IBM lanzará su ordenador cuántico a final de año

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 CLAVES:

  • La computación cuántica tiene numerosas aplicaciones, resolviendo problemas en la cadena de suministro, la ciberseguridad, el análisis de sistemas complejos, los servicios financieros, el Deep Learning y la Inteligencia Artificial.
  • La descripción estándar de cómo se pueden usar las computadoras cuánticas se encuentra en estas tres categorías: Simulación, Optimización y Muestreo. IBM Q podrá resolver problemas en las tres categorías.
  • IBM ha anunciado la construcción y prueba de sendos ordenadores cuánticos para el mercado comercial de negocios e investigación, uno de los cuales, con 20 qubits, se lanzará al mercado a final de año.
  • Por otro lado, El Grupo Volkswagen y Google han anunciado una colaboración integral en investigación en el campo de la computadora cuántica.

La computación cuántica se puede utilizar en diferentes sectores, con múltiples aplicaciones que resolverían problemas en la cadena de suministro, la ciberseguridad, el análisis de sistemas complejos, los servicios financieros, el Deep Learning y la Inteligencia Artificial. Estas dos últimas son las áreas de más rápido crecimiento.

Las grandes compañías están haciendo avances en esta tecnología, en especial IBM, que ha anunciado la construcción y prueba de sendos ordenadores cuánticos para el mercado comercial de negocios e investigación, uno de los cuales, con 20 qubits, se lanzará al mercado a final de año.

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Las aplicaciones de la computación cuántica afecta a la Inteligencia Artificial y al Deep Learning

Ahora queremos explorar exactamente dónde y cómo se pueden usar en la ciencia de datos actual, y francamente enfocarnos en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Después de todo, estas son las áreas de más rápido crecimiento con los desafíos más técnicos donde podríamos usar la mayor cantidad de ayuda.

Demostramos que, aunque estas máquinas son costosas y difíciles de mantener, con IBM a la cabeza, estas capacidades estarán disponibles mediante suscripción y API en la nube. El costo y la complejidad no deberían detenernos.

La computación cuántica tiene numerosas aplicaciones que impulsan su desarrollo. Las mayores aplicaciones para esta tecnología son las siguientes:

Cadena de suministro:  La computación cuántica podrá resolver los problemas clásicos del vendedor ambulante, sin importar qué tan masivo y complejo sea el sistema para optimizar elementos como las operaciones de la flota.

Ciberseguridad: Temporal Defense System, una firma de ciberseguridad, ya está utilizando la computación cuántica.

Servicios financieros: Entre la seguridad mejorada para la privacidad de la información y la capacidad de ejecutar modelos de riesgo complejos continuamente, se espera que este sector esté entre los primeros en línea.

Análisis de sistemas complejos: Lockheed Martin y su spin-off QRA ya están usando la computación cuántica para descubrir fallos en programas de software masivos que para la computadora cuántica no son más que sistemas enormemente complejos.

Deep Learning e Inteligencia Artificial: Se puede usar la computación cuántica para mejorar y acelerar no solo las redes neuronales para el procesamiento de imágenes y las redes neuronales recurrentes para el reconocimiento de lenguaje y voz, sino también para las aplicaciones fronterizas de las redes generativas antagónicas y el aprendizaje mediante refuerzo.

Pero, ¿Cómo se alinean las capacidades de la computación cuántica con el Deep Learning? La descripción estándar de cómo se pueden usar las computadoras cuánticas se encuentra en estas tres categorías: Simulación, Optimización y Muestreo.

Si bien IBM Q podrá resolver problemas en las tres categorías, D-Wave actualmente solo puede manejar la Optimización. Aunque puede no ser inmediatamente obvio, la optimización es exactamente lo que se      quiere para manejar todo tipo de problemas tradicionales de modelado predictivo, incluidos los que actualmente se abordan mediante el Deep Learning.

Cuando Google lanzó su Quantum Artificial Intelligence Lab en 2013, Hartmut Neven, Director de Ingeniería lo expresó de esta manera.

