Neuronas Artificiales para Inteligencia Artificial Cuántica

En los últimos años, la Inteligencia Artificial se ha vuelto omnipresente, con aplicaciones como la interpretación del habla, el reconocimiento de imágenes, el diagnóstico médico o la conducción autónoma. Al mismo tiempo, se ha demostrado que la tecnología cuántica es capaz de potencia computacional mucho más allá del alcance incluso del superordenador más grande del mundo. Los físicos de la Universidad de Viena han demostrado ahora un nuevo dispositivo, llamado memristor cuántico, que puede permitir combinar estos dos mundos, desbloqueando así capacidades sin precedentes. El experimento, llevado a cabo en colaboración con el Consejo Nacional de Investigación (CNR) y el Politécnico de Milán en Italia, se ha realizado en un procesador cuántico integrado que funciona con fotones individuales. El trabajo se publica en el número actual de la revista Nature Photonics.

Las redes neuronales y los modelos matemáticos

En el corazón de todas las aplicaciones de inteligencia artificial se encuentran los modelos matemáticos llamados redes neuronales. Estos modelos se inspiran en la estructura biológica del cerebro humano, hecha de nodos interconectados. Al igual que nuestro cerebro aprende reorganizando constantemente las conexiones entre las neuronas, las redes neuronales pueden entrenarse matemáticamente ajustando su estructura interna hasta que sean capaces de realizar tareas a nivel humano: reconocer nuestra cara, interpretar imágenes médicas para el diagnóstico, incluso conducir nuestros coches.

Tener dispositivos integrados capaces de realizar los cálculos involucrados en las redes neuronales de forma rápida y eficiente se ha convertido así en un importante foco de investigación, tanto académico como industrial.

Uno de los principales cambios en el campo fue el descubrimiento del memristor, realizado en 2008. Este dispositivo cambia su resistencia dependiendo de una memoria de la corriente pasada, de ahí el nombre de resistencia de memoria o memristor. Inmediatamente después de su descubrimiento, los científicos se dieron cuenta de que (entre muchas otras aplicaciones) el comportamiento peculiar de los memristores era sorprendentemente similar al de las sinapsis neuronales.

El memristor se ha convertido en un componente fundamental de las arquitecturas neuromórficas

Representación artística de una red neuronal que contiene interferómetros Mach-Zehnder interconectados ópticamente. El interferómetro es el componente principal del memristor cuántico. (© Equinox Graphics, Universidad de Viena)

Un grupo de físicos experimentales de la Universidad de Viena, el Consejo Nacional de Investigación (CNR) y el Politécnico de Milán dirigido por el Prof. Philip Walther y el Dr. Roberto Osellame,  ha demostrado ahora que es posible diseñar un dispositivo que tenga el mismo comportamiento que un memristor, mientras actúa sobre estados cuánticos y es capaz de codificar y transmitir información cuántica. En otras palabras, un memristor cuántico.

Darse cuenta de tal dispositivo es un desafío porque la dinámica de un memristor tiende a contradecir el comportamiento cuántico típico.

Mediante el uso de fotones individuales, es decir, partículas cuánticas individuales de luces, y explotando su capacidad única de propagarse simultáneamente en una superposición de dos o más caminos, los físicos han superado el desafío. En su experimento, los fotones individuales se propagan a lo largo de guías de onda escritas con láser en un sustrato de vidrio y se guían en una superposición de varios caminos. Una de estas rutas se utiliza para medir el flujo de fotones que pasan por el dispositivo y esta cantidad, a través de un complejo esquema de retroalimentación electrónica, modula la transmisión en la otra salida, logrando así el comportamiento memristivo deseado. Además de demostrar el memristor cuántico, los investigadores han proporcionado simulaciones que muestran que las redes ópticas con memristor cuántico se pueden utilizar para aprender tanto en tareas clásicas como cuánticas, insinuando el hecho de que el memristor cuántico puede ser el eslabón perdido entre la inteligencia artificial y la computación cuántica.

«Desbloquear todo el potencial de los recursos cuánticos dentro de la inteligencia artificial es uno de los mayores desafíos de la investigación actual en física cuántica y ciencias de la computación», dice Michele Spagnolo, quien es el primer autor de la publicación en la revista «Nature Photonics».

El grupo de Philip Walther de la Universidad de Viena también ha demostrado recientemente que los robots pueden aprender más rápido al utilizar recursos cuánticos y esquemas de préstamos de la computación cuántica. Este nuevo logro representa un paso más hacia un futuro en el que la inteligencia artificial cuántica se haga realidad.

Publicación original:

Experimental photonic quantum memristor. («Memristor cuántico experimental») Michele Spagnolo, Joshua Morris, Simone Piacentini, Michael Antesberger, Francesco Massa, Francesco Ceccarelli, Andrea Crespi, Roberto Osellame, Philip Walther, et al. . En: Nature Photonics

DOI: 10.1038/s41566-022-00973-5

Foto Principal: Representación abstracta de una red neuronal que está hecha de fotones y tiene capacidad de memoria potencialmente relacionada con la inteligencia artificial. (© Equinox Graphics, Universidad de Viena)