La continua carrera por conseguir mejores computadores y robots ha llevado a buscar nuevas vías para seguir progresando en esta dirección ahora que las estrategias clásicas parecen no dar más de sí.
Al mismo tiempo, los enormes avances recientes en las tecnologías cuánticas han confirmado el poder de la física cuántica, no solo por sus teorías, a menudo peculiares y desconcertantes, sino también por sus aplicaciones en la vida real, destacando entre ellas su uso en computación.
De ahí la idea de fusionar ambos campos: por un lado, la inteligencia artificial; por otro, la computación cuántica con sus potentes algoritmos.
En los últimos años, muchos científicos han empezado a investigar cómo tender un puente entre estos dos mundos, y a estudiar de qué manera la computación cuántica puede resultar beneficiosa para el aprendizaje de los robots.
Con un software adecuado, los robots pueden decidir por su cuenta cuál será su próxima acción.
Sin embargo, mediante las estrategias clásicas de la inteligencia artificial, basadas en la computación convencional, los robots siguen siendo incapaces de aprender más rápido, no pudiendo alcanzar una característica esencial para un robot capaz de adoptar conductas tan complejas como la humana.
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Para conseguirlo, el equipo se ha servido de fotones individuales, las partículas fundamentales de la luz, y un procesador cuántico fotónico integrado, que fue diseñado en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos.
Esta demostración experimental de que el aprendizaje automático (una modalidad de la inteligencia artificial) puede mejorarse utilizando la computación cuántica muestra las prometedoras ventajas de la combinación de estas dos tecnologías.
“Estamos apenas comenzando a entender las posibilidades de la inteligencia artificial cuántica, y por ello cada nuevo resultado experimental contribuye al desarrollo de este campo, que actualmente se considera una de las áreas más fértiles para la computación cuántica“, destaca Walther.
El estudio, titulado “Experimental quantum speed-up in reinforcement learning agents“, se ha publicado en la revista académica Nature.
Fuente: Noticias de la Ciencia
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