Quantum Computing tiene la promesa de resolver problemas que son demasiado complicados para las supercomputadoras clásicas más potentes, pero enseñar a «aprender» máquinas cuánticas sigue siendo uno de los mayores desafíos en el campo.
Ahora, los investigadores del Laboratorio Nacional de Los Alamos han dado un gran salto al aprendizaje de la máquina cuántica al revelar enfoques fundamentalmente nuevos para evitar las dificultades de los modelos tradicionales.
Al demostrar la aplicación natural de un poderoso método estadístico conocido como el proceso gaussiano para los sistemas cuánticos, el equipo ha establecido las bases para algoritmos de aprendizaje cuántico más eficientes, escalables y confiables, lo que puede revolucionar cómo aprovechar el poder total de la computación cuántica.
Las promesas y las trampas de las redes neuronales cuánticas
Las redes neuronales revolucionaron la computación clásica, permitiendo la fabricación de automóviles autónomos, traducción de idiomas en tiempo real e IA de generación.
Por lo tanto, no es sorprendente que los investigadores hayan tratado de replicar este éxito en la computación cuántica. Sin embargo, la adaptación directa de los modelos clásicos de redes neuronales a los sistemas cuánticos ha resultado en problemas persistentes.
Las redes neuronales clásicas son sistemas paramétricos que aprenden ajustando millones de valores internos, o «neuronas», para aproximar funciones complejas. También se sabe que converge en lo que se llama el proceso gaussiano. Esencialmente es una distribución de probabilidad con una forma similar a una curva de campana.
Esta convergencia gaussiana permite a los científicos hacer predicciones confiables analizando el resultado promedio de las redes neuronales en muchas entradas.
Sin embargo, cuando los investigadores intentaron implantar este edificio en el mundo cuántico, tuvieron un problema: la meseta estéril. Estas zonas muertas matemáticas evitan que la red aprenda de manera efectiva, lo que dificulta la capacitación de redes neuronales cuánticas.
Un enfoque más simple e inteligente
Para resolver esto, el equipo de Los Alamos giró completamente lejos de la red neuronal. En cambio, investigaron si las ideas estadísticas centrales (procesos gaussianos) podrían aplicarse directamente a los sistemas cuánticos.
Su objetivo era demostrar que no solo existen procesos gaussianos cuánticos genuinos, sino que también podrían funcionar como la base para el aprendizaje automático cuántico.
A diferencia de las redes neuronales, los procesos gaussianos no son paramétricos. Esto significa que no depende de parámetros sintonizables para aprender patrones de los datos. Como resultado, evita las trampas de entrenamiento que molesta a las versiones cuánticas de las redes neuronales.
Sin embargo, el proceso gaussiano solo es preciso cuando los datos subyacentes siguen una distribución de curva de campana, por lo que el equipo adoptó herramientas matemáticas avanzadas para garantizar que los modelos cuánticos cumplan con estos criterios.
Este avance abre la puerta a los sistemas cuánticos que pueden hacer predicciones probabilísticas, la base del aprendizaje automático, sin caer en trampas computacionales.
Revolución Gaussiana cuántica
Una de las implicaciones clave de este descubrimiento es la capacidad de realizar una inferencia bayesiana en los sistemas cuánticos que actualizan las predicciones a medida que se introducen nuevos datos.
En el mundo clásico, esta técnica se usa ampliamente para predecir todo, desde los precios de las viviendas hasta el diagnóstico médico. Este nuevo estudio ha permitido que el mismo principio se aplique a los conjuntos de datos cuánticos.
A medida que el hardware cuántico continúa avanzando, es importante que los métodos de aprendizaje probados y efectivos sean importantes que estén listos para implementarse.
Este desarrollo establece la base esencial para un futuro donde las computadoras cuánticas pueden abordar los problemas que actualmente están más allá del alcance de las máquinas clásicas.
Nuevas direcciones en el aprendizaje automático cuántico
El éxito de este proyecto representa un hito importante en la exploración del aprendizaje automático cuántico a lo largo de los años.
Más importante aún, destaca el cambio en la estrategia. En lugar de tratar de renovar modelos clásicos en sistemas cuánticos, los investigadores deben centrarse en desarrollar métodos que sean de forma nativa para la computación cuántica.
Esta nueva perspectiva marca el punto de inflexión del campo. A medida que avanza la comunidad de computación cuántica, este trabajo alienta a otros a explorar paradigmas fundamentalmente nuevos.
Al demostrar que los procesos gaussianos cuánticos actúan como una base sólida para el aprendizaje automático, el equipo de Los Alamos ha dado un paso importante para realizar el verdadero potencial del aprendizaje automático cuántico.
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