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La computación cuántica ha tenido un impacto transformador en la ciencia de datos y la inteligencia artificial, y en este artículo iremos mucho más allá de lo básico. 

Exploraremos los avances de vanguardia en algoritmos cuánticos y su potencial para resolver problemas complejos, actualmente inimaginables con las tecnologías actuales. Además, también analizaremos los desafíos que le esperan a la computación cuántica y cómo se pueden superar.

Esta es una visión fascinante del futuro. donde los límites de la tecnología se llevan a nuevas fronteras, acelerando enormemente las capacidades de inteligencia artificial y ciencia de datos.

La computación cuántica involucra computadoras especializadas que resuelven problemas matemáticos y ejecutan modelos cuánticos que son principios de la teoría cuántica. Esta poderosa tecnología permite a los científicos de datos construir modelos relacionados con procesos complejos como formaciones moleculares, fotosíntesis y superconductividad. 

La información se procesa de manera diferente a las computadoras normales, transferir datos usando qubits (bits cuánticos) en lugar de en forma binaria. Los qubits son vitales en términos de entrega de potencia computacional exponencial en la computación cuántica, ya que pueden permanecer en superposición; explicaremos esto con más detalle en la siguiente sección. 

Utilizando una amplia gama de algoritmos, las computadoras cuánticas pueden medir y observar grandes cantidades de datos. El usuario introducirá los algoritmos necesarios y la computadora cuántica creará un entorno multidimensional que dé sentido a los diversos puntos de datos para descubrir patrones y conexiones.

Computación cuántica: terminología importante

Para comprender mejor la informática, es importante comprender cuatro términos clave; qubits, superposición, entrelazamiento e interferencia cuántica.

qubits

Los qubits, abreviatura de bits cuánticos, son las unidades estándar de información utilizadas en la computación cuántica, de manera similar a cómo la computación tradicional usa bits binarios. Los Qubits utilizan un principio conocido como superposición para que puedan estar en varios estados al mismo tiempo. Los bits binarios sólo pueden ser 0 o 1, mientras que los Qubits pueden ser 0 o 1, sólo una parte de 0 o 1, o ambos, 0 y 1. 

Si bien los bits binarios suelen ser microchips basados ​​en silicio, los qubits pueden consistir en fotones, iones atrapados y átomos o cuasipartículas, tanto reales como artificiales. Debido a esto, la mayoría de las computadoras cuánticas requieren equipos de enfriamiento extremadamente sofisticados para funcionar a temperaturas muy frías. 

Superposición

La superposición se refiere a Partículas cuánticas que son una combinación de todos los estados posibles., y estas partículas pueden cambiar y moverse mientras la computadora cuántica las observa y mide individualmente. Una buena analogía para explicar la superposición son los distintos momentos en que una moneda está en el aire cuando se lanza. 

Esto permite que la computadora cuántica evalúe cada partícula de muchas maneras para encontrar diferentes resultados. En lugar del procesamiento secuencial tradicional, la computación cuántica puede ejecutar una gran cantidad de cálculos paralelos a la vez gracias a la superposición. 

Enredo

Las partículas cuánticas pueden correlacionarse entre sí en términos de sus medidas, creando una red conocida como entrelazamiento. Durante este compromiso, la medición de un qubit se puede utilizar en cálculos realizados por otros qubits. Como resultado, la computación cuántica puede resolver problemas extremadamente complejos y procesar grandes cantidades de datos. 

Interferencia cuántica

Durante la superposición, los qubits a veces pueden experimentar interferencia cuántica, lo que aumenta la probabilidad de que los qubits queden inutilizables. Las computadoras cuánticas cuentan con medidas para intentar reducir esta interferencia y garantizar que los resultados sean lo más precisos posible. Cuanta más interferencia cuántica, menos precisos serán los resultados. 

El aprendizaje automático cuántico (QML) y la inteligencia artificial cuántica (QAI) son dos campos subestimados, pero de rápido crecimiento, dentro de la ciencia de datos. Esto se debe a que los algoritmos de aprendizaje automático se están volviendo demasiado complejos para las computadoras tradicionales y requieren las capacidades de la computación cuántica para procesarlos de manera efectiva. Con el tiempo, se espera que esto conduzca a importantes avances en inteligencia artificial.

Las computadoras cuánticas se pueden entrenar de manera efectiva de la misma manera que las redes neuronales, adaptando parámetros de control físico para resolver problemas, como la intensidad de un campo electromagnético o la frecuencia de los pulsos láser. 

