En un logro innovador, un sistema cuántico ha superado a una inteligencia artificial (IA) clásica en la clasificación de datos, un dominio tradicionalmente dominado por las máquinas convencionales. Esta notable hazaña, liderada por investigadores de la Universidad de Viena, no solo demostró una precisión superior, sino que también la logró con un consumo de energía significativamente menor.
Este avance, publicado en la revista Nature Photonics, marca un momento crucial en el aprendizaje automático cuántico. El experimento del equipo demuestra que incluso los procesadores cuánticos a pequeña escala pueden superar a sus contrapartes clásicas en tareas específicas de aprendizaje automático, una piedra angular de la IA moderna. La clave reside en el uso de la luz.
El dispositivo, un procesador cuántico fotónico construido en la Universidad Politécnica de Milán, utiliza fotones, o partículas de luz, para ejecutar algoritmos. La tarea consistía en clasificar diferentes tipos de datos, un proceso realizado rutinariamente por los sistemas de IA en aplicaciones que van desde el reconocimiento facial hasta la predicción meteorológica. El algoritmo cuántico, diseñado por la empresa británica Quantinuum, cometió menos errores que su competidor clásico.
Además, el sistema cuántico exhibió una eficiencia energética superior. A diferencia de las computadoras convencionales, que requieren una cantidad sustancial de electricidad para procesar información, los sistemas fotónicos consumen una energía mínima al operar directamente con la luz. Esta diferencia se vuelve crítica en un mundo donde los modelos de IA son cada vez más potentes, pero también más intensivos en energía.
El líder del proyecto e investigador de la Universidad de Viena, Philip Walther, declaró que "descubrimos que para tareas específicas nuestro algoritmo comete menos errores que su contraparte clásica". Este logro no es solo técnico, sino que también señala un cambio de paradigma en el campo emergente del aprendizaje automático cuántico.
El aprendizaje automático cuántico explora cómo los principios de la física cuántica pueden mejorar la velocidad, la precisión o la eficiencia de los algoritmos de IA. Este avance sugiere que la computación cuántica puede ofrecer una alternativa más rápida, precisa y sostenible a la IA tradicional. Este descubrimiento abre las puertas a aplicaciones de IA más eficientes y sostenibles.