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IA crea chips superiores pero extraños que "nadie entiende"

24/02/2025

Los ingenieros de Princeton puede que hayan abierto una caja de Pandora tecnológica: sus chips diseñados por IA tienen diseños más eficientes, pero nadie puede explicar exactamente por qué.

Los microchips son el lenguaje fundamental del mundo digital moderno. Desde los smartphones, módems y radares de tráfico aéreo hasta los sistemas de telecomunicaciones, estos diminutos circuitos hacen posible el mundo digital en el que vivimos. Ahora, en un avance que desafía los límites tradicionales de la ingeniería, un equipo internacional de investigadores ha logrado algo extraordinario: han demostrado cómo la inteligencia artificial (IA) puede diseñar chips inalámbricos complejos en cuestión de horas, comprimiendo semanas de meticuloso trabajo humano en un parpadeo digital. 

El resultado es fascinante y desconcertante a la vez, ya que estos nuevos diseños no solo superan en eficiencia a sus predecesores tradicionales, sino que ni siquiera sus creadores humanos entienden del todo cómo funcionan, creando lo que podría llegar a ser una paradoja única donde la eficiencia tecnológica trasciende los límites de nuestra capacidad de entendimiento.

Esta innovación, publicada en Nature Communications, podría transformar un sector valorado en 4.500 millones de dólares que, según las previsiones, se triplicará en los próximos seis años.

Redes neuronales y diseño de chips 5G

En concreto, el equipo, liderado por el ingeniero eléctrico Kaushik Sengupta de la Universidad de Princeton, utilizó una red neuronal convolucional para desarrollar chips de ondas milimétricas, componentes críticos en tecnologías como los módems 5G. Lo más sorprendente del proceso no es solo su eficiencia, sino el enfoque radicalmente diferente que adoptó la IA: mientras los diseños humanos siguen patrones ordenados y comprensibles, las creaciones de la IA parecen caóticas y aleatorias.

"Los diseños clásicos juntan cuidadosamente estos circuitos y elementos electromagnéticos, pieza a pieza", explicó Sengupta en un comunicado de la Universidad de Princeton. "Al cambiar esas estructuras, incorporamos nuevas propiedades. Antes teníamos una forma finita de hacerlo, pero ahora las opciones son mucho mayores", agregó.

El método actual de diseño de chips es tedioso y depende de una combinación de experiencia humana, plantillas probadas y el método de ensayo y error. En contraste, el equipo empleó un enfoque de diseño inverso, donde la IA parte del resultado deseado y trabaja hacia atrás para determinar la mejor configuración. Este método no solo produjo diseños más eficientes, sino que también liberó al proceso de las limitaciones de las plantillas tradicionales.

Sin embargo, esta innovación presenta un dilema intrigante. Los diseños son tan complejos que los ingenieros humanos no pueden comprenderlos completamente. Como señaló Sengupta a Live Science, "los diseños parecen formados al azar. Los humanos no podemos entenderlos realmente". Esta falta de comprensión plantea preguntas sobre la capacidad de reparar o modificar estos chips en el futuro.

Las implicaciones van más allá de las meras ganancias en eficiencia. Esta investigación representa lo que Popular Mechanics identifica como una tensión significativa entre el avance tecnológico y la supervisión humana. Si bien la IA puede generar diseños en minutos que a los ingenieros humanos les llevaría años de formación concebir, también produce lo que los investigadores denominan "alucinaciones", diseños defectuosos que requieren corrección humana.

Por ello, Sengupta enfatiza que esta tecnología debe verse como una herramienta complementaria destinada a aumentar, no a reemplazar, a los diseñadores humanos. "No se trata de sustituir a los diseñadores humanos por herramientas. Se trata de mejorar la productividad", aseguró.

El futuro del diseño de circuitos

El potencial de esta tecnología es considerable. Los investigadores sugieren que estos hallazgos podrían extenderse a otras áreas del diseño de circuitos, permitiendo crear chips optimizados para diferentes objetivos, ya sea eficiencia energética, rendimiento o amplitud de frecuencia. Como aseguró Sengupta a Live Science, "esto es solo la punta del iceberg en cuanto a lo que el futuro depara a este campo".

