{"id":26814,"date":"2022-04-05T08:57:08","date_gmt":"2022-04-05T14:57:08","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26814"},"modified":"2022-04-05T08:57:48","modified_gmt":"2022-04-05T14:57:48","slug":"este-memristor-cuantico-podria-habilitar-computadoras-cuanticas-similares-al-cerebro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/computacion-cuantica\/este-memristor-cuantico-podria-habilitar-computadoras-cuanticas-similares-al-cerebro\/","title":{"rendered":"Este &#8216;Memristor cu\u00e1ntico&#8217; podr\u00eda habilitar computadoras cu\u00e1nticas similares al cerebro"},"content":{"rendered":"<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Los enfoques cu\u00e1nticos y neurom\u00f3rficos prometen reescribir fundamentalmente la forma en que hacemos computaci\u00f3n.\u00a0Y ahora se fusionaron despu\u00e9s de que los investigadores desarrollaran un &#8220;memristor cu\u00e1ntico&#8221; que podr\u00eda formar la base de las redes neuronales cu\u00e1nticas.<\/span><!--more--><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Si bien la Ley de Moore\u00a0<\/span><span lang=\"zxx\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2022\/03\/13\/moores-law-scientists-just-made-a-graphene-transistor-gate-the-width-of-an-atom\/\"><span lang=\"en-US\">todav\u00eda parece tener vida<\/span><\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0, los l\u00edmites de la\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/tag\/computing\/\">computaci\u00f3n<\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0convencional\u00a0se est\u00e1n volviendo evidentes y existe un inter\u00e9s creciente en tipos completamente diferentes de procesamiento de informaci\u00f3n que podr\u00edan superar estos obst\u00e1culos.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Una posibilidad es la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, que aprovecha las propiedades de las computadoras cu\u00e1nticas para lograr aceleraciones computacionales exponenciales en algunos problemas espec\u00edficos.\u00a0Otra opci\u00f3n es volver a cablear los chips de nuestra computadora para replicar m\u00e1s fielmente la forma en que funciona nuestro cerebro, lo que se conoce como\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2022\/02\/07\/new-reprogrammable-chip-lets-ai-learn-continuously-just-like-the-brain\/\">computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Los dos enfoques buscan mejorar aspectos muy diferentes de la computaci\u00f3n convencional, y las sinergias entre los dos est\u00e1n lejos de ser obvias.\u00a0Pero eso podr\u00eda comenzar a cambiar despu\u00e9s de que los investigadores\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">demostraran\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">el primer componente neurom\u00f3rfico que puede procesar informaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">El componente en cuesti\u00f3n se conoce como memristor,\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">nombre\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">que\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">proviene de una combinaci\u00f3n de memoria y resistencia\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">.\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">Estos dispositivos alteran su resistencia en funci\u00f3n de la cantidad de corriente que\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">fluy\u00f3\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">a trav\u00e9s de ellos en el pasado, esencialmente almacenando una memoria de su estado anterior.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Esta capacidad ha llamado la atenci\u00f3n de los ingenieros neurom\u00f3rficos porque imita el comportamiento de las sinapsis biol\u00f3gicas, las conexiones entre las neuronas\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">en el cerebro\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">, que cambian la fuerza de sus conexiones seg\u00fan la frecuencia con la que se activan.\u00a0Ha habido una oleada de investigaciones recientes que intentan usar memristores para construir m\u00e1s computadoras similares al cerebro.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Ahora, sin embargo, los f\u00edsicos de la Universidad de Viena han llevado la idea un paso m\u00e1s all\u00e1 al desarrollar un componente que muestra el mismo comportamiento al procesar informaci\u00f3n cu\u00e1ntica.\u00a0El nuevo dispositivo se describe en\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">un\u00a0<\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41566-022-00973-5\"><span lang=\"zxx\"><span lang=\"en-US\">art\u00edculo reciente en\u00a0<\/span><\/span><em><span lang=\"zxx\"><span lang=\"en-US\">Nature Photonics<\/span><\/span><\/em><\/a><em><span lang=\"en-US\">\u00a0.<\/span><\/em><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Su llamado &#8220;memristor cu\u00e1ntico&#8221; se construye utilizando tecnolog\u00eda fot\u00f3nica integrada, que transporta fotones alrededor de un chip de silicio para procesar informaci\u00f3n.