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Las computadoras Quantum son la clave para lograr lo que se considera imposible con los sistemas informáticos convencionales de hoy. Si bien aún no se ha creado uno completamente funcional, los simuladores cuánticos, o sistemas más pequeños diseñados para resolver problemas específicos, ya han demostrado la capacidad de superar a los supercomputadores modernos en ciertas tareas.
Estas estructuras cuánticas pueden ejecutar una innumerable cantidad de operaciones a velocidades absurdas. Esto podría parecer solo un beneficio, pero el Dr. Giuseppe Carleo del Centro de Física Cuántica Computacional en el Instituto Flatiron en Nueva York explica que el activo más importante de las computadoras cuánticas es en realidad un obstáculo importante.
"Comprobar que su computadora portátil funciona correctamente es bastante sencillo, hacer lo mismo para las computadoras cuánticas es más complicado", dice Carleo. Inverso. “Cada vez que ejecutas un programa en ellos, la salida no es determinista, lo que da muchas respuestas para una pregunta. Esto es lo que hace que una computadora cuántica sea tan poderosa, pero también significa que es más difícil evaluar si esos resultados son completamente aleatorios o si son correctos ".
Pero Carleo y un grupo de investigadores internacionales han descubierto una manera de auditar rápidamente sistemas cuánticos complejos utilizando inteligencia artificial. Su estudio, que fue publicado en la revista. Física de la naturaleza el 26 de febrero, proporciona una técnica que será necesaria para mostrar que las computadoras cuánticas del futuro realmente funcionan.
La forma en que los sistemas cuánticos almacenan información es lo que los hace tan difíciles de verificar.
La unidad de datos más pequeña en una computadora es un bit, que debe ser uno. o un cero Los sistemas de computación cuántica utilizan "qubits", que pueden representar ambos y cero a la vez. Este pequeño cambio permite a estas computadoras abordar una cantidad inimaginable de tareas. Una serie de 50 qubits puede representar 10,000,000,000,000,000 de números, esto ocuparía petabytes de espacio en una computadora tradicional y sería completamente imposible para los científicos regresar y verificar.
Carleo y sus universidades utilizaron técnicas de aprendizaje automático para verificar esencialmente el trabajo de los sistemas cuánticos, algo que no es factible con los métodos convencionales.
"Estas máquinas son capaces de capturar la esencia del sistema cuántico de una manera muy compacta", dijo Carleo. “Las redes neuronales comprenden las características relevantes de estos sistemas extremadamente complejos de forma más o menos automática. Son capaces de comprender esta complejidad y transformarla para comprender sus estructuras fundamentales ".
Esta no es la primera vez que los investigadores usan A.I. para hacer algo como esto, pero el trabajo de Carleo es capaz de analizar sistemas más elaborados que la investigación que lo precedió.
Los Qubits están organizados en diferentes formas para resolver varios problemas. Las redes neuronales anteriores solo podían auditar sistemas unidimensionales, por lo tanto una línea recta de qubits. Este estudio pudo comprobar con éxito las matrices de qubits "bidimensionales" y "en forma de red".
"Para caracterizar programas cuánticos más generales, debemos ir más allá de estas estructuras unidimensionales de qubits", declaró Carleo. "Nuestra técnica es un paso adelante en esta dirección para que podamos abordar las comparecencias arbitrarias de qubits".
Esta investigación demuestra que la creación de una computadora cuántica totalmente funcional dependerá totalmente del aprendizaje automático. Sin estos tipos de algoritmos de aprendizaje profundo, independientemente de la cantidad de científicos de sistemas cuánticos que se reúnan, no habría manera de probar que realmente funcionan.
AI. contiene la clave del Santo Grial de la computación moderna.
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