Los enfoques cuántico y neuromórfico prometen reescribir fundamentalmente la forma de hacer computación. Y ahora se han fusionado después de que los investigadores hayan desarrollado un «memristor cuántico» que podría constituir la base de las redes neuronales cuánticas.

Mientras que la Ley de Moore parece que todavía tiene vida , the limi tes de los convencionales informática y cada vez es mayor el interés por otros tipos de procesamiento de la información que podrían superar estos obstáculos.

Una posibilidad es la computación cuántica, que aprovecha las propiedades de los ordenadores cuánticos para conseguir una velocidad de cálculo exponencial en algunos problemas específicos. Otra opción es reconfigurar nuestros chips informáticos para que reproduzcan más fielmente el funcionamiento de nuestros cerebros, lo que se conoce como computación neuromórfica .

Los dos enfoques tratan de mejorar aspectos muy diferentes de la informática convencional, y las sinergias entre ambos están lejos de ser evidentes. Pero eso podría empezar a cambiar después de que el investigador s demostró el primer componente neuromórfico de la historia que puede procesar información cuántica.

The component in question is known as a memristor, a nombre que proviene de una combinación de memoria y resistencia. Estos dispositivos alteran su resistencia en función de la cantidad de corriente que haya circulado ed a través de ellos en el pasado, almacenando esencialmente una memoria de su estado anterior.

Esta capacidad ha llamado la atención de los ingenieros neuromórficos porque imita el comportamiento de las sinapsis biológicas -las conexiones entre neuronas en el cerebro- que cambian la fuerza de sus conexiones en función de la frecuencia con la que se disparan. Recientemente se ha producido una oleada de investigaciones que intentan utilizar los memristores para construir ordenadores más parecidos al cerebro.

Ahora, sin embargo, los físicos de la Universidad de Viena han llevado la idea un paso más allá al desarrollar un componente que muestra el mismo comportamiento mientras procesa información cuántica. El nuevo dispositivo se describe en a un artículo reciente en Naturaleza Fotónica .

El llamado «memristor cuántico» está construido con tecnología fotónica integrada, que transporta fotones por un chip de silicio para procesar información. Pero mientras los chips fotónicos normalmente sólo realizan cálculos clásicos, los investigadores diseñan ed one that can manipulate the quantum states of the photons passing through.

Para ello explotan ed el principio cuántico de superposición: la idea de que un sistema cuántico puede estar en una combinación de más de un estado simultáneamente. Para ello, proporcionan al fotón dos caminos y consiguen que se desplace por ambos al mismo tiempo .

Esto constituye la base de un qubit -el equivalente cuántico de un bit- que puede utilizarse para codificar información. Del mismo modo que un bit puede ser 0 o 1, el fotón puede estar en el primer o en el segundo canal o, gracias a las extrañas propiedades de la mecánica cuántica, en una superposición de ambos.

El investigador s’ Sin embargo, la mayor innovación consistió en acoplar este sistema con un circuito adicional que básicamente cuenta el número de fotones que viajan a través de uno de los caminos y lo utiliza para ajustar la fuerza de la señal a través del otro camino. El resultado es un dispositivo que puede procesar información cuántica y mostrar un comportamiento memorable.

Para demostrar el potencial de su memristor cuántico para tareas informáticas prácticas, crearon un modelo informático del componente y simularon lo que ocurriría si se encadenaran varios de ellos. Crearon una especie de red neuronal basada en un principio llamado computación de depósitos que esencialmente alimenta datos en una gran red cuyas conexiones son fijas y luego sólo entrena una única capa de lectura para interpretar la salida de este depósito.

Demostraron que un sistema formado únicamente por 3 de sus memristores cuánticos aprendieron a clasificar los dígitos escritos a mano con una precisión del 95 por ciento tras entrenarse con sólo 1.000 imágenes. Los autores informan n que varios esquemas clásicos de computación de yacimientos logran d peores precisiones con muchos más recursos informáticos y datos.

The team also showed that a network of their devices could learn to carry out quantum tasks beyond any classical device. They trained their device to detect whether quantum systems were entangled with 98 percent accuracy.

Calculando averiguar cómo utilizar un dispositivo que combina dos paradigmas informáticos tan diferentes requerirá un trabajo considerable. Pero las redes neuronales cuánticas podrían ser una nueva y poderosa herramienta en la Ley post-Moore era of computing.

Crédito de la imagen: Equinox Graphics, Universidad de Viena


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