Un estudio revolucionario ha demostrado que la computación cuántica no es solo una promesa a futuro, sino que ya ofrece beneficios tangibles para aplicaciones de inteligencia artificial en la actualidad.
Un equipo internacional de investigación, liderado por la Universidad de Viena, ha logrado demostrar que incluso procesadores cuánticos de tamaño modesto pueden superar a los algoritmos convencionales de aprendizaje automático en tareas específicas. Su trabajo, publicado este mes en Nature Photonics, representa una de las primeras aplicaciones prácticas de la computación cuántica para mejorar sistemas de IA cotidianos.
Los investigadores utilizaron un circuito cuántico fotónico construido en el Politécnico de Milán, Italia, para implementar un algoritmo de aprendizaje automático originalmente propuesto por investigadores de Quantinuum en el Reino Unido. El experimento se centró en tareas de clasificación binaria, donde el sistema cuántico demostró una precisión superior en comparación con los enfoques clásicos.
"Descubrimos que, para tareas específicas, nuestro algoritmo comete menos errores que su contraparte clásica", explica Philip Walther, de la Universidad de Viena y líder del proyecto. "Esto implica que las computadoras cuánticas existentes pueden mostrar buenos desempeños sin necesidad de superar el estado actual de la tecnología", añade Zhenghao Yin, primer autor de la publicación.
Más allá de la mejora en precisión, el enfoque fotónico ofrece ventajas significativas en eficiencia energética. "Esto podría ser crucial en el futuro, dado que los algoritmos de aprendizaje automático están volviéndose inviables debido a la excesiva demanda de energía", enfatiza la coautora Iris Agresti. A medida que los sistemas de IA continúan creciendo en tamaño y complejidad, su enorme consumo energético se ha convertido en una preocupación urgente.
La investigación cierra la brecha entre las ventajas teóricas de la computación cuántica y las aplicaciones prácticas, demostrando que la tecnología cuántica actual puede potenciar los sistemas de aprendizaje automático sin esperar a computadoras cuánticas de gran escala. Este desarrollo abre nuevas posibilidades para algoritmos más eficientes inspirados en arquitecturas cuánticas, lo que podría revolucionar la forma en que abordamos el cómputo de IA en un mundo cada vez más impulsado por los datos.