Según reslta Popular Mechanics, el enfoque de Sengupta y su equipo es inusual por su transparencia. En lugar de patentar su investigación o encerrarla en el sector privado, han optado por publicar sus hallazgos en revistas de acceso abierto, permitiendo que otros investigadores los aprovechen para seguir desarrollando la tecnología.

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Delgada línea entre entre creador y creación

Puede que dentro de unos años estemos rodeados de dispositivos creados por "mentes" que piensan de otro modo. Eso sí, tal vez también necesitemos a los humanos de siempre para saber qué hacer cuando aparezca el primer contratiempo. 

"La mente humana se utiliza mejor para crear o inventar cosas nuevas, y el trabajo más mundano y utilitario puede descargarse en estas herramientas", reflexiona Sengupta, articulando una visión donde la creatividad humana y la eficiencia computacional podrían redefinir los límites de la innovación. 

Sin embargo, esta revolución en el diseño de chips plantea un dilema fundamental para nuestra era digital. ¿Cómo mantendremos y adaptaremos sistemas cuya arquitectura desafía la comprensión humana? La paradoja se materializa en cada dispositivo que llevamos con nosotros mientras la tecnología se vuelve simultáneamente más sofisticada y más opaca para sus creadores, recordándonos que nos podríamos estar adentrando en un territorio donde la línea entre creador y creación podría empezar a desdibujarse.

Editado por Felipe Espinosa Wang con información de Nature Communications, Universidad de Princeton, Live Science y Popular Mechanics.

FUENTE DW

¿Qué es la computación cuántica?

La computación cuántica es un campo multidisciplinario que aúna aspectos de ciencias de la computación, física y matemáticas y utiliza mecánicas cuánticas para resolver problemas complejos más rápido que las computadoras clásicas. El campo de la computación cuántica incluye investigación de hardware y desarrollo de aplicaciones. Las computadoras cuánticas son capaces de resolver ciertos tipos de problemas más rápido que las computadoras clásicas, ya que sacan partido de los efectos de la mecánica cuántica, como la superposición y la interferencia cuántica. Algunas aplicaciones en las que las computadoras cuánticas pueden brindar dicho impulso de velocidad son el machine learning (ML), la optimización y la simulación de sistemas físicos. Entre los casos de uso eventuales se incluyen la optimización de la cartera en finanzas o la simulación de sistemas químicos; en definitiva, la solución de problemas que actualmente no pueden abordar ni las supercomputadoras más potentes del mercado.

¿Cuál es la ventaja de la computación cuántica?

Actualmente, ninguna computadora cuántica puede realizar una tarea útil de manera más rápida, económica o eficiente que una computadora clásica. La ventaja cuántica es el umbral en el que hemos construido un sistema cuántico que puede realizar operaciones que la mejor computadora cuántica posible no puede simular en ningún tipo de tiempo razonable.

¿Qué es la mecánica cuántica?

La mecánica cuántica es el área de la física que estudia el comportamiento de las partículas en un ámbito microscópico. A niveles subatómicos, las ecuaciones que describen cómo se comportan las partículas son diferentes de las que describen el mundo macroscópico que nos rodea. Las computadoras cuánticas aprovechan estos comportamientos para realizar cálculos de una forma completamente nueva.

¿Qué es un cúbit?

Los bits cuánticos, o cúbits, están representados por partículas cuánticas. La manipulación de cúbits por dispositivos de control es el núcleo del poder de procesamiento de una computadora cuántica. Los cúbits en las computadoras cuánticas son análogos a los bits en las computadoras clásicas. En esencia, el procesador de una máquina clásica hace todo su trabajo manipulando bits. De manera similar, el procesador cuántico hace todo su trabajo procesando cúbits.

¿En qué se diferencian los cúbits de los bits clásicos?

En la computación clásica, un bit es una señal electrónica que está encendida o apagada. El valor del bit clásico puede ser uno (encendido) o cero (apagado). Sin embargo, debido a que el cúbit se basa en las leyes de la mecánica cuántica, se puede colocar en una superposición de estados.

¿Cuáles son los principios de la computación cuántica?

Una computadora cuántica funciona usando principios cuánticos. Los principios cuánticos requieren un nuevo diccionario de términos para comprenderlos por completo, términos que incluyen superposición, entrelazamiento y decoherencia. Vamos a entender estos principios a continuación.

