Google y NASA lanzan Laboratorio Cuántico de Inteligencia Artificial
El chip en el centro de una computadora D-Wave. (crédito: D-Wave)
Google, en asociación con la NASA y la Asociación de Universidades Para Investigación Espacial (USRA), han lanzado una iniciativa para investigar la manera en que la computación cuántica podría llevarnos a grandes avances en el aprendizaje de máquina (o automático), una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la construcción y estudio de sistemas que aprenden a partir de la información.
El nuevo laboratorio usará la computadora cuántica D-Wave Two. Un estudio reciente confirmó que la computadora cuántica D-Wave One era mucho más rápida que las computadoras convencionales en algunos problemas específicos.
La máquina será instalada en las Instalaciones de Supercomputación Avanzada de la NASA, en Mountain View, California.
“Esperamos que esto ayude a los investigadores a construir modelos más eficientes y más exactos para sus proyectos, desde reconocimiento de voz, búsqueda en internet hasta el plegamiento de proteínas”, dijo Hartmut Neven, director de ingeniería de Google.
“El aprendizaje de máquina o automático es un asunto extremadamente difícil. Es lo que los matemáticos llaman un problema ‘NP-complejo‘”, dijo Neven. “La computadora clásica no está bien equipada para este tipo de problemas creativos. La solución para tales problemas puede imaginarse como el tratar de encontrar el punto más bajo de una superficie cubierta de montañas y valles”.
“Es allí donde entra la computación cuántica. Te permite hacer trampa, te da la oportunidad de entrar a un ‘túnel’ en una cresta para ver si existe un valle aún más bajo escondido más allá. Te da una mejor oportunidad de encontrar el punto verdaderamente más bajo –la solución óptima”.
Google ha desarrollado ya algunos algoritmos de aprendizaje automático, dijo Neven. “Uno genera reconocedores compactos y eficientes –muy útiles cuando tienes poca energía, como en un dispositivo móvil. Otro puede manejar datos de capacitación altamente contaminados, donde un alto porcentaje de ejemplos están mal etiquetados, tal y como resulta a menudo en el mundo real. Y hemos aprendido algunos principios útiles, como por ejemplo, saber que logras los mejores resultados no sólo con computación cuántica, sino trabajando conjuntamente computación cuántica y clásica”.
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