Per primera vegada en la història, que nosaltres sapiguem, un sistema quàntic ha derrotat a una intel·ligència artificial clàssica en un terreny que fins ara dominaven les màquines tradicionals: la classificació de dades. A més, per afegir més excepcionalitat a la notícia, no ho ha fet només amb més encerts, sinó consumint molta menys energia. I aquest no és un prototip futurista, sinó un maquinari quàntic real i funcional.
Una màquina quàntica que supera a la IA i consumeix menys energia
La fita del que et volem parlar ha estat aconseguida per un equip internacional d'investigadors, liderat per la Universitat de Viena. El seu experiment, publicat recentment a la revista Nature Photonics, demostra que fins i tot els processadors quàntics a petita escala poden superar als seus equivalents clàssics en tasques concretes d'aprenentatge automàtic, un dels pilars actuals de la intel·ligència artificial.
La clau és en la llum. El dispositiu utilitzat és un processador quàntic fotònic, que ha estat construït al Politècnic de Milà, que utilitza fotons, és a dir, partícules de llum, per executar algoritmes. La tasca era aparentment senzilla: classificar diferents tipus de dades, com fan diàriament milers de sistemes d'intel·ligència artificial en aplicacions que van des del reconeixement facial fins a la predicció del temps.
Tanmateix, en aquest cas, l'algoritme quàntic, que va ser dissenyat per l'empresa britànica Quantinuum, va cometre menys errors que el seu competidor clàssic. A més, l'esmentat sistema va tenir una eficiència energètica molt superior. A diferència dels ordinadors convencionals, que depenen de grans quantitats d'electricitat per processar informació, els sistemes fotònics amb prou feines consumeixen energia, ja que operen directament amb llum.
En un context on els models d'IA són cada vegada més potents, però també més famolencs, aquesta diferència comença a ser crítica. Philip Walther, líder del projecte i científic de la Universitat de Viena assegura en un comunicat publicat en la pàgina web de la institució europea que "descobrim que per a tasques específiques el nostre algoritme comet menys errors que la seva contrapart clàssica".
Per la seva part, Zhenghao Yin, primer autor de l'estudi, destaca que "això implica que les computadores quàntiques existents poden mostrar un bon rendiment sense necessàriament anar més enllà de la tecnologia de punta". Tot i així, aquesta fita no és només tècnica, sinó que també suposa un canvi de paradigma en un camp emergent i apassionant: l'aprenentatge automàtic quàntic.
Aquesta és la disciplina, per si no el sabies, que explora com els principis de la física quàntica poden millorar la velocitat, precisió o eficiència dels algoritmes d'IA. Fins ara, els avenços havien estat teòrics o limitats a diferents simulacions. Sembla, per tant, que la quàntica en pot oferir una via alternativa, més ràpida, més precisa i més sostenible, a la intel·ligència artificial tradicional.