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Una startup utiliza la computación cuántica para impulsar el aprendizaje automático
rechazos
Una empresa en California acaba de demostrar que se puede usar un tipo de computadora exótica y potencialmente revolucionaria para realizar una forma común de aprendizaje automático.
La hazaña genera esperanzas de que las computadoras cuánticas, que explotan los principios de la física cuántica que desafían la lógica para realizar ciertos tipos de cálculos a velocidades ridículas, puedan tener un gran impacto en el área más candente de la industria tecnológica: la inteligencia artificial.
Investigadores en Cálculo de rechazos , una empresa con sede en Berkeley, California, utilizó uno de sus prototipos de chips cuánticos, un dispositivo superconductor alojado dentro de una elaborada configuración súper refrigerada, para ejecutar lo que se conoce como un algoritmo de agrupamiento. La agrupación en clústeres es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para organizar datos en grupos similares. Rigetti también está poniendo a disposición la nueva computadora cuántica, que puede manejar 19 bits cuánticos, o qubits, a través de su plataforma de computación en la nube, llamada Forest, hoy.
Sin embargo, la demostración no significa que las computadoras cuánticas estén preparadas para revolucionar la IA. Las computadoras cuánticas son tan exóticas que nadie sabe exactamente cuáles podrían ser las aplicaciones asesinas. El algoritmo de Rigetti, por ejemplo, no tiene ningún uso práctico y no está del todo claro qué tan útil sería para realizar tareas de agrupamiento en una máquina cuántica.
Aún así, Will Zeng, jefe de software y aplicaciones de Rigetti, argumenta que el trabajo representa un paso clave hacia la construcción de una máquina cuántica. Este es un nuevo camino hacia aplicaciones prácticas para computadoras cuánticas, dice Zeng. La agrupación en clústeres es un problema matemático realmente fundamental y fundacional. Nadie ha demostrado que puedas hacer esto.
Actualmente existe una notable cantidad de entusiasmo en torno a los esfuerzos para desarrollar computadoras cuánticas prácticas. Las grandes empresas de tecnología, incluidas IBM, Google, Intel y Microsoft, así como algunas nuevas empresas bien financiadas, están compitiendo para construir máquinas exóticas que prometen marcar el comienzo de una forma de computación fundamentalmente nueva.
Primero soñado por los físicos hace casi 40 años , las computadoras cuánticas no manejan información usando binario 1 arena 0 s. En cambio, explotan dos fenómenos cuánticos, la superposición y el entrelazamiento, para realizar cálculos en grandes cantidades de datos a la vez. La naturaleza de la física cuántica significa que una computadora con solo 100 qubits debería ser capaz de realizar cálculos en una escala alucinante.
Rigetti es algo así como un desvalido en la carrera. IBM anunció recientemente que ha construido una computadora cuántica con 50 qubits, y se rumorea que Google tiene un dispositivo de escala similar. Aún así, Rigetti tiene muchos refuerzos. La empresa ha recaudado alrededor de 70 millones de dólares de inversores como Andreessen Horowitz, una de las empresas más destacadas de Silicon Valley.
Sin embargo, tener más qubits no equivale necesariamente a superioridad. Mantener estados cuánticos y manipular qubits de manera confiable representa desafíos formidables.
Al igual que otros, Rigetti utiliza un enfoque híbrido, lo que significa que su máquina cuántica funciona en conjunto con una convencional para que la programación sea más sencilla. Zeng dice que los sistemas de la compañía también son más modulares que los de sus rivales, lo que puede ofrecer una ventaja significativa cuando se trata de ampliar aún más las máquinas.
La computación cuántica tiene un enorme potencial, en teoría. Existe buena evidencia de que las máquinas cuánticas pueden usarse para resolver desafíos criptográficos y para simular material nuevo. Y existe la esperanza de que algoritmos como los de Rigetti eventualmente transformen el mundo del aprendizaje automático y la IA.
Las computadoras cuánticas ahora están alcanzando una escala en la que pueden realizar un trabajo que sería muy difícil, si no imposible, ejecutar incluso en la supercomputadora convencional más poderosa. La carrera para demostrar este umbral con una máquina en funcionamiento, a veces denominada supremacía cuántica, se ha convertido en un símbolo de la exageración actual. Los físicos están de acuerdo en que pasarán varios años más antes de que las computadoras cuánticas y los algoritmos que se ejecutan en ellas muestren su valor.
cristobal monroe , físico experimental de la Universidad de Maryland y científico jefe de otra startup de computación cuántica, IonQ , dice que es demasiado pronto para sugerir que la computación cuántica cambiará el aprendizaje automático. Realmente no entendemos cómo y por qué funciona el aprendizaje automático clásico, por lo que parece que aplicarlo a la cuántica podría ofuscar aún más un campo ya ofuscado, dice.
Monroe, sin embargo, plantea una interesante posibilidad inversa. Sugiere que el aprendizaje automático podría desempeñar un papel clave para hacer que las computadoras cuánticas sean más confiables. La creciente complejidad de los sistemas de control clásicos para grandes computadoras cuánticas puede necesitar un enfoque diferente, señala. Por lo tanto, especula que quizás se utilice el aprendizaje automático no cuántico para gestionar el comportamiento complejo dentro de estas máquinas.
scott aaronson , que dirige el Centro de Información Cuántica de la Universidad de Texas, dice que espera que la computación cuántica acelere algunos enfoques de aprendizaje automático en el futuro, aunque se necesitará más trabajo para demostrar lo valioso que es.
Tanto Aaronson como Monroe están de acuerdo en que hacer que las computadoras cuánticas sean accesibles a través de la nube, como lo están haciendo Rigetti, IBM y Google, será crucial para avanzar en el campo. Es probable que surjan aplicaciones a medida que los ingenieros y programadores comiencen a experimentar con estos sistemas.
Brindar acceso a los primeros usuarios también puede proporcionar un valioso flujo de ingresos para nuevas empresas como Rigetti. IBM recientemente Anunciado una variedad de socios para su proyecto cuántico, incluidos JPMorgan Chase, Daimler AG, Samsung, Hitachi y Oak Ridge National Laboratory. Estas empresas quieren ver qué podrían hacer las máquinas cuánticas en una variedad de aplicaciones que incluyen modelado financiero, química y optimización de rutas.
Aaronson se pregunta si la creciente exageración eventualmente podría frenar el progreso real, aunque puede resultar difícil separar los dos. Por otro lado, dice, es un momento realmente emocionante.