Un reciente estudio liderado por investigadores de la University College de Londres (UCL) apunta a un avance significativo en el desarrollo de la inteligencia artificial. La combinación de IA con computación cuántica permite mejorar de forma notable la precisión en la predicción de sistemas físicos complejos.
A diferencia de los ordenadores tradicionales, que trabajan con bits (0 o 1), los sistemas cuánticos utilizan cúbits capaces de operar en múltiples estados simultáneamente. Esta característica permite procesar grandes volúmenes de información de manera mucho más eficiente.
El modelo desarrollado en este estudio ha demostrado ser aproximadamente un 20% más preciso que los sistemas convencionales, además de mantener una mayor estabilidad en predicciones a largo plazo y requerir una capacidad de memoria muy inferior.
Este avance tiene aplicaciones directas en ámbitos como la predicción climática, la dinámica de fluidos, la medicina o la generación de energía, donde la capacidad de anticipar comportamientos complejos resulta clave.
El enfoque utilizado combina computación cuántica y sistemas clásicos: primero se emplea un dispositivo cuántico para identificar patrones fundamentales en los datos, y posteriormente estos se integran en el entrenamiento de modelos de IA convencionales. De este modo, se aprovechan las ventajas de la computación cuántica evitando sus limitaciones actuales.
Los investigadores consideran que estos resultados suponen un paso importante hacia la llamada “ventaja cuántica”, en la que estas tecnologías superan claramente a la computación tradicional en aplicaciones prácticas.
Fuente | infobae.com
