¿Qué es el aprendizaje automático cuántico? Guía para principiantes de QML

La física cuántica promete grandes cambios para muchos campos, incluido el aprendizaje automático, al menos en teoría. En realidad, el aprendizaje automático cuántico sigue siendo en gran medida teórico y tiene un largo camino por recorrer antes de que sea práctico para una aplicación generalizada.

Cuando y si las computadoras cuánticas se vuelven más factibles y accesibles, aumentarán en gran medida la velocidad del procesamiento del aprendizaje automático y abrirán muchas posibilidades para nuevos tipos de aprendizaje automático. Por lo tanto, es importante comprender qué es el aprendizaje automático cuántico, cómo funciona teóricamente, cómo se compara con el aprendizaje automático clásico y qué desafíos se avecinan para el futuro del aprendizaje automático cuántico.

Tabla de contenido

Para comprender qué es el aprendizaje automático cuántico, primero debemos comprender el aprendizaje automático y la mecánica cuántica por separado.

El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) y la informática que utiliza datos, algoritmos y software para imitar la forma en que los humanos aprenden conocimientos a lo largo del tiempo. Por otro lado, la computación cuántica es un campo tecnológico de vanguardia que utiliza los principios de la mecánica cuántica para resolver problemas que son demasiado complicados para que los manejen las computadoras clásicas.

Por lo tanto, el aprendizaje automático cuántico combina efectivamente estos dos campos para crear computadoras que pueden operar y aprender a una escala mucho mayor que la del aprendizaje automático "ordinario".

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Debido a que las máquinas de computación cuántica recién ahora se están convirtiendo en realidad, es importante enfatizar que la mayor parte de la investigación sobre los aspectos prácticos del aprendizaje cuántico de máquinas es hipotética ahora. La mayor parte de lo que sabemos actualmente se basa en proposiciones sobre cómo debería funcionar el aprendizaje automático cuántico, suponiendo que eventualmente podamos construir computadoras cuánticas factibles y asequibles.

En la computación clásica, dos bits clásicos pueden tomar uno de cuatro estados: 00, 01, 10 u 11. Esto significa que cada par de bits solo puede representar una única combinación binaria en un momento dado.

Sin embargo, en la computación cuántica, un solo bit cuántico (qubit) puede existir simultáneamente. Esto significa que un solo par de qubits que interactúan puede guardar las cuatro configuraciones binarias a la vez, lo que permite cálculos mucho más complejos y potentes. Esta superposición permite que el sistema cuántico resuelva ecuaciones complejas de manera más rápida y eficiente en comparación con la computación clásica.

El aprendizaje automático cuántico ofrece múltiples ventajas potenciales sobre el aprendizaje automático tradicional.

Primero, los sistemas cuánticos pueden crear patrones extraños, inusuales o contrarios a la intuición que no son posibles de crear en una computadora clásica que carece de la capacidad para la rareza cuántica. Esto significa que los sistemas cuánticos pueden reconocer patrones que están más allá de las limitaciones de un sistema informático clásico.

Los sistemas cuánticos también ofrecen la oportunidad de un procesamiento paralelo que no es posible en una computadora clásica. Los sistemas cuánticos pueden lograr esto porque un par de qubits puede guardar las cuatro configuraciones posibles a la vez, mientras que un solo par de bits tradicionales solo puede guardar una configuración binaria a la vez. No solo las operaciones en sí son más rápidas, sino que los programas de aprendizaje automático cuántico también pueden realizar múltiples operaciones simultáneamente para acelerar aún más las cosas.

Esta velocidad y el procesamiento paralelo tendrán un gran impacto en la velocidad a la que pueden avanzar los programas de aprendizaje automático. Parte de la limitación con el aprendizaje automático en este momento es que las computadoras clásicas solo pueden procesar información tan rápido. Los algoritmos de aprendizaje automático, por extensión, solo pueden aprender tan rápido. La computación cuántica conducirá a aumentos significativos en las velocidades de procesamiento que permitirán que el aprendizaje automático avance a un ritmo mucho más rápido que el que admite actualmente la computación clásica.

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Si bien el aprendizaje automático cuántico es un campo muy prometedor, enfrenta múltiples desafíos.

El obstáculo más grande y más obvio es que las computadoras cuánticas son en su mayoría teóricas en este punto y el hardware viable aún no está disponible. Hasta que se supere este obstáculo, todos los campos cuánticos, incluido el aprendizaje automático cuántico, seguirán estando prácticamente sin probar en la práctica.

Los datos informáticos clásicos también deben codificarse en una forma mecánica cuántica que la computadora cuántica pueda procesar, lo cual es otro gran desafío. Esto se hará hipotéticamente a través de integraciones como qRAM, pero esas integraciones de hardware aún no se han resuelto.

Todas las formas de computación cuántica ofrecen una gran promesa, pero queda por ver cuánto se puede lograr en la práctica.

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