Superposición

La superposición establece que, al igual que las ondas en la física clásica, puede agregar dos o más estados cuánticos y el resultado será otro estado cuántico válido. Por el contrario, también puede representar cada estado cuántico como una suma de dos o más estados distintos. Esta superposición de cúbits le da a las computadoras cuánticas su paralelismo inherente, permitiéndoles procesar millones de operaciones simultáneamente.

Entrelazamiento

El entrelazamiento cuántico ocurre cuando dos sistemas se vinculan tan estrechamente que el conocimiento sobre uno le brinda un conocimiento inmediato sobre el otro, sin importar cuán separados estén. Los procesadores cuánticos pueden sacar conclusiones sobre una partícula midiendo otra. Por ejemplo, pueden determinar que si un bit gira hacia arriba, el otro siempre girará hacia abajo y viceversa. El entrelazamiento cuántico permite que las computadoras cuánticas resuelvan problemas complejos más rápido.

Cuando se mide un estado cuántico, la función de onda colapsa y el estado se mide como cero o como uno. En este estado conocido o determinista, el bit actúa como un bit clásico. El entrelazamiento es la capacidad de los cúbits para correlacionar su estado con otros cúbits.

Decoherencia

La decoherencia es la pérdida del estado cuántico en un bit. Los factores ambientales, como la radiación, pueden provocar el colapso del estado cuántico de los cúbits. Un gran desafío de ingeniería en la construcción de una computadora cuántica es diseñar las diversas características que intentan retrasar la decoherencia del estado, como la construcción de estructuras especiales que protegen los cúbits de los campos externos.

¿Cuáles son los componentes de una computadora cuántica?

Las computadoras cuánticas tienen hardware y software, similar a una computadora clásica.

Hardware cuántico

El hardware cuántico tiene tres componentes principales.

Plano de datos cuánticos

El plano de datos cuánticos es el núcleo de la computadora cuántica e incluye los cúbits físicos y las estructuras necesarias para mantenerlos en su lugar.

Plano de control y medida

El plano de control y medición convierte las señales digitales en señales analógicas o de control de onda. Estas señales analógicas realizan las operaciones en los cúbits en el plano de datos cuánticos.

Plano del procesador de control y procesador host

El plano del procesador de control implementa el algoritmo cuántico o secuencia de operaciones. El procesador host interactúa con el software cuántico y proporciona una señal digital o una secuencia de bits clásica al plano de control y medición.

Software cuántico

El software cuántico implementa algoritmos cuánticos únicos utilizando circuitos cuánticos. Un circuito cuántico es una rutina de computación que define una serie de operaciones cuánticas lógicas en los cúbits subyacentes. Los desarrolladores pueden usar varias herramientas y bibliotecas de desarrollo de software para codificar algoritmos cuánticos.

¿Cuáles son los tipos de tecnología cuántica?

Nadie ha mostrado la mejor manera de construir una computadora cuántica tolerante a fallas y múltiples compañías y grupos de investigación están investigando diferentes tipos de cúbits. A continuación, damos un breve ejemplo de algunas de estas tecnologías bit.

Procesadores de trampas de iones basados en puertas

Una computadora cuántica basado en puertas es un dispositivo que toma datos de entrada y los transforma de acuerdo con una operación unitaria predefinida. La operación generalmente se representa mediante un circuito cuántico y es análoga a las operaciones de puerta en la electrónica tradicional. Sin embargo, las puertas cuánticas son totalmente diferentes de las puertas electrónicas.

Las computadoras cuánticas de iones atrapados implementan cúbits cuánticos mediante el uso de estados electrónicos de átomos cargados llamados iones. Los iones están confinados y suspendidos sobre la trampa microfabricada mediante campos electromagnéticos. Los sistemas basados ​​en iones atrapados aplican puertas cuánticas usando láseres para manipular el estado electrónico del ion.  Los cúbits de iones atrapados utilizan átomos que provienen de la naturaleza, en lugar de fabricarlos sintéticamente.

