la industria tecnológica: la inteligencia artificial (IA).

Los investigadores de Rigetti Computing, una compañía radicada en California, utilizaron uno de sus prototipos de chips cuánticos (un dispositivo superconductor alojado dentro de una complicada configuración superenfriada) para ejecutar lo que se conoce como algoritmo de agrupamiento. La agrupación es una técnica de aprendizaje automático que se usa para organizar datos en grupos similares. Rigetti Computing también ha puesto el nuevo ordenador cuántico, que puede manejar 19 bits cuánticos, o cúbits, a disposición del público en su plataforma de computación en la nube, llamada Forest.

Pero esta demostración no significa que los ordenadores cuánticos estén a punto de revolucionar la inteligencia artificial. Los ordenadores cuánticos son tan exóticos que nadie sabe cuáles podrían ser sus aplicaciones más revolucionarias. El algoritmo de Rigetti Computing, por ejemplo, no tiene ningún uso práctico, y no está del todo claro cuán útil sería realizar tareas de agrupación con una máquina cuántica (ver La carrera por la supremacía cuántica choca con la ausencia de aplicaciones prácticas reales).

Aun así, el director de software y aplicaciones de Rigetti Computing, Will Zeng, defiende que el trabajo representa un paso clave hacia el desarrollo de una máquina cuántica. El responsable afirma: "Este es un nuevo camino hacia aplicaciones prácticas para ordenadores cuánticos. La agrupación es un problema matemático fundamental y fundacional. Nadie ha demostrado que se pueda hacer esto".

Actualmente hay mucho entusiasmo en torno a los esfuerzos para desarrollar ordenadores cuánticos útiles. Las grandes compañías tecnológicas, incluidas IBM, Google, Intel y Microsoft, así como algunas start-ups bien financiadas, están compitiendo por desarrollar máquinas exóticas que prometen dar paso a una forma de informática fundamentalmente nueva.

Los ordenadores cuánticos funcionan de una manera fundamentalmente diferente a la de los ordenadores convencionales. Inicialmente inventados por los físicos hace 50 años, estos dispositivos no manejan la información usando unos y ceros binarios. En su lugar, explotan dos fenómenos cuánticos: la superposición y el entrelazamiento, para realizar cálculos en grandes cantidades de datos a la vez. La naturaleza de la física cuántica significa que un ordenador cuántico con solo cien bits cuánticos, o cúbits, debería ser capaz de realizar cálculos a una escala alucinante.

Rigetti Computing no es el favorito para ganar esta carrera. IBM anunció recientemente que ha desarrollado un ordenador cuántico con 50 cúbits, y se rumorea que Google tiene un dispositivo de escala similar. Aun así, Rigetti Computing tiene muchos apoyos. La compañía ha recaudado casi 60 millones de euros de inversores que incluyen Andreessen Horowitz, una de las firmas más destacadas de Silicon Valley (EEUU).

Sin embargo, tener más cúbits no necesariamente equivale a superioridad. Mantener estados cuánticos y manipular los cúbits de manera fiable representa un desafío formidable.

Al igual que algunos otros, Rigetti Computing utiliza un enfoque híbrido, lo que significa que su máquina cuántica funciona en concierto con una convencional para hacer que la programación sea más sencilla. Zeng dice que los sistemas de la compañía también son más modulares que los de sus rivales, algo que podría ofrecer una ventaja significativa cuando se trata de escalar las máquinas aún más.

La computación cuántica tiene un enorme potencial, en teoría. Hay pruebas sólidas de que las máquinas cuánticas pueden ser utilizadas para resolver desafíos criptográficos y para simular materiales nuevos (ver Empezar a protegerse contra la computación cuántica o esperar a la catástrofe). Y existe la esperanza de que algoritmos como el de Rigetti Computing consigan transformar el mundo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Los ordenadores cuánticos están empezando a llegar a una escala en la que pueden realizar un trabajo que sería muy difícil, si no imposible, para el superordenador convencional más potente. La carrera por demostrar este umbral con una máquina funcional, denominada "supremacía cuántica", se ha convertido en un símbolo del bombo actual. Los físicos están de acuerdo en que deben pasar varios años más antes de que los ordenadores cuánticos, y los algoritmos con los que funcionan, demuestren su valor.

El físico experimental de la Universidad de Maryland (EEUU) Christopher Monroe cree que es demasiado pronto para sugerir que la computación cuántica revolucionará el aprendizaje automático. El experto apunta: "Realmente no comprendemos cómo y por qué funciona el aprendizaje automático clásico, por lo que parece que aplicarlo a lo cuántico podría enturbiar aún más un campo que ya es bastante turbio" (ver El secreto más oscuro de la inteligencia artificial: ¿por qué hace lo que hace?).

Pero Monroe plantea una interesante posibilidad inversa. Sugiere que el aprendizaje automático puede jugar un papel clave en hacer que los ordenadores cuánticos sean más fiables. "La creciente complejidad de los sistemas de control clásicos para los grandes ordenadores cuánticos puede necesitar un enfoque diferente, por lo que tal vez se utilizará el aprendizaje automático no cuántico", para gestionar el complejo comportamiento dentro de estas máquinas, especula.

El director del Centro de Informaciones Cuánticas de la Universidad de Texas (EEUU), Scott Aaronson, espera que la computación cuántica acelere algunos enfoques de aprendizaje automático en el futuro, aunque se necesitará más trabajo para demostrar el valor de estos avances.

Tanto Aaronson como Monroe están de acuerdo en que hacer que los ordenadores cuánticos sean accesibles a través de la nube, como lo están haciendo Rigetti Computing, IBM y Google, será crucial para avanzar el campo. Las aplicaciones probablemente surgirán cuando los ingenieros y programadores comiencen a experimentar con estos sistemas.

Brindar acceso a los primeros clientes también podría proporcionar una valiosa fuente de ingresos para nuevas empresas como Rigetti. IBM anunció recientemente una serie de socios para su proyecto cuántico que incluye a JPMorgan Chase, Daimler AG, Samsung, Hitachi y el Laboratorio Nacional Oak Ridge de EE. UU. Estas organizaciones quieren comprobar qué podrían ser capaces de hacer las máquinas cuánticas en una gama de aplicaciones que incluye el modelado financiero, la química y la optimización de rutas.

Aaronson se pregunta si el creciente bombo acabará retrasando el progreso real, aunque podría resultar difícil distinguir la diferencia entre ambas cosas. Aunque concluye que, "por otro lado, es un momento realmente emocionante".

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