La computación cuántica ha alcanzado un momento crucial en el que empieza a ofrecer ventajas prácticas para aplicaciones de inteligencia artificial, según los recientes avances logrados por varios equipos de investigación.
Un equipo de la Universidad de Viena y colaboradores ha demostrado que los ordenadores cuánticos a pequeña escala ya pueden superar a los sistemas clásicos en tareas específicas de aprendizaje automático. Utilizando un procesador cuántico fotónico, los investigadores demostraron que los algoritmos mejorados cuánticamente pueden clasificar datos con mayor precisión que los métodos convencionales. El experimento, publicado en Nature Photonics, empleó un circuito cuántico construido en el Politecnico di Milano para ejecutar un algoritmo de aprendizaje automático propuesto inicialmente por investigadores de Quantinuum.
"Esto podría ser crucial en el futuro, dado que los algoritmos de aprendizaje automático están volviéndose inviables debido a las altas demandas energéticas", señaló la coautora Iris Agresti. La plataforma cuántica fotónica mostró ventajas en velocidad, precisión y eficiencia energética frente a las técnicas de computación clásica, especialmente en aplicaciones de aprendizaje automático basadas en kernels.
En un avance paralelo, un equipo multinacional de la Universidad Tecnológica de Chalmers, la Universidad de Milán, la Universidad de Granada y la Universidad de Tokio desarrolló un algoritmo que permite a los ordenadores convencionales simular fielmente un circuito cuántico tolerante a fallos. Esta innovación aborda el código bosónico de Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP), que ha sido notoriamente difícil de simular pero es crucial para construir ordenadores cuánticos estables y escalables.
Mientras tanto, investigadores de la USC y la Universidad Johns Hopkins lograron lo que muchos consideran el "santo grial" de la computación cuántica: una aceleración exponencial incondicional utilizando los procesadores Eagle de 127 cúbits de IBM. El equipo demostró esta ventaja en un clásico rompecabezas de "adivina el patrón", probando sin suposiciones que las máquinas cuánticas pueden superar a los mejores ordenadores clásicos. Para lograr este hito emplearon técnicas como la corrección de errores y el potente hardware cuántico de IBM.
Estos desarrollos indican que la computación cuántica está pasando de ser una promesa teórica a una aplicación práctica. A medida que IBM continúa con su ambicioso plan para alcanzar un sistema de más de 4.000 cúbits en 2025, y con investigadores demostrando ventajas cuánticas en campos que van desde el aprendizaje automático hasta la fabricación de semiconductores, la tecnología parece estar preparada para ofrecer capacidades transformadoras en múltiples industrias.