Cambridge Quantum avanza hacia la NPL y la computación cuántica con un nuevo director de inteligencia artificial

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Cambridge Quantum Computing (CQC) contrató a Stephen Clark como jefe de IA la semana pasada podría ser una señal de que la compañía está impulsando la investigación sobre las formas en que la computación cuántica podría usarse para el procesamiento del lenguaje natural.

La computación cuántica está todavía en su infancia, pero promete resultados tan significativos que decenas de empresas están buscando nuevas arquitecturas cuánticas. Los investigadores de gigantes de la tecnología como IBM, Google y Honeywell están logrando un progreso mesurado en la demostración de la supremacía cuántica para problemas definidos de forma limitada. 

Las computadoras cuánticas con 50-100 qubits pueden realizar tareas que superan las capacidades de las computadoras digitales clásicas de hoy, “pero el ruido en las puertas cuánticas limitará el tamaño de los circuitos cuánticos que se pueden ejecutar de manera confiable”, profesor de física teórica del Instituto de Tecnología de California John Preskill escribió en un artículo reciente. 

“Podemos estar seguros de que la tecnología cuántica tendrá un impacto sustancial en la sociedad en las próximas décadas, pero no podemos estar tan seguros del potencial comercial de la tecnología cuántica a corto plazo, digamos en los próximos 5 a 10 años”.

CQC ha estado vendiendo software enfocado en casos de uso específicos, como en ciberseguridad y entrega farmacéutica y de medicamentos, a medida que el hardware está disponible. “Somos muy diferentes de las otras empresas de software cuántico que conocemos, que se centran principalmente en los ingresos basados ​​en consultoría”, dijo a VentureBeat el director ejecutivo de CQC, Ilyas Khan.

Por ejemplo, en medio de las preocupaciones de que las mejoras en el hardware cuántico facilitarán la ruptura de los algoritmos existentes utilizados en la criptografía moderna, CQC ideó un método para generar claves criptográficas resistentes a los cuánticos que no se pueden descifrar con los métodos actuales. CQC se asocia con compañías farmacéuticas y de descubrimiento de fármacos para desarrollar algoritmos cuánticos para mejorar el descubrimiento de materiales, como trabajar con Roche en el desarrollo de fármacos, Total en nuevos materiales para soluciones de captura y almacenamiento de carbono y CrownBio para el descubrimiento de nuevos biomarcadores para el tratamiento del cáncer.

Pasando a la IA

La incorporación de Clark al equipo de CQC indica que la compañía cambiará algunos de sus esfuerzos de investigación y desarrollo hacia el procesamiento cuántico del lenguaje natural (QNLP). Los seres humanos son buenos para componer significados, pero este proceso no se comprende bien. Investigaciones recientes establecieron que las computadoras cuánticas, incluso con sus limitaciones actuales, podrían aprender a razonar con la incertidumbre que forma parte de los escenarios del mundo real.

“No sabemos cómo componimos el significado y, por lo tanto, no hemos estado seguros de cómo este proceso se puede transferir a las máquinas / computadoras”, dijo Khan.

QNLP podría permitir la representación gramatical del lenguaje que da sentido al texto a un nivel más profundo que el que está disponible actualmente con los algoritmos de NLP de última generación como Bert y GPT 3.0. La compañía ya ha demostrado cierto éxito temprano en la representación y procesamiento de texto utilizando computadoras cuánticas, lo que sugiere que QNLP está a su alcance.

Clark fue anteriormente científico investigador senior en DeepMind y dirigió un equipo que trabajaba en el aprendizaje de idiomas basado en entornos virtuales. Tiene una larga trayectoria con el científico jefe de CQC, Bob Coecke, con quien colaboró ​​hace 15 años para diseñar un enfoque novedoso para procesar el lenguaje. Esa investigación se estancó debido a las limitaciones de las computadoras clásicas. La computación cuántica podría ayudar a abordar estos cuellos de botella, y hay planes para continuar ese programa de investigación, dijo Clark en un comunicado.

“Los métodos que desarrollamos para demostrar esto podrían mejorar una amplia gama de aplicaciones donde el razonamiento en sistemas complejos y la cuantificación de la incertidumbre son cruciales, incluidos los diagnósticos médicos, la detección de fallas en máquinas de misión crítica y la previsión financiera para la gestión de inversiones”, dijo Khan.