Científicos rusos impulsan el surgimiento de máquinas de pensamiento cuántico

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La teoría cuántica puede acelerar el aprendizaje de las máquinas, pudiendo determinar el grado de inteligencia de su iPhone o incluso su refrigerador. Los científicos del Instituto Tecnológico de Skólkovo (Skoltech) en Moscú contribuyen de forma importante para ayudarnos a entender mejor el aprendizaje de las máquinas mejoradas cuánticamente.

Usted quizás no piense en ellos, pero el funcionamiento de los aparatos como su iPhone, se rigen por las leyes de la física. Hoy en día, la teoría cuántica es probablemente el área más popular de la física, y los científicos predicen que la teoría cuántica definirá el nivel de inteligencia de las máquinas.

Como resultado, podríamos obtener ingenios inteligentes que resolverán problemas globales y puedan contribuirán a nuestra felicidad y longevidad. También podrían decidir que ya no nos necesitan, pero esa es otra cuestión.

El software de aprendizaje de las máquinas cuánticas puede procesar la información de manera distinta al de las computadoras clásicas, y superan los mejores algoritmos existentes al resolver ciertos problemas de aprendizaje. Esto se conoce como el aprendizaje de máquina mejorado cuánticamente.

Gracias a la capacidad de adaptarse a los nuevos datos, este excede en gran medida la capacidad de los seres humanos, pero todavía no puede hacer frente a ciertas tareas complejas.

En un nuevo artículo publicado en Nature, un grupo de científicos liderados por el Profesor Asociado de Skoltech, Jacob Biamonte, analizó qué pasos se pueden tomar para aprovechar al máximo el aprendizaje mecánico cuántico.

"Al principio, el equipo, a través de Skype, debatió incluso lo que era este campo. Presentamos nuestro proyecto a la Naturaleza, tras cambios significativos, tras escribir tres versiones durante ocho meses con nada más que el título en común ", declaró el autor principal Biamonte.

Según los científicos de Skoltech, los sistemas cuánticos pueden ser mapeados como modelos de aprendizaje automático, particularmente modelos de aprendizaje profundo. Creen que el aprendizaje de la máquina cuántica puede trabajar en tándem con métodos existentes para la emulación química cuántica, lo que conduce a aún mayores capacidades para una nueva era de la tecnología cuántica.

Gracias a los recientes aumentos en las capacidades de las computadoras cuánticas, los científicos están entusiasmados con perspectivas de acelerar el aprendizaje automático. Algunos desarrollos incluyen un recocido acelerado de 2,000 spin quantum creado por la empresa canadiense D-Wave Systems Inc. y un procesador cuántico universal de 16 qubits de IBM que es accesible a través de la nube.

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