No podrás conectarte si excedes diez intentos fallidos.
La Agencia SINC ofrece servicios diferentes dependiendo de tu perfil.
Selecciona el tuyo:
La computación cuántica permitirá crear potentes ordenadores, pero también robots mucho más inteligentes y creativos que los clásicos. Así lo asegura un estudio de investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y de Austria, que han confirmado como las herramientas cuánticas ayudan a los robots a aprender y responder mucho más rápido a los estímulos de su entorno.
La computación cuántica permitirá crear potentes ordenadores, pero también robots mucho más inteligentes y creativos que los clásicos. Así lo asegura un estudio de investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y de Austria, que han confirmado como las herramientas cuánticas ayudan a los robots a aprender y responder mucho más rápido a los estímulos de su entorno
La mecánica cuántica ha revolucionado el mundo de las comunicaciones y los ordenadores por la introducción de algoritmos mucho más veloces y seguros en la transferencia de información. Ahora investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y la Universidad de Innsbruck (Austria) publican un trabajo en la revista Physical Review X donde aseguran que sus mismas herramientas se pueden aplicar a los robots, los autómatas y demás agentes que usa la Inteligencia Artificial (IA).
Por primera vez demuestran que las máquinas cuánticas pueden responder de forma óptima y más rápida a la hora de actuar frente al entorno que las rodea. En concreto, que se adaptan a situaciones donde las clásicas, más lentas, no llegan a terminar los procesos de aprendizaje y respuesta.
“En el caso de entornos muy exigentes e ‘impacientes’, el resultado es que el robot cuántico puede adaptarse y sobrevivir, mientras que el robot clásico está destinado a desfallecer”, explican G. Davide Paparo y Miguel A. Martín-Delgado, los dos investigadores de la UCM que han participado en el estudio.
Un robot cuántico puede ser más rápido y eficaz que uno clásico en entornos muy exigentes. / Ilustración adaptada de imagen de Lorenzo Natale
Su trabajo teórico se ha centrado en acelerar de forma cuántica uno de los puntos más difíciles de resolver en informática: el aprendizaje robótico (machine learning, en inglés), que se utiliza para elaborar modelos y predicciones muy precisas. Se aplican, por ejemplo, para conocer la evolución del clima, las enfermedades o en el desarrollo de los motores de búsqueda por internet.
Robots cuánticos más creativos
“Construir un modelo es realmente un acto creativo, pero los ordenadores clásicos no son buenos en esto –dice Martin-Delgado–. Ahí es donde entra en juego la computación cuántica. Las ganancias que aporta no son solo cuantitativas en cuanto a mayor velocidad, también cualitativas, al adaptarse mejor a entornos donde el agente clásico no sobrevive. Es decir, los robots cuánticos son más creativos”.
Los autores valoran así el alcance de su estudio: “Significa un paso adelante hacia el objetivo más ambicioso de la inteligencia artificial: la creación de un robot que tenga inteligencia y creatividad, y que no esté diseñado para tareas específicas”.
Este trabajo se enmarca dentro de una disciplina nueva, la denominada ‘inteligencia artificial cuántica’ (Quantum AI), un ámbito en el que la compañía Google ha comenzado a invertir millones de dólares mediante la creación de un laboratorio especializado en colaboración con la NASA.
Referencia bibliográfica:
Giuseppe Davide Paparo, Vedran Dunjko, Adi Makmal, Miguel Angel Martin-Delgado, and Hans J. Briegel. “Quantum Speedup for Active Learning Agents”. Phys. Rev. X 4, 031002, 8 de julio de 2014.
Solo para medios:
Si eres periodista y quieres el contacto con los investigadores, regístrate en SINC como periodista.
Investigadores del Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO) han construido un microscopio capaz de observar átomos individuales en un gas cuántico de estroncio. Su nombre: QUIONE, como la diosa griega de la nieve.
El físico británico ganador del Premio Nobel, una persona modesta y sencilla, ha fallecido en su casa de Edimburgo a los 94 años. A mediados de los años 60 predijo, junto a otros dos científicos, un mecanismo y una partícula que ayudan a explicar el origen de la masa y el universo que nos rodea.
