En un innovador experimento llevado a cabo por la Universidad de Viena, se demostró la capacidad de aceleración del aprendizaje de las máquinas mediante el uso de la tecnología cuántica. Físicos que fueron parte de este proyecto emplearon un procesador cuántico para fotones individuales, funcionando como un robot.
En este estudio, que fue publicado por la reconocida revista Nature,
se destaca cómo los últimos avances en computación cuántica están revolucionando la forma en que la tecnología puede ser implementada. En específico, los expertos están indagando sobre la combinación de la inteligencia artificial (IA) y los autómatas con la física y los algoritmos cuánticos en un esfuerzo por impulsar el progreso tecnológico.
El camino hacia el aprendizaje acelerado
Con el objetivo de alcanzar este ambicioso propósito, los investigadores están explorando cómo la física cuántica puede potenciar el aprendizaje de los robots y viceversa. Se han observado avances notables, incluyendo la mejora de la velocidad de los robots y la incorporación de novedosas técnicas de aprendizaje en experimentos cuánticos. Sin embargo, aunque los robots se han beneficiado de una velocidad incrementada, su capacidad de aprendizaje aún no ha experimentado el salto cuántico necesario para el desarrollo de plataformas más avanzadas y autónomas.
Este estudio fue dirigido por Phillip Walther de la Universidad de Viena, contó con el apoyo de un consorcio internacional de físicos y se sumó al valioso aporte teórico de expertos de la Universidad de Innsbruck, la Academia de Ciencias de Austria, la Universidad de Leiden y el Centro Aeroespacial Alemán.
El resultado de esta colaboración fue la demostración experimental de la posibilidad de acelerar el tiempo de aprendizaje de un robot. Para lograrlo, se utilizaron fotones individuales y un procesador cuántico fotónico integrado, desarrollado por el MIT, que se empleó como robot para direccionar fotones individuales según una ruta predeterminada.
Valeria Saggio, la primera autora de la publicación, indica que «El experimento pudo demostrar una significativa reducción del tiempo de aprendizaje en comparación con el caso en que no se aprovecha la física cuántica».
La superposición cuántica en acción
El robot tiene la capacidad de aprender a través de recompensas por completar los movimientos correctos. En condiciones clásicas, es decir, con giro a la izquierda y a la derecha, se puede optar y corregir solo uno. Pero, con la tecnología cuántica, el robot puede beneficiarse del principio de superposición, lo que implica que puede realizar ambos giros simultáneamente.
Han Briegel y su equipo en la Universidad de Innsbruck aportaron ideas teóricas sobre agentes de aprendizaje cuántico.
“Esta característica clave posibilita la implementación de un algoritmo de búsqueda cuántica que disminuye el número de intentos para aprender la ruta correcta. En consecuencia, un agente que pueda explorar su entorno en superposición aprenderá significativamente más rápido que su homólogo clásico”, señala Briegel.
En palabras de Walther, «Apenas estamos empezando a comprender las posibilidades de la inteligencia artificial cuántica y, por lo tanto, cada nuevo resultado experimental es un aporte valioso para el desarrollo de este campo, que actualmente se considera uno de los más prometedores para la computación cuántica».
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