MIT e IBM preparan la próxima gran revolución de la Inteligencia Artificial

La computación cuántica y la inteligencia artificial se preparan para unirse. Por separado, el potencial de ambas es inmenso, pero su combinación puede abrir posibilidades inimaginadas para la ciencia.

MIT e IBM están decididos a revolucionar este campo

En un artículo de investigación publicado en la revista Nature, investigadores de IBM y del MIT muestran cómo un ordenador cuántico de IBM puede acelerar un tipo específico de tarea de aprendizaje de las máquinas de Inteligencia Artificial llamado feature matching. El equipo dice que los futuros ordenadores cuánticos deberían permitir que el aprendizaje de la máquina alcance nuevos niveles de complejidad.

En principio, explotando la naturaleza extraña y probabilística de la física a escala cuántica o atómica, estas máquinas deberían ser capaces de realizar ciertos tipos de cálculos a velocidades muy superiores a las de cualquier ordenador convencional. Hay una gran cantidad de emoción acerca de su potencial en este momento, ya que finalmente se está a punto de llegar a un punto en el que estos avances serán prácticos.

¿Cómo puede una máquina de IA sacar partido a la computación cuántica?

La correspondencia de características es una técnica que convierte los datos en una representación matemática que se presta al análisis de aprendizaje por máquina. El aprendizaje de la máquina resultante depende de la eficiencia y calidad de este proceso. Usando una computadora cuántica, debería ser posible realizar esto en una escala que hasta ahora era imposible.

Los ordenadores cuánticos más grandes disponibles hoy en día tienen alrededor de 50 qubits, aunque no todos ellos pueden ser utilizados para la computación debido a la necesidad de corregir errores que se arrastran como resultado de la naturaleza frágil de estos bits cuánticos.

"Todavía estamos lejos de lograr una ventaja cuántica para el aprendizaje automático", escriben los investigadores de IBM, dirigidos por Jay Gambetta, en una entrada del blog. "Sin embargo, los métodos de mapeo de funciones que estamos avanzando pronto podrían ser capaces de clasificar conjuntos de datos mucho más complejos de lo que un ordenador clásico podría manejar. Lo que hemos mostrado es un camino prometedor hacia adelante."

"Estamos en una etapa en la que no tenemos expectativas para el próximo mes o el próximo año, pero estamos en una muy buena posición para explorar estas posibilidades", dice Xiaodi Wu, profesora adjunta del Centro Conjunto de Información Cuántica y Ciencias de la Computación de la Universidad de Maryland. Wu dice que espera que las aplicaciones prácticas se descubran en un año o dos.

La computación cuántica y la IA están de moda ahora mismo. Hace apenas unas semanas, Xanadu, una empresa de informática cuántica con sede en Toronto, propuso un enfoque casi idéntico al de los investigadores del MIT-IBM, que la empresa publicó en línea. Maria Schuld, investigadora de aprendizaje por máquina de Xanadu, dice que el trabajo reciente puede ser el comienzo de una ráfaga de documentos de investigación que combinan las palabras de moda "quantum" y "AI". "Hay un enorme potencial", dice.