La biomimética cuántica consiste en reproducir en sistemas cuánticos determinadas propiedades exclusivas de los organismos vivos. Investigadores de la Universidad del País Vasco han imitado la selección natural, aprendizaje y memoria en un nuevo estudio. Los mecanismos desarrollados podrían impulsar la computación cuántica y facilitar el proceso de aprendizaje en las máquinas.
Unai Álvarez-Rodríguez es investigadora del grupo de investigación Tecnologías Cuánticas para las Ciencias de la Información (QUTIS) adscrito al Departamento de Química Física de la UPV / EHU, y experto en tecnologías de la información cuántica. La tecnología de la información cuántica utiliza fenómenos cuánticos para codificar tareas computacionales. A diferencia de la computación clásica, la computación cuántica "tiene la ventaja de no estar limitada a producir registros en valores de cero y uno, ", dijo. Qubits, el equivalente de bits en la computación clásica, puede tomar valores de cero, uno o ambos al mismo tiempo, un fenómeno conocido como superposición, que "da a los sistemas cuánticos la posibilidad de realizar operaciones mucho más complejas, establecer un paralelo computacional a nivel cuántico, y ofrece mejores resultados que los sistemas de cálculo clásicos, "añadió.
El grupo de investigación al que pertenece Álvarez-Rodríguez decidió centrarse en la imitación de procesos biológicos. "Pensamos que sería interesante crear sistemas capaces de emular ciertas propiedades exclusivas de las entidades vivientes. En otras palabras, buscábamos diseñar protocolos de información cuántica cuya dinámica fuera análoga a estas propiedades ". Los procesos que eligieron imitar mediante simuladores cuánticos fueron la selección natural, memoria e inteligencia. Esto los llevó a desarrollar el concepto de biomimética cuántica.
Recrearon un entorno de selección natural en el que había individuos, replicación, mutación, interacción con otras personas y el medio ambiente, y un estado equivalente a la muerte. "Desarrollamos este mecanismo final para que los individuos tuvieran una vida finita, ", dijo el investigador. Entonces, al combinar todos estos elementos, el sistema no tiene una única solución clara:"Abordamos el modelo de selección natural como una disputa entre diferentes estrategias en la que cada individuo sería una estrategia para resolver el problema, la solución sería la estrategia capaz de dominar el espacio disponible ".
El mecanismo para simular la memoria, por otra parte, Consiste en un sistema gobernado por ecuaciones. Pero las ecuaciones muestran una dependencia de sus estados anteriores y futuros, por lo que la forma en que cambia el sistema "no solo depende de su estado en este momento, pero en su estado hace cinco minutos, y dónde estará dentro de cinco minutos, "explicó Álvarez-Rodríguez.
Finalmente, en los algoritmos cuánticos relacionados con los procesos de aprendizaje, desarrollaron mecanismos para optimizar tareas bien definidas, para mejorar los algoritmos clásicos, y mejorar los márgenes de error y la confiabilidad de las operaciones. "Logramos codificar una función en un sistema cuántico pero no escribirla directamente; el sistema lo hizo de forma autónoma, podríamos decir que 'aprendió' mediante el mecanismo que diseñamos para que sucediera. Ese es uno de los avances más novedosos de esta investigación, " él dijo.
De los modelos computacionales al mundo real
Todos estos métodos y protocolos desarrollados en su investigación le han proporcionado los medios para resolver todo tipo de sistemas. Álvarez-Rodríguez dice que el método de la memoria puede usarse para resolver sistemas altamente complejos:"Podría usarse para estudiar sistemas cuánticos en diferentes condiciones ambientales, o en diferentes escalas de una forma más accesible, forma más rentable ".
Con respecto a la selección natural, "más que nada, hemos ideado un mecanismo cuántico en el que se podrían basar los sistemas autorreplicantes y que se podría utilizar para automatizar procesos a escala cuántica". Y finalmente, en cuanto al aprendizaje, "Hemos ideado una forma de enseñar una función a una máquina sin tener que insertar el resultado de antemano. Esto es algo que va a ser muy útil en los próximos años, y llegaremos a verlo, " él dijo.
Todos los modelos desarrollados en la investigación fueron modelos computacionales. Pero Álvarez-Rodríguez ha dejado claro que una de las principales ideas de su grupo de investigación es que "la ciencia se desarrolla en el mundo real. Todo lo que hacemos tiene una aplicación más o menos directa. A pesar de haberse realizado en modo teórico, las simulaciones que hemos propuesto están diseñadas para que se puedan realizar en experimentos, en diferentes tipos de plataformas cuánticas, como iones atrapados, circuitos superconductores y guías de ondas fototónicas, entre otros. Para hacer esto, contamos con la colaboración de los grupos experimentales ".
