Quantum memristor como el eslabón perdido entre la inteligencia artificial y la computación cuántica – ScienceDaily

Quantum memristor como el eslabón perdido entre la inteligencia artificial y la computación cuántica – ScienceDaily


En los últimos años, la inteligencia artificial se ha vuelto omnipresente, con aplicaciones como la interpretación de idiomas, el reconocimiento de imágenes, el diagnóstico médico y muchas más. Al mismo tiempo, la tecnología cuántica ha demostrado tener un poder de cómputo mucho más allá del alcance de la supercomputadora más grande del mundo. Físicos de la Universidad de Viena ahora han demostrado un nuevo dispositivo llamado memristor cuántico que podría hacer posible combinar estos dos mundos y así liberar capacidades sin precedentes. El experimento, realizado en colaboración con el Consejo Nacional de Investigación (CNR) y el Politecnico di Milano en Italia, se realizó en un procesador cuántico integrado que trabaja con fotones individuales. El trabajo ha sido publicado en el número actual de la revista fotónica de la naturaleza.

En el corazón de todas las aplicaciones de la inteligencia artificial se encuentran los modelos matemáticos, las llamadas redes neuronales. Estos modelos están inspirados en la estructura biológica del cerebro humano, que se compone de nodos interconectados. Así como nuestro cerebro aprende reorganizando constantemente las conexiones entre las neuronas, las redes neuronales se pueden entrenar matemáticamente, modificando su estructura interna hasta que sean capaces de realizar tareas a escala humana: reconocer nuestros rostros, interpretar imágenes médicas para el diagnóstico e incluso conducir nuestros automóviles. Por lo tanto, la integración de dispositivos capaces de realizar de manera rápida y eficiente los cálculos involucrados en las redes neuronales se ha convertido en un importante foco de investigación, tanto en la academia como en la industria.

Uno de los principales puntos de inflexión en este campo fue el descubrimiento del memristor en 2008. Este dispositivo cambia su resistencia en función de una memoria de la corriente pasada, de ahí el nombre de resistencia de memoria o memristor. Inmediatamente después de su descubrimiento, los científicos se dieron cuenta de que (entre muchas otras aplicaciones) el peculiar comportamiento de los memristores era sorprendentemente similar al de las sinapsis neuronales. El memristor se ha convertido así en un componente fundamental de las arquitecturas neuromórficas.

Un grupo de físicos experimentales de la Universidad de Viena, el Consejo Nacional de Investigación (CNR) y el Politecnico di Milano dirigido por el Prof. Philip Walther y el Dr. Roberto Osellame ha demostrado ahora que es posible construir un dispositivo que tenga el mismo comportamiento que un memristor actuando sobre estados cuánticos y siendo capaz de codificar y transmitir información cuántica. En otras palabras, un memristor cuántico. Realizar un dispositivo de este tipo es un desafío porque la dinámica de un memristor tiende a contradecir el comportamiento cuántico típico.

Mediante el uso de fotones individuales, es decir, partículas cuánticas de luz individuales, y explotando su capacidad única para propagarse en una superposición de dos o más caminos simultáneamente, los físicos han superado el desafío. En su experimento, los fotones individuales se propagan a lo largo de guías de ondas escritas con láser sobre un sustrato de vidrio y son guiados a lo largo de una superposición de múltiples caminos. Uno de estos caminos se usa para medir el flujo de fotones que pasa a través del dispositivo, y esta cantidad, a través de un complejo esquema de retroalimentación electrónica, modula la transmisión a la otra salida, logrando el comportamiento memristivo deseado. Además de demostrar el memristor cuántico, los investigadores han proporcionado simulaciones que muestran que las redes ópticas con memristores cuánticos se pueden usar para aprender tanto en tareas clásicas como cuánticas, lo que sugiere que el memristor cuántico puede llenar el eslabón perdido entre la inteligencia artificial y la computación cuántica. .

«Desbloquear todo el potencial de los recursos cuánticos dentro de la inteligencia artificial es uno de los mayores desafíos de la investigación actual en física cuántica e informática», dice Michele Spagnolo, primer autor de la publicación en la revista Nature Photonics. El grupo de Philip Walther de la Universidad de Viena demostró recientemente que los robots pueden aprender más rápido si usan recursos cuánticos y adoptan esquemas de computación cuántica. Este nuevo logro representa un paso más hacia un futuro donde la inteligencia cuántica artificial se convierte en una realidad.

fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Universidad de Viena. Nota: El contenido se puede editar por estilo y longitud.

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