La adquisición del lenguaje en niños pequeños aparentemente está relacionada con su capacidad para detectar patrones. En su proceso de aprendizaje, buscan patrones en el conjunto de datos que los ayuden a identificar y optimizar las estructuras gramaticales para adquirir correctamente el idioma. Del mismo modo, los traductores en líneautilizar algoritmos a través de técnicas de aprendizaje automático para optimizar sus motores de traducción para producir resultados completos y comprensibles. Aunque muchas traducciones no tuvieron mucho sentido al principio, en los últimos años hemos podido ver mejoras importantes gracias a la máquinaaprendizaje.
Las técnicas de aprendizaje automático utilizan algoritmos matemáticos y herramientas para buscar patrones en los datos. Estas técnicas se han convertido en herramientas poderosas para muchas aplicaciones diferentes, que pueden ir desde usos biomédicos como el reconocimiento del cáncer, la genética y la genómica, en el monitoreo y diagnóstico del autismoe incluso cirugía plástica, a la física puramente aplicada, para estudiar la naturaleza de los materiales, la materia o incluso los sistemas cuánticos complejos.
Capaz de adaptarse y cambiar cuando se expone a un nuevo conjunto de datos, el aprendizaje automático puede identificar patrones, a menudo superando a los humanos en precisión. Aunque el aprendizaje automático es una herramienta poderosa, ciertos dominios de aplicación permanecen fuera del alcance debido a la complejidad u otros aspectos quedescartar el uso de las predicciones que proporcionan los algoritmos de aprendizaje.
Por lo tanto, en los últimos años, el aprendizaje automático cuántico se ha convertido en una cuestión de interés debido a su gran potencial como una posible solución a estos desafíos irresolubles y las computadoras cuánticas demuestran ser la herramienta adecuada para su solución.
En un estudio reciente, publicado en Naturaleza , un equipo internacional de investigadores integrado por Jacob Biamonte de Skoltech / IQC, Peter Wittek de ICFO, Nicola Pancotti de MPQ, Patrick Rebentrost de MIT, Nathan Wiebe de Microsoft Research y Seth Lloyd de MIT han revisado el estado real de los clásicosaprendizaje automático y aprendizaje automático cuántico. En su revisión, han abordado a fondo diferentes escenarios relacionados con el aprendizaje automático clásico y cuántico. En su estudio, han considerado diferentes combinaciones posibles: el método convencional de usar el aprendizaje automático clásico para analizar datos clásicos, utilizandoaprendizaje automático cuántico para analizar datos clásicos y cuánticos, y finalmente, uso del aprendizaje automático clásico para analizar datos cuánticos.
En primer lugar, se propusieron dar una visión en profundidad del estado de los protocolos de aprendizaje supervisados y no supervisados actuales en el aprendizaje automático clásico al establecer todos los métodos aplicados. Introducen el aprendizaje automático cuántico y proporcionan un enfoque extenso sobre cómo podría ser esta técnicase usa para analizar datos tanto clásicos como cuánticos, enfatizando que las máquinas cuánticas podrían acelerar el procesamiento de escalas de tiempo gracias al uso de recoctores cuánticos y computadoras cuánticas universales. La tecnología de recocido cuántico tiene una mejor escalabilidad, pero casos de uso más limitados. Por ejemplo, la última iteración de D-El chip superconductor de Wave integra dos mil qubits, y se usa para resolver ciertos problemas de optimización y para un muestreo eficiente. Por otro lado, las computadoras cuánticas universales también llamadas basadas en compuertas son más difíciles de escalar, pero puedenrealizar operaciones unitarias arbitrarias en qubits por secuencias de puertas de lógica cuántica. Esto se asemeja a cómo las computadoras digitales pueden perforarrm operaciones lógicas arbitrarias en bits clásicos.
Sin embargo, abordan el hecho de que controlar un sistema cuántico es muy complejo y analizar datos clásicos con recursos cuánticos no es tan sencillo como uno podría pensar, principalmente debido al desafío de construir dispositivos de interfaz cuántica que permitan codificar la información clásica enuna forma mecánica cuántica. Las dificultades, como los problemas de "entrada" o "salida" parecen ser el principal desafío técnico que debe superarse.
El objetivo final es encontrar el método más optimizado que sea capaz de leer, comprender y obtener los mejores resultados de un conjunto de datos, ya sea clásico o cuántico. El aprendizaje automático cuántico definitivamente tiene como objetivo revolucionar el campo de las ciencias de la computación, nosolo porque podrá controlar computadoras cuánticas, acelerar las velocidades de procesamiento de la información mucho más allá de las velocidades clásicas actuales, sino también porque es capaz de llevar a cabo funciones innovadoras, como el aprendizaje cuántico profundo, que no solo puede reconocer patrones contraintuitivos endatos, invisibles tanto para el aprendizaje automático clásico como para el ojo humano, pero también los reproducen.
Como Peter Wittek finalmente declara, "Escribir este documento fue todo un desafío: teníamos un comité de seis coautores con diferentes ideas sobre qué es el campo, dónde está ahora y hacia dónde va. Reescribimos el documentodesde cero tres veces. La versión final no podría haberse completado sin la dedicación de nuestro editor, con quien estamos en deuda ".
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Materiales proporcionado por ICFO-El Instituto de Ciencias Fotónicas . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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