Existen dos grandes tecnologías que podrían transformar la ciencia, la informática, las industrias, nuestra relación con la tecnología, el mundo y más: la inteligencia artificial y computación cuántica. Ambas, en este momento, se encuentran en desarrollo, y aunque ya pueden lograr algunas cosas asombrosas, pero lo cierto es que no han alcanzado todo su potencial.

¿Qué pasaría si se unieran? Podría ser una combinación perfecta que logre aplicaciones y avances sorprendentes. Los científicos ya lo han considerado, por lo que han explorado esta posibilidad, aunque solo incipientemente. ¿Quieres saber más? En Futuro Eléctrico te contamos cómo se visualiza un futuro en el que la IA y la computación cuántica sean aliadas.

Tabla de contenidos

Pero primero… ¿en qué consisten estas tecnologías?

Computación cuántica

La computación cuántica es una línea de la informática que utiliza la física cuántica para superar las limitaciones de la computación tradicional. Un ordenador cuántico es poderoso porque genera y procesa la información mediante cúbits o bits cuánticos. Dichos cúbits pueden existir en múltiples estados de 1 y 0 al mismo tiempo.

Los ordenadores cuánticos se diferencian de una computadora tradicional en que estas trabajan con modelos de información representados por bits, en cambio, ya hemos visto que los computadores cuánticos utilizan los cúbits. Una computadora cuántica será capaz de basarse en los principios de la superposición de la materia y el entrelazamiento cuántico. Esto es, sin duda alguna, revolucionario.

La computación cuántica se ha desarrollado en gran medida gracias al algoritmo del temple cuántico en 1989, que tiene gran incidencia en la inteligencia artificial, y al algoritmo de Shor en 1994, que sirve para descomponer un número en sus factores primos de manera eficiente.

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Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es la capacidad que tienen algunas máquinas para aprender, entender, razonar, tomar decisiones o, incluso, desarrollar nuevas ideas con el objetivo de mejorar el rendimiento que tienen los humanos para determinadas tareas y trabajos.

Sin embargo, existen tantas definiciones para inteligencia artificial como expertos que las formulan. Definir qué es la IA resulta muy complejo, ya que parte del difícil concepto de inteligencia. Además, la IA está en constante evolución. En la actualidad podemos intuir su potencial, pero no podemos confirmarlo.

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En principio la IA trabaja a través de algoritmos que iteran sobre datos disponibles públicamente o generados en empresas para aprender a partir de ellos. Este tipo de inteligencia es capaz de identificar el problema, analizar situaciones previas y evaluar distintos escenarios. Luego, predice el resultado futuro de ese problema y proporciona una solución.

De igual manera, la IA se maneja mediante dos formas. La primera de ella es la compleja que busca imitar las habilidades cognitivas humanas. Por su parte, la sencilla es aquella que cumple tareas específicas. Para conocer más sobre este tema, te recomendamos leer nuestro artículo sobre los tipos de inteligencia artificial.

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Una unión poderosa: inteligencia artificial y computación cuántica

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Como se puede ver, los ordenadores cuánticos están diseñados para realizar tareas de forma más precisa y eficiente que los convencionales. Dadas las condiciones actuales, el progreso de la inteligencia artificial depende de los avances en computación cuántica, dado que aumenta su capacidad de procesamiento frente a los ordenadores clásicos.

Se espera que el valor del mercado de la computación cuántica alcance los 2 200 millones de dólares en 2026. Para ese entonces se calcula que habrá un total de 180 ordenadores cuánticos instalados.

Para los expertos, la computación cuántica representaría el salto cuantitativo y cualitativo que la IA necesita. Con esta fusión, se lograría abordar problemas complejos en los negocios y la ciencia. De esta unión surge un término llamado IA cuántica o aprendizaje automático cuántico. Este responde al uso de ordenadores cuánticos para los procesos de algoritmos de aprendizaje automático. Es decir, una unión que permitiría obtener resultados inalcanzables con tecnologías informáticas clásicas.

Por ejemplo, en aprendizaje automático, los problemas de clasificación se suelen resolver con métodos basados en máquinas de vectores de soporte. Son algoritmos muy potentes, cuya velocidad de cálculo puede verse limitada si el espacio de características es grande. La unión entre inteligencia artificial y computadores cuánticos ayudaría a eliminar esta limitación.

Por su parte, los algoritmos de la IA podrían ayudar a resolver los problemas de optimización cuántica. Es decir, pueden ser clave para hacer más fiables a los ordenadores cuánticos. Cabe recordar que mantener los estados cuánticos y manipular de forma segura los cúbits es un desafío en la actualidad, y cualquier alteración puede afectar los resultados. Por lo tanto, el uso de la IA puede ser útil para aportar nuevas soluciones en la gestión de errores de esta tecnología.

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Aplicaciones de la unión entre inteligencia artificial y computación cuántica

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Procesar grandes series de datos

Cada día, los 3 200 millones de usuarios que usan internet en el mundo producen cerca de 2.5 exabytes de datos. Esto equivale al contenido de cinco millones de computadores portátiles. Los datos comprenden fotos, vídeos, documentos, información para crear cuentas, datos de comportamiento en línea y mucho más.

