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El Centro de Investigación en Nanomateriales y Nanotecnología (CINN, CSIC-Uniovi-Principado) coordina una iniciativa que busca combinar computación cuántica e inteligencia artificial para abordar desafíos en el ámbito de la simulación, la computación y la optimización a través del uso avanzado de átomos de Rydberg y machine learning.
Según informó el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), el proyecto, financiado con cerca de 2 millones de euros por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, cuenta con la colaboración del Instituto de Ciencia de Materiales de Madrid (ICMM), el Instituto de Nanociencia y Materiales de Aragón (INMA, CSIC-Unizar) y el Computer Vision Center (CVC).
El proyecto, denominado ‘Aprendizaje Automático en Simulaciones Cuánticas con átomos de Rydberg’, busca establecer una plataforma en la que hardware y algoritmos inteligentes actúen de manera conjunta para resolver problemas que habitualmente superan las capacidades de los ordenadores clásicos actuales.
Según publicó el CSIC, los átomos de Rydberg constituyen la base experimental del estudio, ya que poseen fuertes interacciones y períodos de coherencia superiores a los de otras tecnologías cuánticas, lo que los sitúa como candidatos relevantes para sistemas cuánticos avanzados. No obstante, la manipulación de estos sistemas presenta retos importantes para la comunidad científica, especialmente en lo que respecta a la estabilidad y el control, aspectos que los investigadores planean abordar mediante técnicas de aprendizaje automático.
El investigador Miguel Pruneda, coordinador del proyecto por parte del CINN, detalló que la versatilidad de los átomos de Rydberg y la integración del machine learning permitirán optimizar tanto los procedimientos experimentales como la evaluación teórica de los fenómenos observados. Según puntualizó Pruneda y recogió el CSIC, la meta es diseñar algoritmos cuánticos específicos para esta tecnología y avanzar en el desarrollo de hardware especializado que pueda beneficiarse de los progresos en inteligencia artificial. El trabajo en red de los diferentes equipos participantes permitirá que cada uno aporte su experiencia en áreas distintas, pero complementarias.
De acuerdo con el esquema presentado por el CSIC, el CINN está encargado de la experimentación directa con átomos de Rydberg, mientras que el INMA se ocupará del desarrollo de técnicas basadas en redes neuronales para simular sistemas cuánticos de muchos cuerpos, un campo de estudio fundamental para abordar problemas escalables y complejos en física y en ingeniería.
El ICMM trabajará en la generación de algoritmos cuánticos orientados a la optimización, cubriendo así una necesidad actual de este tipo de sistemas, ya que muchos retos tecnológicos requieren soluciones eficientes que los ordenadores clásicos apenas pueden abordar por su naturaleza computacionalmente exigente. El Computer Vision Center (CVC), por su parte, aportará su bagaje tanto en aprendizaje automático clásico como en variantes cuánticas, apoyando el desarrollo algorítmico y la integración de distintos enfoques de inteligencia artificial.
El medio CSIC detalló que este proyecto propone un enfoque interdisciplinar en el que la física experimental, la teoría cuántica y la inteligencia artificial confluyen para crear nuevas herramientas que podrían transformar no solo el campo de la computación cuántica, sino también impactar áreas como la química cuántica, la optimización de redes de telecomunicaciones y la estabilidad de sistemas energéticos.
Los investigadores anticipan que los avances derivados del proyecto posibilitarán el diseño de plataformas experimentales robustas, capaces de abordar preguntas teóricas que hoy en día presentan dificultades por las limitaciones tecnológicas existentes.
Los científicos consideran que, a medio plazo, los logros del proyecto tendrán aplicaciones en la resolución de problemas complejos vinculados a la física de materiales, la simulación de procesos químicos y el diseño de redes inteligentes para infraestructuras críticas, como las redes eléctricas. Esta perspectiva, reportó el CSIC, se basa en la naturaleza versátil de la computación cuántica y la creciente capacidad de la inteligencia artificial para analizar e interpretar grandes volúmenes de datos generados en experimentos de alta precisión.
Según el CSIC, la estructura del proyecto en nodos interconectados pretende asegurar la transferencia efectiva de conocimientos entre experimentadores y teóricos, así como la rápida incorporación de nuevos hallazgos en los diferentes subcampos involucrados. Los resultados generados durante la investigación buscarán ofrecer soluciones concretas a limitaciones actuales, con la vista puesta en el desarrollo de tecnologías de nueva generación que puedan adoptarse en distintos entornos científicos e industriales.
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