Inteligencia Artificial Cuántica
La computación cuántica y la inteligencia artificial son tecnologías transformadoras, y es probable que la inteligencia artificial necesite la computación cuántica para lograr avances significativos.
Aunque la inteligencia artificial produce aplicaciones funcionales en ordenadores clásicos, está limitada por sus capacidades computacionales. La computación cuántica puede proporcionar un impulso computacional a la inteligencia artificial, permitiéndole abordar problemas más complejos y la AGI.
¿Qué es la IA cuántica?
La IA cuántica es el uso de la computación cuántica para computar algoritmos de aprendizaje automático. Gracias a las ventajas computacionales de la computación cuántica, la IA cuántica puede lograr resultados que no son posibles con los ordenadores clásicos.
¿Qué es la computación cuántica?
La mecánica cuántica es un modelo universal basado en principios que difieren de los observados en la vida cotidiana. Se necesita un modelo cuántico de datos para procesar datos con computación cuántica. También son necesarios modelos híbridos cuántico-clásicos para la computación cuántica, incluso para la corrección de errores y el funcionamiento adecuado del ordenador cuántico.
- Datos cuánticos: Los datos cuánticos son paquetes de datos almacenados en cúbits para el cálculo. Sin embargo, observar y almacenar datos cuánticos es un desafío debido a las características que los hacen valiosos, que son la superposición y el entrelazamiento. Además, los datos cuánticos son ruidosos; es necesario aplicar el aprendizaje automático en la etapa de análisis e interpretación correcta de estos datos.
- Modelos híbridos cuántico-clásicos: Es muy posible obtener datos sin sentido al usar únicamente procesadores cuánticos para generar datos cuánticos. Por esta razón, surge un modelo híbrido, impulsado por mecanismos rápidos de procesamiento de datos como las CPUs y las GPUs, que se utilizan ampliamente en los ordenadores clásicos.
- Algoritmos cuánticos: Un algoritmo es una secuencia de pasos que conduce a la solución de un problema. Para ejecutar estos pasos en un dispositivo, se deben usar conjuntos de instrucciones que el dispositivo soporte. La computación cuántica introduce conjuntos de instrucciones basados en un modelo de ejecución fundamentalmente diferente en comparación con la computación clásica. El objetivo de los algoritmos cuánticos es aprovechar efectos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento para obtener soluciones más rápidas.
Para más información, siéntase gratis de leer nuestro artículo detallado sobre la computación cuántica.
¿Por qué es importante?
Aunque la IA ha avanzado rápidamente en la última década, aún no ha superado las limitaciones tecnológicas. Con las características únicas de la computación cuántica, se pueden eliminar los obstáculos para alcanzar la AGI (Inteligencia Artificial General). La computación cuántica se puede utilizar para el entrenamiento rápido de modelos de aprendizaje automático y para crear algoritmos optimizados.
Una IA optimizada y estable impulsada por la computación cuántica puede completar años de análisis en poco tiempo, haciendo avanzar la tecnología. Los modelos cognitivos neuromórficos, el aprendizaje automático adaptativo y el razonamiento bajo incertidumbre se encuentran entre los desafíos fundamentales de la IA actual. La IA cuántica es una de las soluciones más probables para la IA de próxima generación.
Avances en IA Cuántica
El aprendizaje automático cuántico se acerca a la practicidad
Investigadores de CSIRO y la Universidad de Melbourne descubrieron que el aprendizaje automático cuántico no requiere una corrección de errores completa. Se puede usar una corrección de errores parcial en aplicaciones cuánticas. Este enfoque reduce significativamente los requisitos de hardware, permitiendo que el aprendizaje automático cuántico impulse aplicaciones del mundo real en un futuro cercano en lugar de décadas.1
IonQ logra una ventaja cuántica práctica para la IA
IonQ y Ansys realizaron una simulación de dispositivo médico en la computadora de 36 cúbits de IonQ que superó a la computación clásica de alto rendimiento en un 12%.2
Asociación de Quantinuum + NVIDIA para IA cuántica generativa
Quantinuum se asoció con NVIDIA para acelerar la combinación de la computación cuántica y la IA generativa a través de NVQLink. Los primeros probadores incluyen a Amgen (que explora el aprendizaje automático cuántico híbrido para productos biológicos) y BMW (investigación de pilas de combustible).3
¿Cómo funciona la IA cuántica?
TensorFlow Quantum (TFQ) de Google, una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático cuántico, es un ejemplo de un conjunto de herramientas que combina el modelado cuántico y las técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de TFQ es proporcionar las herramientas necesarias para controlar y modelar sistemas cuánticos naturales o artificiales.