Procesadores superconductores basados en puertas

La superconductividad es un conjunto de propiedades físicas que puedes observar en ciertos materiales como el mercurio y el helio a temperaturas muy bajas. En estos materiales se puede observar una temperatura crítica característica por debajo de la cual la resistencia eléctrica es cero y se expulsan campos de flujo magnético. Una corriente eléctrica a través de un bucle de cable superconductor puede persistir indefinidamente sin fuente de energía.

La computación cuántica superconductora es un despliegue de una computadora cuántica en circuitos electrónicos superconductores. Los cúbits superconductores se diseñan con circuitos eléctricos superconductores que funcionan a temperaturas criogénicas.

Procesadores fotónicos

Un procesador fotónico cuántico es un dispositivo que manipula la luz para realizar cálculos. Las computadoras cuánticas fotónicas utilizan fuentes de luz cuántica que emiten impulsos luminosos a presión junto con equivalentes de cúbit que corresponden a modos de un operador continuo, como posición o movimiento.

Procesadores de átomos neutros

La tecnología de cúbits de átomos neutros es similar a la tecnología de iones atrapados. Sin embargo, utiliza luz en lugar de fuerzas electromagnéticas para atrapar el bit y mantenerlo en su posición. Los átomos no están cargados y los circuitos pueden funcionar a temperatura ambiente

Procesadores atómicos Rydberg

Un átomo de Rydberg es un átomo agitado con uno o más electrones que, en promedio, están más alejados del núcleo. Los átomos de Rydberg tienen una serie de propiedades peculiares que incluyen una respuesta exagerada a los campos eléctricos y magnéticos y una larga vida. Cuando se usan como cúbits, ofrecen interacciones atómicas fuertes y controlables que puede ajustar seleccionando diferentes estados.

Temple cuántico

El temple cuántico utiliza un proceso físico para colocar los cúbits de un sistema cuántico en un mínimo absoluto de energía. A partir de ahí, el hardware modifica suavemente la configuración del sistema para que su panorama energético refleje el problema que debe resolverse. La ventaja de los temples cuánticos es que el número de cúbits puede ser mucho mayor que los disponibles en un sistema basado en puertas. Sin embargo, su uso está limitado a casos específicos solamente.

¿Cómo utilizan las empresas la computación cuántica?

La computación cuántica puede revolucionar las industrias. Damos algunos ejemplos de casos de uso a continuación:

ML

El machine learning (ML) es el proceso de analizar grandes cantidades de datos para ayudar a las computadoras a hacer mejores predicciones y decisiones. La investigación en computación cuántica estudia los límites físicos del procesamiento de la información y está abriendo nuevos caminos en la física fundamental. Esta investigación conduce a avances en muchos campos de la ciencia y la industria, como la química, la optimización y la simulación molecular. También es un área de creciente interés para los servicios financieros para predecir los movimientos del mercado y para la fabricación para mejorar las operaciones.

Optimización

La computación cuántica puede mejorar la investigación y el desarrollo, la optimización de la cadena de suministro y la producción. Por ejemplo, podría aplicar la computación cuántica para disminuir los costos relacionados con el proceso de fabricación y acortar los tiempos de ciclo mediante la optimización de elementos como la planificación de rutas en procesos complejos. Otra aplicación es la optimización cuántica de las carteras de préstamos para que los prestamistas puedan liberar capital, reducir las tasas de interés y mejorar sus ofertas.

Simulación

El esfuerzo computacional requerido para simular sistemas con precisión aumenta exponencialmente con la complejidad de las moléculas y los materiales de los fármacos. Incluso utilizando métodos de aproximación, las supercomputadoras actuales no pueden alcanzar el nivel de precisión que exigen estas simulaciones. La computación cuántica tiene el potencial de resolver algunos de los problemas computacionales más desafiantes que enfrenta la química, lo que permite a la comunidad científica realizar simulaciones químicas que son intratables en la actualidad. Por ejemplo, Pasqal creó su software computacional QUBEC para ejecutar simulaciones químicas. QUBEC automatiza el trabajo pesado necesario para ejecutar tareas computacionales cuánticas, desde el aprovisionamiento automático de la infraestructura informática hasta la ejecución de cálculos clásicos previos y posteriores al procesamiento y la realización de tareas de mitigación de errores.

Fuente:  Amazon Web Services