Investigadores del IFISC plantean un nuevo protocolo para el procesado de datos con Quantum Reservoir Computing

• Investigadores del IFISC (UIB-CSIC) proponen un nuevo protocolo para procesar datos secuenciales mediante el aprendizaje automático cuántico.
• El estudio propone una manera de incluir eficientemente la medición cuántica a la vez que preserva la ventaja cuántica que caracteriza estos sistemas.

Investigadores del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos, IFISC (UIB-CSIC), en Mallorca, plantean el primer protocolo que incluye el efecto de la medida en el procesado de secuencias de datos temporales mediante sistemas cuánticos. Ejemplos de estas tareas computacionales son el reconocimiento de escritura o la predicción de series caóticas. La ventaja de utilizar sistemas cuánticos para estos fines radica en la gran capacidad de procesamiento que proporciona el espacio de Hilbert de los estados cuánticos, una ventaja exponencial con respeto a sistemas clásicos. Además, ahora se ha demostrado que esta ventaja puede ser alcanzada incluso en situaciones no ideales, donde se tiene en cuenta el efecto de la medición cuántica.

La implementación del quantum reservoir computing como método de computación para procesar datos de series temporales tiene mucho potencial, pero se enfrenta a varios retos. Uno de ellos, común a toda la computación cuántica, es que, por su carácter estocástico, es necesario repetir el procesado de la información varias veces y calcular promedios con los resultados obtenidos para mejorar la precisión. El otro problema radica en que los sistemas cuánticos se ven fuertemente afectados por las medidas, es decir, el proceso de obtener la información procesada. En una implementación de quantum reservoir computing esto es especialmente relevante, ya que puede perjudicar la calidad del procesado a diferentes tiempos. Para evitar que los pasos siguientes queden afectados por las medidas pasadas, se tendría que reiniciar el experimento reintroduciendo los datos en el sistema desde el principio, cosa claramente ineficiente. Además, sería necesario almacenar los datos en una memoria externa. Los investigadores han analizado diferentes protocolos para el procesamiento de series temporales, incluyendo el protocolo de rewinding (rebobinado) y el de restarting (reinicio), y han propuesto una alternativa basada en mediciones débiles que permite monitorear de manera continua los datos, online (en línea), sin almacenarlos externamente, operando en tiempo real.

Este protocolo online planteado por los investigadores, presentado en la revista npj Quantum Information, introduce el efecto de la medida en el procesado de información. Típicamente, las medidas débiles proporcionan menos información y son más ruidosas, pero en esta forma de obtener los resultados del procesamiento, el sistema cuántico no “colapsa” en su totalidad, permitiendo identificar situaciones en las cuales se alcanza un procesado de datos efectivo tanto en precisión como en recursos.

El estudio establece la ventaja de los reservorios cuánticos en escenarios realistas y se espera que abra el camino a implementaciones experimentales eficientes que involucren el procesamiento continuo de series temporales con sistemas cuánticos. Además, esta investigación también puede contribuir al desarrollo de aplicaciones concretas como la tomografía temporal cuántica, redes neuronales recurrentes cuánticas o computación neuromórfica cuántica, entre otros avances.

Imagen: Esquema del protocolo propuesto por los investigadores. Las medidas del reservorio cuántico que procesa la serie temporal son débiles, así el sistema cuántico no “colapsa” en su totalidad.

Mujal, P., Martínez-Peña, R., Giorgi, G.L., Soriano, M.C., Zambrini, R., Time-series quantum reservoir computing with weak and projective measurements. npj Quantum Inf 9, 16 (2023). https://doi.org/10.1038/s41534-023-00682-z

• El diari de la UIB