Unos físicos australianos descubren una solución para los ordenadores cuánticos utilizando inteligencia artificial

Se espera que una de las grandes revoluciones de este siglo en el campo de la informática sea la computación cuántica. La informática cuántica se basa en conceptos de la mecánica cuántica para procesar información a través de qubits. La idea es que añadiendo los fenómenos de la mecánica cuántica, como el entrelazamiento cuántico, se produce una aceleración considerable del procesamiento.

El entrelazamiento cuántico, o entrelazamiento cuántico, es un fenómeno por el cual cuando se cambia el estado de un qubit, otro cambiará junto con él si está entrelazado. Ésta es una de las principales propiedades que hacen atractiva la computación cuántica para el avance de la informática. Otra propiedad es que los qubits pueden tener dos estados al mismo tiempo, además del 0 ó 1 que tienen los bits clásicos.

Uno de los retos que se plantean en este campo es que estos estados son sensibles y puede producirse una pérdida de información. Además, otro problema son los errores cuánticos, ruidos que pueden interferir en el procesamiento de la información. Un grupo de físicos propuso un modelo de inteligencia artificial capaz de atenuar estos errores, resolviendo así uno de los principales problemas de la computación cuántica.

¿Qué es la informática cuántica?

Uno de los mayores avances en informática es la computación cuántica, que aprovecha algunos de los principios de la mecánica cuántica a la hora de realizar cálculos. La mayor diferencia está en los llamados qubits, que serían análogos a los bits clásicos. Con la posibilidad de superposición, un ordenador cuántico resolvería los problemas con mayor rapidez.

Otra característica importante de la informática cuántica es el fenómeno llamado entrelazamiento. En este caso, cuando los qubits están entrelazados o enredados, pueden comunicarse instantáneamente con el estado de otro qubit. Esto facilitaría el procesamiento de la información, ya que no dependería de una velocidad limitada. También son importantes otras propiedades de las ondas, como la interferencia.

Aprendizaje automático

Otro punto importante en el avance de la informática es el uso de la inteligencia artificial, cada vez más presente. La inteligencia artificial puede resolver problemas más rápidamente mediante una técnica llamada aprendizaje automático. El aprendizaje automático se centra en el entrenamiento de un modelo mediante la observación de datos para encontrar patrones.

A partir de los datos introducidos, un modelo es capaz de llevar a cabo la tarea para la que ha sido enseñado. En otras palabras, un algoritmo aprende a relacionar una entrada con una salida a través de una función. Esta función se aprende mediante una serie de iteraciones y el uso de herramientas matemáticas como el cálculo multivariable y el álgebra lineal. Como un algoritmo que ya ha sido entrenado no necesita realizar iteraciones, es posible acelerar la resolución de problemas.

Los retos actuales

Uno de los problemas actuales de la informática cuántica se refiere a la capacidad de los qubits para mantener su estado cuántico, que es sensible a factores externos. Un pequeño cambio puede causar una pérdida de información y afectar significativamente a un proceso que esté llevando a cabo el ordenador. Además, la construcción de múltiples qubits entrelazados es un problema de hardware que sigue en constante evolución.

La pérdida de información debida a factores externos que desestabilizan los estados cuánticos se denomina ruido cuántico o errores cuánticos. Se trata de un área activa dentro de la computación cuántica en la que se proponen algoritmos con métodos de corrección para detectar y corregir estos errores. Es importante que estos métodos tampoco interfieran con el estado cuántico para no alterar el valor final.

Resolver problemas con IA

Con esto en mente, un grupo de físicos ha propuesto utilizar la inteligencia artificial para detectar y corregir posibles errores cuánticos. Según el grupo, utilizaron una técnica llamada decodificador que recibe datos obtenidos de los dispositivos cuánticos de IBM. A partir de las mediciones, el modelo se entrena para detectar y sugerir posibles correcciones de errores cuánticos.

Según el grupo que propuso el modelo, utilizando inteligencia artificial es posible corregir parte de los errores cuánticos sin afectar a los estados cuánticos. Con esta técnica sería posible corregir uno de los principales problemas actuales de la computación cuántica. Además, la corrección sería más rápida sin ralentizar considerablemente el procesamiento.

Será importante en los próximos años

En los próximos años se espera que avancen las técnicas que faciliten esta supresión de errores cuánticos. La inteligencia artificial puede ser una herramienta decisiva en el uso de la informática cuántica. Ambas áreas pueden contribuir mutuamente a resolver sus respectivos problemas.

Ambas áreas podrían revolucionar también muchas aplicaciones en los campos de la medicina, la ciencia y la ingeniería. Problemas que hoy son irresolubles podrían no serlo en los próximos años.

Referencia de la noticia

Hall et al. 2024 Artificial neural network syndrome decoding on IBM quantum processors Physical Review Research