Un equipo internacional liderado por investigadores del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC, UIB CSIC) ha propuesto el uso de estados gaussianos para realizar tareas de Reservoir Computing tanto en régimen cuántico como en el clásico. El trabajo se publica en Communications Physics.

El artículo demuestra que el Reservoir Computing Cuántico que opera con fuentes gaussianas con variables continuas es universal para el procesamiento de series temporales, incluso con fluctuaciones cuánticas en el vacío y a temperatura ambiente. Hasta ahora, la implementación del Reservoir Computing se había explorado sólo con variables discretas, como son los espines, por lo que generalizar su implementación también con variables continuas abre la posibilidad de implementar aplicaciones experimentales futuras basadas en el campo de la fotónica. También demostraron que estas nuevas fuentes gaussianas son suficientes para alcanzar la universalidad. Esto implica que es posible resolver con ellas cualquier problema que ya fuera posible resolver mediante las técnicas de Reservoir Computing conocidas hasta ahora.

El descubrimiento de que es suficiente entrenar sólo las conexiones que llevan a la capa de salida final en las redes neuronales recurrentes sin ninguna pérdida aparente de potencia de cálculo dio lugar al nacimiento del Reservoir Computing. Esta característica es posible utilizando la capacidad computacional, el espacio de estado de alta dimensión y la memoria de los sistemas complejos genéricos, lo que le da más libertad de ingeniería que la computación tradicional o las redes neuronales recurrentes. Por otro lado, el Reservoir Computing cuántico es un campo emergente entre las técnicas de aprendizaje automático, destacando sus aplicaciones en inteligencia artificial y en el análisis de datos temporales, como son las series temporales caóticas o la ecualización de canales.

El modelo propuesto en el estudio puede adaptarse a muchas plataformas clásicas y cuánticas modeladas por variables continuas en redes lineales. Los investigadores afirman que este trabajo revela el potencial de los sistemas ópticos cuánticos para Reservoir Computing cuántico. 

Gaussian states provide universal and versatile quantum reservoir computing. Nokkala, Johannes; Martínez-Peña, Rodrigo; Giorgi, Gian Luca; Parigi, Valentina; Soriano, Miguel C. and Zambrini, Roberta. Communications Physics. DOI: 10.1038/s42005-021-00556-w.

Foto: Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos.