Entérese aquí de cómo los efectos cuánticos podrían mejorar la inteligencia artificial.

En las últimas décadas, los efectos cuánticos han mejorado en gran medida muchas áreas de la ciencia de la información, incluyendo la informática, criptografía y la comunicación segura.

Esta figura muestra una interacción agente-entorno de prueba. Crédito: Dunjko  American Physical Society
Más recientemente, la investigación ha sugerido que los efectos cuánticos podrían ofrecer ventajas similares para el campo emergente del aprendizaje de la máquina cuántica  (un subcampo de la inteligencia artificial), lo que lleva a que las máquinas sean más inteligentes y aprendan con rapidez y eficacia mediante la interacción con su medio ambiente.

En un nuevo estudio publicado en la revista Physical Review Letters, Vedran Dunjko y los coautores han añadido a esta investigación, que muestra que los efectos cuánticos probablemente pueden ofrecer beneficios significativos para el aprendizaje automático .

"El progreso en el aprendizaje de las máquinas crítica se basa en la potencia de procesamiento," dijo Dunjko, un físico de la Universidad de Innsbruck en Austria. "Por otra parte, el tipo de tratamiento de la información subyacente que muchos aspectos del aprendizaje de las máquinas se basan en ser particularmente susceptible a mejoras cuánticas.



A medida que las tecnologías cuánticas surgen, el aprendizaje de la máquina cuántica jugará un papel fundamental en nuestra sociedad, incluyendo la profundización de nuestra comprensión del cambio climático, la asistencia en el desarrollo de nuevos medicamentos y terapias, y también en la configuración que dependen de aprendizaje mediante la interacción, que es vital en los vehículos automáticos y fábricas inteligentes. "

En el nuevo estudio, el resultado principal de los investigadores es que los efectos cuánticos pueden ayudar a mejorar el aprendizaje por refuerzo, que es una de las tres ramas principales del aprendizaje de la máquina. Ellos mostraron que los efectos cuánticos tienen el potencial de proporcionar mejoras cuadráticas en la eficiencia del aprendizaje, así como mejoras en el rendimiento exponenciales por períodos cortos de tiempo en comparación con las técnicas clásicas para una amplia clase de problemas de aprendizaje.

Mientras que otros grupos de investigación han demostrado previamente que los efectos cuánticos pueden ofrecer mejoras para las otras dos ramas principales de la máquina de aprendizaje (aprendizaje supervisado y no supervisado), el aprendizaje por refuerzo no ha sido tan ampliamente investigado desde una perspectiva cuántica.

"Este es, a nuestro entender, el primer trabajo que demuestra que las mejoras son posibles en cuánticos, las tareas más generales de aprendizaje interactivo", dijo Dunjko. "De este modo, se abre una nueva frontera de la investigación en el aprendizaje de la máquina cuántica".

Una de las formas en que los efectos cuánticos pueden mejorar el aprendizaje de las máquinas es  la superposición cuántica, lo que permite que una máquina pueda realizar muchos pasos al mismo tiempo, mejorar la velocidad y eficiencia con la que aprende.

Sin embargo, aunque en ciertas situaciones los efectos cuánticos tienen el potencial de ofrecer grandes mejoras, en otros casos el aprendizaje de la máquina clásica probablemente funciona igual de bien o mejor que como lo haría con los efectos cuánticos.

Parte de la razón de la dificultad de determinar cómo los efectos cuánticos pueden mejorar el aprendizaje de las máquinas se debe a la serie de desafíos involucrados, comenzando con la pregunta básica de lo que significa aprender. Tal pregunta se vuelve problemática, explican los científicos, ya que la máquina y su entorno pueden enredarse, desdibujando los límites entre los dos.

En general, los investigadores esperan que el enfoque sistemático que aquí se propone, que abarca las tres ramas principales de la máquina de aprendizaje, dará lugar a los primeros pasos de una teoría completa de aprendizaje cuántica mejorada.

"Si bien los resultados iniciales son muy alentadores, sólo hemos empezado a investigar el potencial de aprendizaje de la máquina cuántica", dijo Dunjko. "Tenemos la intención de ampliar nuestro conocimiento de cómo los efectos cuánticos pueden ayudar en aspectos de aprendizaje de las máquinas en un entorno de aprendizaje cada vez más general. Una de las preguntas abiertas que nos interesa es si los efectos cuánticos pueden desempeñar un papel fundamental en el diseño de la verdadera inteligencia artificial ".