\u00a0Pero mientras que los chips fot\u00f3nicos normalmente solo realizan c\u00e1lculos cl\u00e1sicos, los investigadores\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">dise\u00f1aron\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">uno que puede manipular los estados cu\u00e1nticos de los fotones que pasan.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Para ello, explotaron\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">el\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">principio cu\u00e1ntico de superposici\u00f3n: la idea de que un sistema cu\u00e1ntico puede estar en una combinaci\u00f3n de m\u00e1s de un estado simult\u00e1neamente.\u00a0Hacen esto proporcionando al fot\u00f3n dos caminos y haciendo que viaje por ambos\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">al mismo tiempo\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Esto forma la base de un qubit, el equivalente cu\u00e1ntico de un bit, que se puede usar para codificar informaci\u00f3n.\u00a0De la misma manera, un bit puede ser 0 o 1, el fot\u00f3n puede estar en el primer o segundo canal, o gracias a las extra\u00f1as propiedades de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica, en una superposici\u00f3n de los dos.<\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Sin\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">embargo, la principal innovaci\u00f3n de los investigadores fue combinar este sistema con un circuito adicional que esencialmente cuenta la cantidad de fotones que viajan a trav\u00e9s de una de las rutas y usa esto para ajustar la fuerza de la se\u00f1al a trav\u00e9s de la otra ruta\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">.\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">El resultado es un dispositivo que puede procesar informaci\u00f3n cu\u00e1ntica y exhibir un comportamiento memristivo.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Para demostrar el potencial de su memristor cu\u00e1ntico para tareas inform\u00e1ticas pr\u00e1cticas, luego crearon un modelo de computadora del componente y simularon lo que suceder\u00eda si uniera un mont\u00f3n de ellos.\u00a0Crearon una especie de red neuronal basada en un principio llamado\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.nextbigfuture.com\/2021\/05\/reservoir-computing.html\">computaci\u00f3n de reservorio<\/a>\u00a0, que esencialmente alimenta datos a una gran red cuyas conexiones son fijas y luego solo entrena una sola capa de lectura para interpretar la salida de este reservorio.<\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Demostraron que un sistema que consta de solo\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">3\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">de sus memristores cu\u00e1nticos aprendi\u00f3 a clasificar d\u00edgitos escritos a mano con una precisi\u00f3n del 95 por ciento despu\u00e9s de entrenar con solo 1,000 im\u00e1genes.\u00a0Los autores informaron\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">que\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">varios esquemas cl\u00e1sicos de computaci\u00f3n de yacimientos logran\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">peores precisiones con una cantidad considerablemente mayor de recursos y datos de computaci\u00f3n\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">El equipo tambi\u00e9n demostr\u00f3 que una red de sus dispositivos podr\u00eda aprender a realizar tareas cu\u00e1nticas m\u00e1s all\u00e1 de cualquier dispositivo cl\u00e1sico.\u00a0Entrenaron su dispositivo para detectar si los sistemas cu\u00e1nticos estaban entrelazados con una precisi\u00f3n del 98 por ciento.<\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Descubrir\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">c\u00f3mo hacer uso de un dispositivo que combina dos paradigmas inform\u00e1ticos tan diferentes requerir\u00e1 un trabajo considerable.\u00a0Pero las redes neuronales cu\u00e1nticas podr\u00edan ser una herramienta nueva y poderosa en la\u00a0era de la computaci\u00f3n\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2016\/03\/08\/will-the-end-of-moores-law-halt-computings-exponential-rise\/\">posterior a la Ley de Moore .<\/a><\/span><\/span><\/p>\n<p align=\"left\">Fuente:<\/p>\n<p>Gent, E. (2022m, abril 3). <i>This \u00abQuantum Memristor\u00bb Could Enable Brain-Like Quantum Computers<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 5 de abril de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/04\/04\/quantum-memristor-could-enable-quantum-neuromorphic-computing\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los enfoques cu\u00e1nticos y neurom\u00f3rficos prometen reescribir fundamentalmente la forma en que hacemos computaci\u00f3n.\u00a0Y ahora se fusionaron despu\u00e9s de que los investigadores desarrollaran un &#8220;memristor cu\u00e1ntico&#8221; que podr\u00eda formar la base de las redes neuronales cu\u00e1nticas.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":26816,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[366],"tags":[],"class_list":["post-26814","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-computacion-cuantica"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Este &#039;Memristor cu\u00e1ntico&#039; 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