Decodificación del acertijo cuántico: aprendizaje de procesos cuánticos más fácil

El estudio reciente dirigido por la profesora Zoe Holmes y su equipo en EPFL, en colaboración con investigadores de Caltech, la Universidad Libre de Berlín y el Laboratorio Nacional de Los Alamos, ha logrado un avance significativo en la computación cuántica. Han demostrado cómo las redes neuronales cuánticas (QNN) pueden comprender y predecir el comportamiento de los sistemas cuánticos utilizando algunos ejemplos simples llamados “estados de productos”.

Los QNN son modelos de aprendizaje automático que utilizan principios inspirados en la mecánica cuántica para procesar y aprender información. Al igual que las redes neuronales tradicionales utilizadas en inteligencia artificial, las QNN consisten en nodos interconectados o “neuronas” que realizan cálculos. Sin embargo, las QNN operan según los principios de la mecánica cuántica, lo que les permite manejar y manipular la información cuántica.

En el estudio, los investigadores demostraron que al entrenar QNN utilizando estados de productos, que son estados cuánticos más simples y manejables, las computadoras pueden comprender de manera efectiva la compleja dinámica de los sistemas cuánticos entrelazados. Los estados entrelazados son más difíciles de entender porque las partículas están correlacionadas y no se pueden describir de forma independiente.

La importancia de esta investigación radica en que permite la posibilidad de conocer y comprender los sistemas cuánticos utilizando computadoras más pequeñas y simples, como las computadoras de escala intermedia a corto plazo (NISQ) que se espera estén disponibles en los próximos años. Esta es una desviación del enfoque tradicional que requeriría computadoras cuánticas grandes y complejas, que aún pueden estar a décadas de distancia.

Además, este avance abre nuevas vías para utilizar computadoras cuánticas para resolver problemas importantes. Por ejemplo, las computadoras cuánticas se pueden emplear para estudiar el comportamiento de materiales complejos o simular la dinámica de las moléculas con una precisión sin precedentes. Al mejorar nuestra comprensión de los sistemas cuánticos, podemos optimizar la programación de las computadoras cuánticas, lo que lleva a una mayor eficiencia y confiabilidad. Esto se puede lograr mediante la creación de programas más cortos y más resistentes a errores, lo que en última instancia mejora el rendimiento de las computadoras cuánticas.

En resumen, la investigación realizada por la profesora Zoe Holmes y su equipo representa un avance fundamental en la computación cuántica. Al demostrar la capacidad de las QNN para comprender y predecir sistemas cuánticos utilizando estados de productos simples, el estudio allana el camino para computadoras cuánticas más eficientes y confiables y abre nuevas posibilidades para resolver problemas complejos en varios campos científicos.