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El desarrollo de la inteligencia artificial podr\u00eda estancarse en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Entrenar modelos cada vez mejores exige cantidades crecientes de datos, pero esos datos son finitos: los seres humanos no pueden producir contenido nuevo a la velocidad que demandan los sistemas actuales.<\/span><\/p>\n El problema se agrava porque se estima que entre el 50% y el 74% de todo el contenido nuevo en internet ya est\u00e1 generado o traducido por IA. Si los propios modelos se entrenan cada vez m\u00e1s con ese material, en lugar de con datos genuinamente humanos, su precisi\u00f3n tiende a degradarse con el tiempo.<\/span><\/p>\n A eso se suma otro obst\u00e1culo: el entrenamiento de los modelos de IA consume cantidades de electricidad y agua que empiezan a ser dif\u00edciles de sostener. La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica podr\u00eda aportar una soluci\u00f3n a ambos frentes, entrenando modelos fundacionales y redes neuronales en horas, una tarea que a un ordenador convencional le tomar\u00eda semanas.<\/span><\/p>\n Investigadores del Laboratorio Nacional Brookhaven del Departamento de Energ\u00eda de Estados Unidos, la Universidad Northeastern, Google Quantum AI y la Universidad de Texas en Austin desarrollaron un algoritmo cu\u00e1ntico al que llamaron transformada cu\u00e1ntica de Hermite, o QHT por sus siglas en ingl\u00e9s. El trabajo, disponible en <\/span>arXiv<\/span>, se present\u00f3 en el 58.\u00ba Simposio Anual de la ACM sobre Teor\u00eda de la Computaci\u00f3n (STOC 2026), celebrado en Salt Lake City.<\/span><\/p>\n Ning Bao, profesor asistente en la Universidad Northeastern y miembro de la Direcci\u00f3n de Computaci\u00f3n y Ciencias de Datos del Laboratorio Brookhaven, explic\u00f3 que la QHT implementa la transformada de Hermite sobre un estado cu\u00e1ntico. Seg\u00fan describi\u00f3, su estructura es bastante distinta a la de las primitivas cu\u00e1nticas existentes, lo que podr\u00eda abrir la puerta a nuevos algoritmos capaces de resolver problemas \u00fanicos.<\/span><\/p>\n Las transformadas de Hermite se usan habitualmente en ingenier\u00eda y f\u00edsica para describir los niveles de energ\u00eda del oscilador arm\u00f3nico cu\u00e1ntico, y tambi\u00e9n son la base de muchos sistemas gaussianos comunes en el aprendizaje autom\u00e1tico y la ciencia de datos.<\/span><\/p>\n El problema hasta ahora era que convertir informaci\u00f3n a esta representaci\u00f3n basada en Hermite dentro de un ordenador cu\u00e1ntico resultaba un proceso lento y engorroso. Los investigadores lo resolvieron construyendo un circuito cu\u00e1ntico eficiente capaz de realizar esa transformaci\u00f3n con una sobrecarga logar\u00edtmica m\u00ednima, es decir, con un costo computacional que crece muy poco a medida que aumenta la complejidad del problema.<\/span><\/p>\n Al combinar ese circuito con nuevos m\u00e9todos para construir estados cu\u00e1nticos espec\u00edficos, la QHT se convirti\u00f3 en lo que los autores describen como una primitiva cu\u00e1ntica pr\u00e1ctica y de alta precisi\u00f3n: una nueva manera de analizar y representar datos dentro de un ordenador cu\u00e1ntico.<\/span><\/p>\n Bao resumi\u00f3 el problema de fondo de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica actual: los ordenadores cu\u00e1nticos son potentes, pero sin algoritmos cu\u00e1nticos adecuados, el \u00e1mbito de aplicaci\u00f3n de esa potencia es muy limitado. Contar con nuevas primitivas como la QHT permite abordar una gama m\u00e1s amplia de problemas, incluidos los relevantes para la ciencia del mundo real.<\/span><\/p>\n Entre los campos que podr\u00edan beneficiarse figuran la ciencia de los materiales, la seguridad energ\u00e9tica y el modelado cient\u00edfico avanzado. La investigaci\u00f3n m\u00e9dica y farmac\u00e9utica tambi\u00e9n se ver\u00eda favorecida, gracias a simulaciones m\u00e1s r\u00e1pidas para el dise\u00f1o de nuevos f\u00e1rmacos. Y en inteligencia artificial, el impacto se traducir\u00eda en un entrenamiento dr\u00e1sticamente m\u00e1s r\u00e1pido de modelos complejos y en el an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos.<\/span><\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El desarrollo de la inteligencia artificial podr\u00eda estancarse en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. 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El cuello de botella t\u00e9cnico que lograron resolver<\/b><\/h2>\n
De la f\u00edsica a la inteligencia artificial: el alcance de la nueva primitiva<\/b><\/h2>\n