La inteligencia artificial (IA) tiene muchas definiciones desde diferentes perspectivas, pero el concepto más general es el siguiente: son sistemas que se aproximan al comportamiento y pensamiento del ser humano para solucionar un determinado problema. Durante varias décadas, la IA ha ampliado sus horizontes en áreas de estudio como la búsqueda de soluciones, los sistemas expertos, el reconocimiento de patrones, robótica, aprendizaje de máquina, optimización, interacción hombre‒máquina, entre otros, donde la computación electrónica y los algoritmos basados en diferentes enfoques como redes neuronales, lógica difusa, aprendizaje estadístico o algoritmos genéticos, han sido la base de conocimiento para su desarrollo (Si desean conocer más del tema, recomiendo el siguiente enlace). A pesar de las grandes innovaciones en el tema y sus grandes avances hasta la actualidad, la IA tiene una gran limitación cuando se enfrenta a los problemas con variables que tienen comportamientos dinámicos muy caóticos o con gran volumen de datos. Esta dificultad tiene un nombre: el famoso y temible costo computacional, donde se ha clasificado en problemas tipo‒n, tipo‒p, o el más perjudicial de todos, el np‒completo (para mayor información, recomiendo el siguiente enlace). Debido a esta limitación computacional, los expertos en inteligencia artificial están buscando nuevas alternativas para enfrentar esta problemática. La opción más prometedora es el uso de la computación cuántica (explicada de forma general en un anterior post) y los conceptos de la mecánica cuántica.
Desde hace varios años, la NASA (junto con Google y USRA o Universities Space Research Association) estaba enfocado en crear un nuevo laboratorio cuyo nombre en inglés es Quantum Artificial Intelligence Laboratory (NASA’s QuAIL), con el fin de crear nuevos y revolucionarios algoritmos para ser usados en los próximos años. Este laboratorio que empezó a operar en 2014, busca crear algoritmos cuánticos heurísticos eficientes para solucionar problemas de optimización combinatoria (Si desea conocer más acerca del tema de optimización, recomiendo el siguiente enlace) muy complejas en diferentes aplicaciones en la ingeniería aeroespacial. Según sus investigadores principales, las soluciones clásicas con algoritmos heurísticos (diseñados para encontrar soluciones aproximadas cuando los métodos clásicos no encuentran una solución exacta) han tenido limitantes para solucionar modelos matemáticos complejos que en misiones espaciales de la NASA, requieren soluciones inmediatas y exactas. Para comprobar el rendimiento de una heurística cuántica frente a una heurística clásica, usan Benchmarks (bases de datos avalados por la comunidad científica, útiles para comprobar el desempeño de un nuevo algoritmo) creados por ellos, con el fin de observar la precisión y exactitud en la solución de un problema de optimización. Para crear tales algoritmos cuánticos, la NASA creó un hardware cuántico llamado D‒WaveTM Two quantum‒annealing machine (basado en el célebre y conocido método del recocido simulado. Para mayor información, ir al siguiente enlace), cuya función principal es programar algoritmos cuánticos exclusivamente para solucionar modelos de optimización combinatorio. Tales algoritmos nacen del principio de los algoritmos híbridos de la cuántica clásica, cuyo enfoque es lograr un análisis teórico y empírico eficiente de aproximaciones del recocido cuántico para solucionar tales problemas de optimización.
A pesar que los algoritmos cuánticos para crear sistemas inteligentes es una nueva esperanza para solucionar problemas complejos, el ruido cuántico es un obstáculo que NASA’s QuAIL está tratando de entender y mitigarlo. El ruido cuántico se presenta cuando se incrementan los procesos térmicos de un computador cuántico, generando imprecisiones de los coeficientes Hamiltoniano (es un operador cuántico que representa la energía total observable de un sistema físico) que permiten realizar procesos de computación cuántica adiabática. Si los problemas de optimización son de alta dimensionalidad, es decir, que contiene muchas variables y muestras de un caso particular que se desea encontrar una solución, el ruido cuántico puede crecer a niveles muy altos que afecta el desempeño de los algoritmos de recocido cuántico.
Por otra parte, la empresa Quantum Intelligence Inc., fundada en 2008 y ubicada en Santa Clara, California, desarrolla sistemas inteligentes cuánticos para diversas aplicaciones. Un sistema inteligente cuántico (QIS, en inglés) está basado en inteligencia cuántica integrada, donde el conocimiento local y pequeño de un proceso complejo está unido en un sistema inteligente global. Para lograr la integración de los anteriores elementos, une la información más minimizada del proceso (datos históricos del proceso complejo) y usando tecnologías de optimización, realiza una búsqueda de patrones, anomalías o datos relevantes que es almacenado en un marcador de decisiones. Este marcador se encarga de integrar el conocimiento y mostrarlo al usuario. Dentro de las aplicaciones que ofrece la empresa se encuentran el mundo de los negocios y el descubrimiento de fármacos. En la primera aplicación, busca solucionar problemas complejos de negocios, usando sistemas de monitoreo en tiempo real y sistemas inteligentes de negocios y optimización, donde se detectan anomalías del mercado bursátil y visualiza un diagnóstico predictivo a partir de la información cuántica que transforma el QIS. En la segunda aplicación, el QIS está diseñado como un predictor de las características de un fármaco, cuyo objetivo es comprobar y validar los datos experimentales de un conjunto de datos de las moléculas del fármaco (el sistema fue desarrollado a partir de un proyecto SBIR y Bio‒SPICE, fundado por DARPA. Para mayor información de DARPA, ir al siguiente enlace). Lo anterior ayuda a predecir los efectos de fármaco en un sistema biológico, analizando los agentes biológicos y patógenos. Esta gran aplicación del QIS ha sido probada en aplicaciones Bio‒defensa, fármacos anti‒cancer, fármacos anti‒VIH, y Vioxx para eliminar las toxinas del sistema cardiovascular.
Como nota de interés, desde el 3 de Octubre de 2014, USRA está realizando un llamado a los interesados en participar en el ciclo 1 para oportunidades de trabajo de investigación en su laboratorio de inteligencia artificial cuántica. Para mayor información, ir al siguiente enlace. Además, desde diciembre de 2013, el Prof. Andreas Wichert, del Instituto Superior Técnico ‒ Universidade de Lisboa, Portugal, escribió el libro titulado “Principles of Quantum Artificial Intelligence,” muy recomendado para empezar a estudiar este fascinante tema. Si desean adquirir el ebook, su costo es aproximadamente US$66 o en físico US$88. Si desean un concepto más general del tema, recomiendo el capítulo 5 del libro Intelligent Computing Everywhere de la editorial Springer, titulado “Quantum Mechanics and Artificial Intelligence”, escrito por el Prof. Subhash Kak. El valor para la descarga es US$29.95 pero es mejor descargarlo desde la red de la universidad, que generalmente tienen suscripción con la editorial.
Por último, me gustaría saber cuál es su opinión con respecto a las grandes aplicaciones de la inteligencia artificial cuántica.