El Machine Learning es muy difícil. Es lo que los matemáticos llaman un problema ‘NP-hard’. Eso es porque construir un buen modelo es realmente un acto creativo. Como una analogía, considere lo que se necesita para diseñar una casa. Está equilibrando muchas restricciones (presupuesto, requisitos de uso, limitaciones de espacio, etc.), pero aún intenta crear la casa más hermosa que pueda. Un arquitecto creativo encontrará una gran solución. Matemáticamente hablando, el arquitecto está resolviendo un problema de optimización y se puede pensar en la creatividad como la capacidad de encontrar una buena solución teniendo en cuenta un objetivo y las limitaciones“.

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Problemas de optimización: más allá del ámbito de la ciencia de datos tradicional

Los problemas de optimización se extienden más allá del ámbito de la ciencia de datos tradicional e incluyen problemas increíblemente complejos, como el plegamiento de proteínas o las pruebas de naves espaciales basadas en modelos matemáticos.

Estos son sistemas extremadamente complejos con un gran número de variables que interactúan. Pero resolver un problema de clasificación o regresión utilizando una red neuronal artificial con un gran número de características y terabytes de observaciones para resolver un problema de procesamiento de imágenes o reconocimiento de voz o texto es el mismo.

Como Neven y otros han observado, cualquier problema que se resuelva fundamentalmente mediante una función de pérdida de descenso de gradiente estocástica es un juego justo para la computación cuántica en el modo de optimización.

Por otro lado, ¿Es posible que las computadoras cuánticas funcionen como redes neuronales profundas? La respuesta es sí. Una de las diversas barreras al Deep Learning es simplemente el tiempo, así como, los recursos informáticos necesarios para entrenar a una red neuronal artificial. Puede llevar semanas de tiempo de cálculo continuo en decenas o cientos de GPU entrenar redes complejas y profundas. Por ejemplo, alquilar 800 GPU del servicio de computación en la nube de Amazon por solo una semana costaría alrededor de 120.000 dólares. Con la computación cuántica se debería poder reducir eso a minutos o segundos usando solo un dispositivo.

[section label=”El CHMPR ha creado la red neuronal profunda cuántica más grande conocida” anchor=”El CHMPR ha creado la red neuronal profunda cuántica más grande conocida”]

El CHMPR ha creado la red neuronal profunda cuántica más grande conocida

El enfoque D-Wave se basa en el concepto matemático del algoritmo del temple cuántico, también descrito como computación cuántica adiabática (AQC, de sus siglas en inglés “Adiabatic Quantum Computation”). Se ha demostrado que esto se puede modelar mediante una máquina Boltzmann restringida de varias capas, que puede reconocer como uno de los muchos tipos de redes neuronales artificiales (ANN, de sus siglas en inglés, “Artificial Neural Network”) del Deep Learning.

De hecho, el Center for Hybrid Multicore Productivity Research (CHMPR) ya ha creado la red neuronal profunda cuántica de trabajo más grande conocida con múltiples capas ocultas y la utilizó en la clasificación de imágenes, tal como se hace con las redes neuronales convolucionales (CNN, de sus siglas en inglés, “Convolutional Neural Network”).

Existen algunas diferencias arquitectónicas importantes entre la forma en que funciona la computación cuántica y las redes profundas actuales, particularmente en el modo en que se maneja la propagación posterior, que es como se ajusta el modelo después de cada iteración para acercarse a la respuesta deseada.

Por razones profundamente técnicas no se puede aplicar la propagación posterior en la computación cuántica. Sin embargo, los investigadores han agregado capas ocultas funcionales adicionales que proporcionan el mismo resultado.

Para asegurarse de que se diferencia correctamente, se ha creado el concepto: “redes neuronales cuánticas” (QNNs, de sus siglas en inglés “Quantized Neural Networks”). Además, el hacer que los QNNs se comporten como las redes profundas tradicionales se denomina “Aprendizaje automático cuántico”: Esta es la aplicación de la computación cuántica para acelerar o mejorar los métodos tradicionales de Machine Learning. Aún está por venir el puro “Aprendizaje Cuántico” que usará propiedades cuánticas para producir resultados predictivos usando métodos que no se parecen en nada a las técnicas actuales.