Un caso de uso fácil de entender es un modelo de aprendizaje automático que podría entrenarse para clasificar el contenido dentro de documentos, haciéndolo codificando el documento en el estado físico del dispositivo para que pueda medirse. Con la computación cuántica y la IA, Los flujos de trabajo de ciencia de datos se medirán en milisegundos., ya que los modelos de IA cuántica podrán procesar petabytes de datos y comparar documentos semánticamente, proporcionando al usuario información procesable más allá de su imaginación más salvaje. 

Investigación sobre aprendizaje automático cuántico

Grandes actores como Google, IBM e Intel han invertido mucho en la computación cuántica, pero hasta el momento la tecnología aún no se considera una solución viable y práctica a nivel empresarial. Sin embargo, la investigación en este campo se está acelerando y los desafíos técnicos que implica la computación cuántica seguramente serán solucionado con aprendizaje automático Mejor pronto que tarde. 

A IBM y al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) se les puede atribuir el mérito de haber descubierto la investigación experimental que demostró que era posible combinar el aprendizaje automático y la computación cuántica en 2019. En un estudio, se utilizó una computadora cuántica de dos qubits para demostrar que la computación cuántica La informática podría impulsar el aprendizaje supervisado de clasificación utilizando un conjunto de datos generado en el laboratorio. Esto ha allanado el camino para futuras investigaciones que definan todo el potencial de esta asociación tecnológica. 

Aprendizaje automático cuántico en acción

En esta sección proporcionaremos detalles de los proyectos de computación cuántica lanzados por Google e IBM, dando una idea del enorme potencial de la tecnología.

• TensorFlow Quantum de Google (TFQ) – En este proyecto, Google pretende superar los desafíos de transferir modelos de máquinas existentes a arquitecturas cuánticas. Para acelerar esto, TensorFlow Quantum ahora es de código abierto, lo que permite a los desarrolladores crear modelos de aprendizaje automático cuántico utilizando una combinación de Python y los marcos de computación cuántica de Google. Esto significa que la investigación de algoritmos cuánticos y aplicaciones de aprendizaje automático cuenta con una comunidad más activa y mejor equipada, lo que permite futuras innovaciones.
• El desafío cuántico de IBM – Cerrar la brecha entre el desarrollo de software tradicional y el desarrollo de aplicaciones de computación cuántica. El desafío cuántico de IBM es un evento anual de varios días que se centra en la programación cuántica. Con la asistencia de casi 2000 participantes, el evento tiene como objetivo educar a los desarrolladores e investigadores para asegurarse de que estén preparados para la revolución de la computación cuántica. 
• Computación cuántica de Cambridge (CQC) e IBM – CQC e IBM lanzó un generador de números aleatorios cuánticos (QRNG) basado en la nube en septiembre de 2021. Esta aplicación innovadora puede generar entropía (aleatoriedad completa) que se puede medir. Este no solo es un avance valioso para la ciberseguridad en términos de cifrado de datos, sino que también puede desempeñar un papel en el desarrollo de sistemas avanzados de inteligencia artificial que sean capaces de lo inesperado. 

Gracias a esta investigación y educación en curso, la computación cuántica podría impulsar modelos de aprendizaje automático que se pueden aplicar a diversos escenarios del mundo real. Por ejemplo, en finanzas, actividades como invertir en acciones y uso de señales de IA para el comercio de opciones estará potenciado por el poder predictivo de la IA cuántica. Asimismo, la llegada de las computadoras cuánticas físicas provocará una revolución en términos de usando métodos del kernel para clasificación lineal de datos complejos. 

Todavía quedan pasos importantes por dar antes de que el aprendizaje automático cuántico pueda introducirse en la corriente principal. Afortunadamente, gigantes tecnológicos como Google e IBM están proporcionando software de código abierto y recursos educativos de ciencia de datos para permitir el acceso a su arquitectura de computación cuántica, allanando el camino para nuevos expertos en el campo. 

Al acelerar la adopción de la computación cuántica, se espera que la IA y el aprendizaje automático den pasos gigantescos y resuelvan problemas que la computación tradicional no puede facilitar. Posiblemente incluso cuestiones globales como el cambio climático. 

Aunque esta investigación aún se encuentra en sus primeras etapas, el potencial de la tecnología se está volviendo evidente rápidamente y un nuevo capítulo de la inteligencia artificial está a nuestro alcance.
 
 

Nahla Davies es un desarrollador de software y escritor de tecnología. Antes de dedicar su trabajo a tiempo completo a la redacción técnica, se las arregló, entre otras cosas interesantes, para servir como programadora principal en una organización de marca experiencial Inc. 5,000 cuyos clientes incluyen Samsung, Time Warner, Netflix y Sony.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/breaking-down-quantum-computing-implications-for-data-science-and-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=breaking-down-quantum-computing-implications-for-data-science-and-ai