El nuevo protocolo supera con creces la estrategia clásica, en especial cuando la dimensión de los datos es grande
Investigadores de la Universidad Autónoma de Barcelona han desarrollado un nuevo protocolo que clasifica y ordena datos cuánticos según el estado en que fueron preparados. Este procedimiento, que ofrece mayor eficiencia que el algoritmo clásico equivalente, supone un nuevo paso hacia el aprendizaje automático en redes de información cuántica.
Las tecnologías basadas en computación e información cuántica prometen aplicaciones sin precedentes, como comunicaciones incondicionalmente seguras, sensores ultra-precisos, y ordenadores cuánticos capaces de solucionar determinados problemas con una eficiencia inalcanzable en ordenadores clásicos.
Recientemente, se ha planteado la construcción de una gran red de dispositivos cuánticos de intercambio de información, donde las conexiones se establecen mediante canales cuánticos y los propios datos son sistemas cuánticos que fluyen por la red, sentando así los fundamentos de una futura “internet cuántica”.
Con el diseño de estas redes de información cuántica aparecen nuevos desafíos teóricos, ya que es necesario, por ejemplo, establecer protocolos de tratamiento de información optimizados para trabajar con los datos cuánticos de manera automática, del mismo modo que las redes de comunicación actuales gestionan automáticamente la información.
Ahora, investigadores de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB) han afrontado por primera vez uno de estos desafíos: el problema de ordenar los datos procedentes de una red de sistemas cuánticos según el estado en que fueron preparados. Los investigadores, que publican su estudio en la revista Physical Review X, han ideado un procedimiento óptimo que permite agrupar aquellos sistemas cuánticos que han sido preparados de manera idéntica.
Este protocolo muestra una conexión natural con un caso típico de aprendizaje automático: agrupar muestras de datos que han sido generados según una misma distribución de probabilidad.
Identificación de patrones
El problema es similar al que tendría que solucionar un ordenador clásico para discernir de dónde proceden diferentes sonidos captados simultáneamente por un micrófono en la calle. El ordenador podría reconocer patrones y discernir una conversación del ruido del tráfico o del sonido procedente de la guitarra de un músico callejero.
Sin embargo, a diferencia de lo que ocurre con las ondas de sonido, identificar patrones entre los datos cuánticos supone todo un desafío, ya que la observación de estos datos solo proporciona información parcial sobre ellos y, además, los degrada de manera irreversible.
Los físicos de la UAB han podido también comparar el rendimiento de los protocolos clásico y cuántico. Según los investigadores, el nuevo protocolo supera con creces la estrategia clásica, en especial cuando la dimensión de los datos es grande.
La propuesta supone un nuevo paso hacia las redes de información cuántica, ya que establece un marco teórico sólido sobre lo que es físicamente posible en el ámbito de la clasificación automática y la distribución de este tipo de información.