Scott Pakin del Laboratorio Nacional de Los Alamos, el creador del lenguaje de código abierto Qmasm para la programación simplificada del D-Wave, recuerda que los QNN son dispositivos probabilísticos y “no necesariamente brindan las respuestas más eficientes para un problema de optimización. Sin embargo, brindan soluciones que son ‘probablemente buenas’, si no perfectas, y lo hacen muy rápidamente”.

[section label=”IBM anuncia la construcción y prueba de sus ordenadores cuánticos” anchor=”IBM anuncia la construcción y prueba de sus ordenadores cuánticos”]

IBM anuncia la construcción y prueba de sus ordenadores cuánticos

IBM ha anunciado la construcción y prueba de sendos ordenadores cuánticos para el mercado comercial de negocios e investigación, uno de los cuales, con 20 qubits, se lanzará al mercado a final de año.

El otro prototipo desarrollado alcanza los 50 qubits, que será la base de los futuros sistemas de IBM Q, iniciativa industrial comercial creada en mayo pasado “para fabricar ordenadores cuánticos universales disponibles comercialmente para los negocios y la ciencia”, informa la compañía en un comunicado.

La nueva máquina cuántica de 20 qubits tiene el doble de tiempo de coherencia, a un promedio de 90 microsegundos, en comparación con generaciones anteriores de procesadores cuánticos con un promedio de 50 microsegundos. También está diseñado para el diseño escalar; el prototipo de 50 qubits tiene un rendimiento similar.

Hace sólo año y medio, IBM lanzó en la ‘nube’ un prototipo de 5 qubits con la denominación IBM Q Experience. Hace unos meses estableció un segundo dispositivo con 16 qubits. Más de 60.000 usuarios y 1,7 millones de experimentos han sido el resultado.

Nuestro objetivo con IBM Q experience y nuestro programa comercial es colaborar con nuestra comunidad extendida de socios para acelerar el camino hacia la demostración de una ventaja cuántica para resolver problemas reales que importan“, señala Dario Gil, que lidera la división de Inteligencia Artificial y computación cuántica de IBM.

[section label=”La Universidad del País Vasco participa en un proyecto de desarrollo de tecnologías cuánticas” anchor=”La Universidad del País Vasco participa en un proyecto de desarrollo de tecnologías cuánticas”]

La Universidad del País Vasco participa en un proyecto de desarrollo de tecnologías cuánticas

El grupo de investigación Quantum Technologies for Information Science (QUTIS) de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) participará en un proyecto interdisciplinar financiado por el Departamento de Energía de Estados Unidos que busca avanzar en la simulación cuántica digital-analógica.

En concreto, el proyecto, en el que participan también la Universidad de Washington y el laboratorio estadounidense Oak Ridge National Laboratory, tiene como objetivo avanzar en la computación cuántica y la Inteligencia Artificial, así como en el desarrollo de las tecnologías cuánticas.

Según explica la UPV/EHU en un comunicado, la simulación cuántica digital-analógica y otras ideas principales del proyecto han sido propuestas y creadas “de forma pionera” por el grupo vasco. “La mayoría de nuestras ideas y propuestas han sido verificadas en los mayores laboratorios y empresas tecnológicas de computación cuántica del planeta”, asegura el profesor Ikerbasque de la UPV/EHU y director del grupo QUTIS Enrique Solano.

El objetivo final de la investigación es proponer soluciones creativas a problemas críticos en el diseño de materiales, de compuestos químicos y de fenómenos fundamentales en partículas elementales y cromodinámica cuántica.

Para ello, el grupo QUTIS estará durante los próximos años en contacto permanente con los otros participantes del proyecto y tendrá acceso a ordenadores cuánticos de gran potencia en la nube. “Hoy en día el trabajo interdisciplinario es crucial y mucho más en el esfuerzo mundial y la alta competencia para avanzar las tecnologías cuánticas y la computación cuántica en particular”, añade Solano.