¿Qué hacer con toda esta información? ¿Cómo aprovecharla? Unir la inteligencia artificial y computación cuántica puede ser la alternativa. Los ordenadores cuánticos están diseñados para procesar grandes volúmenes de datos e información. Además, pueden descubrir patrones a una velocidad sorprendente.

Al reunir e interactuar estos dispositivos con la IA, que facilita los códigos de conversión cuánticos, los desarrolladores cada vez pueden sacar más provecho de los cúbits. Así, pueden optimizar el potencial de la tecnología para procesar esta información y resolver casi todo tipo de problemas.

Descubrir nuevos materiales

Entre las aplicaciones de la inteligencia artificial y computación cuántica encontramos también nuevos descubrimientos. Específicamente, tendría un gran impacto en el descubrimiento de nuevos materiales y podría ayudar a reducir significativamente sus costos.

Usualmente, se requiere 10 años para desarrollar un nuevo material y suele costar entre 15 y 100 millones de dólares. Sin embargo, hay nuevas iniciativas, como las de la empresa IBM, que busca reducir ambas variables en un 90 %.

IBM ha destacado los avances en nuevos materiales para baterías y almacenamientos de energías. Además, prevé que en los próximos años se descubrirán nuevos materiales para fabricar baterías más potentes, duraderas y baratas. Podrían ser capaces de soportar una red de energía renovable. Además, serán más seguras y respetuosas con el ambiente.

De igual forma, se estima que el aprendizaje automático cuántico permitirá crear nuevos materiales para dispositivos electrónicos y tecnológicos, nuevas clases de compuestos para los productos químicos y crear fertilizantes para ayudar a alimentar a la población mundial.

Potenciar la investigación científica

Internet Cuántico funciona

También en la investigación científica de numerosos campos la unión entre inteligencia artificial y computación cuántica tienen gran impacto. Esta permitirá resolver problemas, realizar simulaciones y solucionar cálculos que los superordenadores convencionales no pueden.

El físico e ingeniero Enrique Solano es uno de los científicos que está probando estas tecnologías. Ha diseñado un experimento en la Universidad del País Vasco sobre «vida artificial cuántica». En resumen, busca simular los orígenes de la vida aprovechando los bits cuánticos. De esta forma, se supera la dualidad 1=vida y 0=muerte. La intención del proyecto es insinuar cómo habría sido la creación de la vida según la física cuántica. Este modelo no se podría lograr sin esta unión de la IA y la computación cuántica.

Ofrecer algoritmos más precisos

La informática cuántica y su posibilidad de representar y manipular diferentes estados la hace ideal para resolver problemas. Y si sumado a ello se une con el aprendizaje automático, se crea una combinación imbatible.

Al juntar la inteligencia artificial y computación cuántica se podrá optimizar los algoritmos más famosos en el campo del aprendizaje supervisado, como los de tipos de redes neuronales o los support vector machines. Estos algoritmos suelen usarse en el reconocimiento de imágenes o predicción de consumo.

Adicionalmente, permitirá más avances en el aprendizaje no supervisado. Es decir, algoritmos que no requieren conocimientos previos, sino que el modelo se ajusta a las condiciones. El aprendizaje no supervisado trata los objetos de entrada como un conjunto de variables aleatorias y construye un modelo de densidad para el conjunto de datos.

Optimizar procesos industriales y empresariales

Al procesar mayor cantidad de datos de manera más rápida, el aprendizaje automático cuántico también tendrá un impacto positivo en las empresas. Los modelos complejos con mayor potencial de procesamiento les permitirán modelar situaciones más complejas y acelerar todos los procesos.

De esta forma, ayudaría a generar alternativas y soluciones innovadoras a diferentes problemas, entre ellos, soluciones a crisis, implosión financiera o mejorar la cadena de logística.

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Ayudar en las decisiones del sector financiero

El sector financiero se podría ver ampliamente beneficiado por la unión entre inteligencia artificial y computación cuántica. Gracias a su gran capacidad y algoritmos mejorados podría ayudar a mejorar la detección del fraude y combatirlo. El aprendizaje automático cuántico podría distinguir patrones difíciles de detectar en equipos convencionales. Por su parte, la aceleración de los algoritmos facilitaría procesar muchísima más información.

También se están usando para crear modelos de decisión compartidos. Es decir, que combinen los cálculos numéricos con la decisión de expertos para tomar decisiones financieras finales. Finalmente, ayudaría a ofrecer productos y servicios más personalizados por medio de sistemas de recomendación con algoritmos cuánticamente inspirados.

Palabras finales

Los investigadores están trabajando a gran velocidad para poder descubrir la mejor forma de combinar las ventajas de la inteligencia artificial y la computación cuántica. Se están explotando las mejores conexiones y capacidades de ambas. Sin embargo, aunque su potencial es muy grande, todavía hay muchos vacíos que llenar antes de un exitoso desarrollo.