Por primera vez en la historia, que nosotros sepamos, un sistema cuántico ha derrotado a una inteligencia artificial clásica en un terreno que hasta ahora dominaban las máquinas tradicionales: la clasificación de datos. Además, para añadir más excepcionalidad a la noticia, no lo ha hecho solo con más aciertos, sino consumiendo mucha menos energía. Y este no es un prototipo futurista, sino un hardware cuántico real y funcional.
Una máquina cuántica que supera a la IA y consume menos energía
El hito del que te queremos hablar ha sido logrado por un equipo internacional de investigadores, liderado por la Universidad de Viena. Su experimento, publicado recientemente en la revista Nature Photonics, demuestra que incluso los procesadores cuánticos a pequeña escala pueden superar a sus equivalentes clásicos en tareas concretas de aprendizaje automático, uno de los pilares actuales de la inteligencia artificial.
La clave está en la luz. El dispositivo utilizado es un procesador cuántico fotónico, que ha sido construido en el Politécnico de Milán, que utiliza fotones, es decir, partículas de luz, para ejecutar algoritmos. La tarea era aparentemente sencilla: clasificar distintos tipos de datos, como hacen a diario miles de sistemas de inteligencia artificial en aplicaciones que van desde el reconocimiento facial hasta la predicción del tiempo.
Sin embargo, en este caso, el algoritmo cuántico, que fue diseñado por la empresa británica Quantinuum, cometió menos errores que su competidor clásico. Además, dicho sistema tuvo una eficiencia energética muy superior. A diferencia de los ordenadores convencionales, que dependen de grandes cantidades de electricidad para procesar información, los sistemas fotónicos apenas consumen energía, ya que operan directamente con luz.
En un contexto donde los modelos de IA son cada vez más potentes, pero también más hambrientos, esta diferencia empieza a ser crítica. Philip Walther, líder del proyecto y científico de la Universidad de Viena asegura en un comunicado publicado en la página web de la institución europea que “descubrimos que para tareas específicas nuestro algoritmo comete menos errores que su contraparte clásica”.
Por su parte, Zhenghao Yin, primer autor del estudio, destaca que “esto implica que las computadoras cuánticas existentes pueden mostrar un buen rendimiento sin necesariamente ir más allá de la tecnología de punta”. Aun así, este hito no es solo técnico, sino que también supone un cambio de paradigma en un campo emergente y apasionante: el aprendizaje automático cuántico.
Esta es la disciplina, por si no lo sabías, que explora cómo los principios de la física cuántica pueden mejorar la velocidad, precisión o eficiencia de los algoritmos de IA. Hasta ahora, los avances habían sido teóricos o limitados a diferentes simulaciones. Parece, por tanto, que la cuántica puede ofrecer una vía alternativa, más rápida, más precisa y más sostenible, a la inteligencia artificial tradicional.