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La Inteligencia Artificial rompe la física cuántica

La Inteligencia Artificial está rompiendo los moldes de la experimentación cuántica, escalando el entrelazamiento y la superposición de estados hasta niveles inimaginables, sin el concurso directo de los científicos.

La Inteligencia Artificial (IA) está desarrollando experimentos que trascienden cualquier idea humana y consiguiendo un progreso sorprendente en las fronteras de la física cuántica experimental, informa Scientific American.

Detrás de esta proeza está el físico cuántico Mario Krenn, que este mes ha iniciado un nuevo grupo de investigación en el Instituto Max Planck para la Ciencia de la Luz, en Alemania, con la finalidad de utilizar algoritmos de IA como fuente de inspiración en la física cuántica.

Esos algoritmos están orientados al desarrollo de nuevas tecnologías, incluidos telescopios o microscopios cuánticos mejorados, así como nuevas fuentes para ordenadores cuánticos.

Nuevas ideas

La orientación principal de este equipo es comprender nuevas ideas y conceptos de los sistemas de inteligencia artificial, desarrollar nuevas tecnologías cuánticas y obtener nuevos conocimientos sobre la física cuántica en sí.

El grupo aplicará dos tecnologías diferentes para el diseño de nuevos experimentos cuánticos y hardware cuántico: en primer lugar, un nuevo y potente algoritmo de inteligencia artificial teórico-gráfico, que permitirá extraer los núcleos conceptuales de las soluciones a arduos problemas científicos, informa el citado Instituto.

En segundo lugar, el equipo utilizará tecnologías de Aprendizaje Profundo, que se han aplicado con éxito en otros campos, como el diseño de materiales, para descubrir cómo «piensan» los modelos de aprendizaje automático sobre los problemas científicos más complejos.

Estados entrelazados complejos

El reto es considerable y su trabajo promete interesantes resultados. En 2016, mucho antes de aterrizar en el instituto alemán, Krenn había resuelto el problema de crear estados entrelazados altamente complejos que involucraban a múltiples fotones.

Un algoritmo de aprendizaje automático desarrollado por Krenn, y llamado Melvin, había conseguido la proeza por sí mismo, sin que nadie le hubiera proporcionado las instrucciones necesarias para generar estados tan complejos.

Lo que más llamó la atención es que el algoritmo había encontrado la manera de crear estados entrelazados complejos sin conocimientos previos: incluso había mejorado una solución experimental (humana) propuesta en los años 90 del siglo pasado.

Esta revelación ha desencadenado una escalada de experimentos de otros equipos destinados a probar los fundamentos conceptuales de la mecánica cuántica con formas diferentes, aprovechando la potencia de la Inteligencia Artificial.

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Mario Krenn. Crédito: Max Planck Institute for the Science of Light.

Potente algoritmo

Krenn tampoco se ha detenido y ha mejorado Melvin con un nuevo algoritmo de aprendizaje automático llamado Theseus, que es mucho más potente que su predecesor: será la estrella en los desarrollos del nuevo equipo investigador del instituto alemán.

Todo este avance tecnológico gira en torno al entrelazamiento cuántico, uno de los fenómenos más desconcertantes de la mecánica cuántica: implica a dos partículas, cada una ocupando varios estados al mismo tiempo, una experiencia conocida como superposición.

Cuando dos partículas, como los átomos, los fotones o los electrones, se entrelazan, experimentan además un vínculo inexplicable que se mantiene incluso si las partículas están en lados opuestos del universo. Mientras están entrelazadas, el comportamiento de las partículas está ligado entre sí.

El entrelazamiento cuántico y la superposición de estados se han ido complejizando con diversos intentos de explorarlos no con dos, sino con más partículas, especialmente con fotones o partículas de luz.

Escalada cuántica

Krenn es uno de los que ha escalado los efectos del entrelazamiento cuántico implicando no solo a más fotones, sino también aumentando el número de superposiciones de estados cuánticos gracias a la IA.

La superposición cuántica ocurre cuando una partícula elemental posee simultáneamente dos o más estados, como pasa por ejemplo con los fotones: pueden permanecer en dos lugares diferentes al mismo tiempo, algo inimaginable en el mundo físico ordinario.

Estos estados superpuestos pueden escalarse con más fotones y prometen comunicaciones cuánticas más seguras y rápidas: tres fotones podrían estar en una superposición de tres estados y conseguir cúbits en un estado cuántico tridimensional.

Si un bit es la unidad básica de información en la computación clásica binaria (basada en 1 y 0), y un cúbit es su equivalente cuántico (utiliza la superposición para gestionar estados simultáneos de 1 y 0), en los nuevos estados superpuestos complejos se habla de sistemas ternarios (trits) cuánticos llamados cútrits, que conllevan una superposición de al menos tres estados básicos. La escalada cuántica no tiene límites teóricos.

Entrelazamiento de alta dimensión

El algoritmo Melvin consiguió esa complejidad ternaria de estados y puso de manifiesto que su configuración podría usarse para generar estados entrelazados de alta dimensión.

Theseus le supera en capacidad y promete alcanzar niveles más complejos de entrelazamiento cuántico, con fotones, cúbits y cútrits de IA pensando por su cuenta.

Estos sofisticados algoritmos no esperan instrucciones humanas para romper los moldes actuales de la investigación cuántica, sobrepasando incluso la capacidad humana de idear nuevos experimentos, tal como ya ha pasado.

Nueva fase tecnológica

El diseño de nuevos dispositivos y experimentos se ha basado históricamente en la intuición de expertos humanos, explican al respecto Krenn y otros autores en Nature Reviews Physics

La nueva etapa se inspira, sin embargo, en el diseño de ordenadores que aumentan cada vez más la capacidad de los científicos, particularmente en el ámbito cuántico, añaden.

Este campo es singularmente importante porque la computación compleja puede resolver dos desafíos importantes de los experimentos cuánticos: que los fenómenos cuánticos no son intuitivos, y que el número de posibles configuraciones de experimentos cuánticos se dispara exponencialmente con la IA, concluyen los autores de este artículo.

Referencia

Learning Interpretable Representations of Entanglement in Quantum Optics Experiments using Deep Generative Models. Mario Krenn et al.  arXiv:2109.02490v1 

Foto superior: Gerd Altmann en Pixabay.

Eduardo Martínez de la Fe

Eduardo Martínez de la Fe

Eduardo Martínez de la Fe, periodista científico, es el Editor de Tendencias21.

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