Las simulaciones de una computadora cuántica hecha de seis átomos de rubidio sugieren que podría ejecutar un algoritmo neuronal simple que puede aprender a recordar y tomar decisiones simples.
Una computadora cuántica construida a partir de átomos gigantes, controlada por luz láser, podría ser suficiente para imitar algunas funciones del cerebro, como la memoria y la toma de decisiones.
físico Rodrigo Araiza Bravoc de la Universidad de Harvard y sus colegas han demostrado con simulaciones por computadora que se puede construir un nuevo tipo de computadora cuántica a partir de átomos de rubidio Rydberg. Dichos átomos tienen un gran diámetro porque algunos de sus electrones orbitan alrededor del núcleo a grandes distancias. Son muy sensibles a la luz, por lo que pueden controlarse con precisión con láseres.
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Red neuronal
Los investigadores encontraron en las simulaciones que los láseres podrían hacer que seis átomos de Rydberg funcionen como una red neuronal, un algoritmo artificialmente inteligente que imita las neuronas y las conexiones en el cerebro. En esta computadora cuántica teórica, los estados cuánticos del electrón más externo en un átomo de Rydberg corresponden a los estados de una neurona en el cerebro, por ejemplo, si la neurona está activa o inactiva.
El equipo demostró que la computadora cuántica podría exhibir memoria y toma de decisiones básicas. Para tomar decisiones, el equipo expuso átomos en la simulación a dos pulsos de láser diferentes, y se entrenó a la red neuronal para elegir qué pulso era más fuerte. Esto está inspirado en una tarea en la que monos entrenados observan un patrón de puntos que se mueven en dos direcciones diferentes y luego indican qué dirección incluye más puntos.
monos entrenados
Para la memoria, los investigadores repitieron la tarea de decisión, pero con un retraso de una décima de microsegundo entre los dos láseres. Esto significaba que para elegir entre los dos, la computadora cuántica simulada tenía que aprender a recordar el primer pulso hasta que viera el segundo.
Bravo quiere explorar los beneficios de combinar aprendizaje automático con pequeñas computadoras cuánticas. Es realista considerar la creación de una red neuronal con unos pocos átomos de Rydberg, dice, porque ahora las computadoras cuánticas disponibles también son pequeñas.
En sistemas cuánticos como estos, las redes neuronales son más complejas que en las computadoras clásicas, por lo que pueden realizar tareas más complicadas en menos tiempo o en una escala más pequeña, dice roberta zambrinic de la Universidad de las Islas Baleares en España.
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“El cerebro es el mejor sistema que vemos a nuestro alrededor en términos de capacidad de procesamiento y consumo de energía”, dice Zambrini. “Si intenta imitar las funciones del cerebro con sistemas artificiales, es posible que pueda desempeñarse mejor que con otros enfoques”.
El equipo de Bravo ahora está trabajando en la construcción de la computadora cuántica simulada y en versiones con más átomos.
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