Colaboración humana – inteligencia artificial descubre fenómeno cuántico más allá de la intuición humana

El uso de la inteligencia artificial para encontrar posibilidades mientras los humanos evalúan su importancia está demostrando ser una nueva y poderosa forma de descubrimiento científico.

En 2009, científicos informáticos comenzaron a experimentar con un algoritmo simple que usaba el proceso de evolución para descubrir las leyes de la física.

Funcionó procesando los datos de experimentos simples, como el movimiento oscilante de un péndulo doble.

Para sorpresa de mucha gente, descubrió relaciones como las leyes de conservación de la energía, del impulso y similares.

Desde entonces, físicos e informáticos han comenzado a utilizar técnicas de inteligencia artificial para ir aún más lejos, encontrando más leyes, relaciones y simetrías ya conocidas.

Pero la fascinación inicial con este enfoque ha dado paso a la frustración.

Las máquinas son buenas para redescubrir leyes y procesos físicos, pero no tan buenas para encontrar otros nuevos.

En otras palabras, las computadoras parecen más útiles para el descubrimiento ciego que para la percepción intuitiva.

Ahora, una emocionante colaboración entre humanos y máquinas de IA está impulsando este proceso más que nunca.

Soren Arlt, Carlos Ruiz-Gonzalez y Mario Krenn del Instituto Max Planck para la Ciencia de la Luz, en Alemania, han descubierto un fenómeno completamente nuevo al reinterpretar los resultados de un proceso de descubrimiento automatizado.

“Vamos más allá del redescubrimiento y usamos la IA para descubrir un concepto oculto que se encuentra en el corazón de la óptica cuántica”, dicen.

El nuevo fenómeno tiene una aplicación potencial en la comunicación cuántica y la computación cuántica.

Pero lo que es más importante, allana el camino para un nuevo campo de colaboración entre humanos y máquinas en la ciencia.

El equipo comenzó intentando automatizar el diseño de nuevos experimentos de óptica cuántica.

Estos generalmente consisten en un banco de óptica cuántica equipado con instrumentos para generar fotones, luego entrelazarlos, reflejarlos, dividirlos y detectarlos, etc.

La tarea de los físicos cuánticos experimentales es organizar estos dispositivos de manera que creen nuevas condiciones experimentales que prueben nuevas ideas y traspasen los límites de la física.

Pero estos diseños son difíciles de desarrollar, sobre todo porque explotan propiedades no intuitivas de la mecánica cuántica y por el espacio combinatorio fantásticamente grande de arreglos posibles.

Es por eso que varios grupos han recurrido a la inteligencia artificial para ayudar.

Su objetivo es utilizar la IA para producir nuevas configuraciones experimentales interesantes para probar y desarrollar ideas exóticas.

Estos intentos tuvieron un éxito limitado hasta que los físicos idearon una nueva forma de pensar en estos experimentos.

En lugar de considerar un experimento de óptica cuántica como una matriz bidimensional de varios equipos, comenzaron a pensar en cada experimento como un gráfico de las trayectorias de los fotones y las correlaciones entre ellos.

El proceso de descubrimiento se convierte entonces en una cuestión de explorar el espacio combinatorio de diferentes grafos.

Este enfoque de red ha sido enormemente gratificante.

Arlt y compañía han creado un programa de inteligencia artificial llamado PyTheus que ha creado 100 nuevos experimentos de óptica cuántica.

Pero eso no fue todo. Arlt y compañía notaron que algunos de estos experimentos eran ejemplos específicos de un concepto más general que era completamente nuevo para la física.

Esta era una forma de crear un emisor multifotónico probabilístico.

“Actúa como una fuente probabilística de pares de fotones múltiples, mientras se construye a partir de fuentes de pares únicamente“, dicen Arlt y compañía.

PyTheus ideó este enfoque explotando el proceso de interferencia cuántica entre pares de fotones y haciéndolo depender del resultado de una medición que se lleva a cabo más tarde, una técnica conocida como postselección.

Esto resulta emular el comportamiento de los emisores de muchas partículas.

Arlt y compañía se dieron cuenta de que esto sería útil “para crear nuevas formas de estados entrelazados de múltiples partículas, intercambio de entrelazamiento y puertas cuánticas, que anteriormente estaban más allá de nuestra intuición”.

Llaman a este novedoso enfoque Hyperedge Assembly by Linear Optics o HALO y dicen que ya han aparecido versiones elementales en algunos experimentos de información cuántica.

“[Estos] ahora pueden entenderse como casos especiales del principio de diseño mucho más general”, dicen.

Este principio se extiende más allá.

“Se han encontrado halos para emular emisores de seis y ocho fotones y sugieren un emocionante zoológico de estructuras para crear entrelazamientos”, dice el equipo.

HALO parece un desarrollo significativo en sí mismo con aplicaciones potenciales en comunicación cuántica y computación cuántica.

PyTheus, por supuesto, no tenía idea de que el enfoque era nuevo o que podía generalizarse. Eso requería perspicacia humana.

Y ahí radica el potencial para seguir trabajando.

Requiere que la inteligencia artificial y la inteligencia humana trabajen juntas para explorar el espacio de posibles experimentos, encontrar ejemplos que parezcan útiles para tareas específicas y luego reconocer y generalizar cualquier concepto fundamental que surja.

Arlt y compañía ya identificaron campos en los que podrían aplicar esta idea.

“El campo del diseño de circuitos cuánticos, las representaciones abstractas en términos de gráfos y el flujo de información basado en gráfos podrían permitir una traducción directa de nuestro enfoque”, dicen.

Eso suena prometedor. Pero el panorama general es que, juntos, los humanos y la IA están comenzando a explorar el borde de vastos océanos de posibles configuraciones experimentales.

Por el momento, la inteligencia humana puede mantenerse al día con los conceptos que la IA está descubriendo, como muestran Arlt y compañía.

Pero por cuánto tiempo más esto será posible es una incógnita.

Fuente: Discover