Así es como funciona:
- Convertir los datos cuánticos en un conjunto de datos cuánticos: Los datos cuánticos pueden representarse como una matriz multidimensional de números, denominada tensores cuánticos. TensorFlow procesa estos tensores para crear un conjunto de datos para su uso posterior.
- Elegir modelos de redes neuronales cuánticas: Basándose en el conocimiento de la estructura de los datos cuánticos, se seleccionan los modelos de redes neuronales cuánticas. El objetivo es realizar un procesamiento cuántico para extraer información oculta en un estado entrelazado.
- Muestrear o promediar: La medición de estados cuánticos extrae información clásica en forma de muestras de la distribución clásica. Los valores se obtienen directamente del estado cuántico. TFQ proporciona métodos para promediar a través de varias ejecuciones que involucran los pasos (1) y (2).
- Evaluar un modelo de red neuronal clásica – Dado que los datos cuánticos ahora se convierten en datos clásicos, se utilizan técnicas de aprendizaje profundo para aprender correlaciones en los datos.
Los otros pasos de evaluar la función de costo, los gradientes y la actualización de parámetros son pasos clásicos del aprendizaje profundo. Estos pasos aseguran que se cree un modelo eficaz para tareas no supervisadas.
¿Cuáles son las posibilidades de aplicar la computación cuántica en la IA?
El objetivo realista a corto plazo de los investigadores para la IA cuántica es desarrollar algoritmos cuánticos que superen a los algoritmos clásicos e implementarlos.
Algoritmos cuánticos para el aprendizaje
Desarrollo de algoritmos cuánticos para generalizaciones cuánticas de modelos de aprendizaje clásicos. Puede proporcionar posibles aceleraciones u otras mejoras en el proceso de entrenamiento del aprendizaje profundo. La contribución de la computación cuántica al aprendizaje automático clásico se puede lograr proporcionando rápidamente el conjunto de pesos óptimo para las redes neuronales artificiales.
Algoritmos cuánticos para problemas de decisión
Los problemas de decisión clásicos se formulan como árboles de decisión. Un método para alcanzar el conjunto de soluciones es crear ramas desde ciertos puntos. Sin embargo, cuando cada problema es demasiado complejo para resolverse dividiéndolo repetidamente por la mitad, la eficiencia de este método disminuye. Los algoritmos cuánticos basados en la evolución temporal hamiltoniana pueden resolver problemas representados por un número de árboles de decisión más rápido que los paseos aleatorios.
Búsqueda cuántica
La mayoría de los algoritmos de búsqueda están diseñados para la computación clásica. La computación clásica supera a los humanos en problemas de búsqueda. Por otro lado, Lov Grover proporcionó su algoritmo de Grover y afirmó que las computadoras cuánticas pueden resolver este problema incluso más rápido que las computadoras clásicas. La IA impulsada por la computación cuántica puede ser prometedora para aplicaciones a corto plazo como la encriptación.
Teoría de juegos cuántica
La teoría de juegos clásica es un enfoque de modelado ampliamente utilizado en aplicaciones de IA. La extensión de esta teoría al campo cuántico es la teoría de juegos cuántica. Puede ser una herramienta prometedora para superar problemas críticos en la comunicación cuántica y para implementar la inteligencia artificial cuántica.
Añadir como fuente preferida¿Cuáles son los hitos críticos para la IA cuántica?
Aunque la IA cuántica es una tecnología inmadura, hay mejoras en la computación cuántica que aumentan el potencial de la IA cuántica. Sin embargo, la industria de la IA cuántica necesita hitos críticos para convertirse en una tecnología más madura. Estos hitos se pueden resumir de la siguiente manera:
- Sistemas de computación cuántica menos propensos a errores y más potentes
- Marcos de modelado y entrenamiento de código abierto ampliamente adoptados
- Ecosistema de desarrolladores sustancial y capacitado
- Aplicaciones de IA convincentes que superen a la computación clásica con la computación cuántica.
Estos pasos críticos permitirían el desarrollo ulterior de la IA cuántica.
IA para la computación cuántica
Una revisión de Nature Communications destacó cómo la IA está avanzando en la computación cuántica en toda la pila:
- Diseño de hardware: La IA optimiza los diseños de cúbits y la arquitectura de chips
- Calibración: El aprendizaje automático automatiza la calibración de sistemas cuánticos
- Corrección de errores: Los decodificadores impulsados por IA son ahora los más precisos para identificar y corregir errores cuánticos
- Compilación de circuitos: La IA diseña transpiladores más inteligentes que traducen eficientemente algoritmos al hardware cuántico.4
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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}Enlaces de referencia
Comentarios 1
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Thank you. Where may I study this further?
Quantum Computing vendors are publishing quite some material. We will also be publishing other research on this topic.