[section label=”Volkswagen y Google se unen en el desarrollo de computación cuántica” anchor=”Volkswagen y Google se unen en el desarrollo de computación cuántica”]

Volkswagen y Google se unen en el desarrollo de computación cuántica

El Grupo Volkswagen y Google anunciaron en la conferencia “Web Summit 2017” de Lisboa una colaboración integral en investigación en el campo de la computadora cuántica. El objetivo de ambas empresas es acumular conocimiento especializado y llevar a cabo investigaciones orientadas a la práctica.

Como parte de esta colaboración, un equipo formado por especialistas de ambas compañías trabajará utilizando un ordenador cuántico de Google. Este tipo de ordenadores pueden resolver ciertas tareas altamente complejas de forma considerablemente más rápida que los superordenadores convencionales.

Por su parte, los especialistas buscan continuar el desarrollo en la optimización del tráfico, explorar estructuras para nuevos materiales, especialmente baterías de alto rendimiento para vehículos eléctricos, y trabajar en inteligencia artificial con nuevos procesos de aprendizaje automatizado.  Los especialistas de los Centros de Tecnología de la Información de Volkswagen (IT Labs) en San Francisco y Múnich serán los encargados de comenzar a desarrollar los ordenadores cuánticos de Google. Esta colaboración se centrará en la investigación que sirva para aplicaciones prácticas futuras.

En el primer proyecto, ambas compañías quieren desarrollar sistemas para mejorar el tráfico en las carreteras como guías, estaciones de carga eléctrica o plazas libres de aparcamiento. La segunda parte estará focalizada en la optimización de baterías de alto rendimiento.

Martin Hofmann, CIO (Chief Information Officer) del Grupo Volkswagen, afirma: “La tecnología de computación cuántica abre nuevas dimensiones y representa la vía más rápida para los desarrollos orientados al futuro. En Volkswagen queremos estar entre los primeros en usar informática cuántica para procesos corporativos una vez esta esté disponible comercialmente. Gracias a nuestra cooperación con Google, hemos dado un gran paso hacia este objetivo“.

Por último, esta colaboración se centrará en la investigación para aplicaciones prácticas, y se desarrollarán algoritmos, simulaciones y optimizaciones junto a los expertos de Google. Su trabajo se llevará a cabo usando los ordenadores cuánticos universales de Google.

IBM. IBM Announces Advances to IBM Quantum Systems & Ecosystem. 10 de noviembre de 2017. [consultado 14-11-2017]. Disponible en: https://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/53374.wss

VOLKSWAGEN. Volkswagen Group and Google work together on quantum computers. 7 de noviembre de 2017. [consultado 14-11-2017]. Disponible en: https://www.volkswagen-media-services.com/en/detailpage/-/detail/Volkswagen-Group-and-Google-work-together-on-quantum-computers/view/5817293/7a5bbec13158edd433c6630f5ac445da?p_p_auth=14wDlXdD

CAMION ACTUALIDAD. Grupo Volkswagen y Google, juntos para desarrollar ordenadores cuánticos. 10 de noviembre de 2017. [consultado 14-11-2017]. Disponible en: http://www.camionactualidad.es/ultimas-noticias-solo/item/5408-grupo-volkswagen-y-google-juntos-para-desarrollar-ordenadores-cuanticos

GRUPO SPI TALDEA. Colaboración interdisciplinar para avanzar en la simulación cuántica Quantum Computing, Deep Learning, and Artificial Intelligence. 9 de noviembre de 2017. [consultado 14-11-2017]. Disponible en: http://www.spri.eus/es/tecnologia-comunicacion/colaboracion-interdisciplinar-para-avanzar-en-la-simulacion-cuantica

DATA SCIENCE CENTRAL. Quantum Computing, Deep Learning, and Artificial Intelligence. 13 de junio de 2017. [consultado 14-11-2017]. Disponible en: https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/quantum-computing-deep-learning-and-artificial-intelligence

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4511 Comentarios

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