Los retos por resolver
La industria del siglo XXI se enfrenta a numerosos retos alineados con mejoras en la competitividad y la resiliencia. Entre estos, destacan los desafíos en clasificación de datos, optimización y IA generativa, que son áreas cruciales para el progreso tecnológico y empresarial. Aunque las nuevas técnicas de análisis de datos han avanzado significativamente gracias a la inteligencia artificial y el big data, estos retos son tan complejos que superan la capacidad computacional de la tecnología actual.
La computación cuántica emerge como una solución prometedora para abordar estas dificultades, proporcionando la capacidad necesaria para manejar grandes volúmenes de datos, optimizar procesos a niveles antes inalcanzables y desarrollar inteligencias artificiales generativas más avanzadas y eficientes.
Los retos que la computación cuántica puede resolver
Clasificación
Los algoritmos de clasificación aparecen en muchos contextos, como la clasificación de imágenes, audio, texto o cualquier otro tipo de información. Las técnicas más avanzadas para resolver problemas de clasificación son las técnicas de Aprendizaje Profundo (Deep Learning), que requieren del uso de grandes cantidades de datos y tiempo. Esto se podrá realizar con menos datos y, en principio, con menos tiempo de computación en ordenadores cuánticos gracias al uso de la superposición y el entrelazamiento.
El reto de la Clasificación se puede aplicar a multitud de ámbitos en las empresas en su día a día, por ejemplo: predicción del comportamiento de los clientes, segmentación de contenidos, clasificación automática de textos y categorización de productos.
Optimización
Los retos basados en la optimización tratan de encontrar la mejor solución a partir de todas las soluciones factibles. La forma de ejecutar un reto de optimización es maximizando o minimizando una función real, escogiendo diferentes valores de entrada de un conjunto permitido y calculando el valor de la función. Los algoritmos de optimización tienen aplicación en diversos contextos como la logística, fabricación, transporte, salud y energía. Hoy en día, las técnicas más avanzadas se encuentran en la combinación de optimización bayesiana con redes neuronales profundas, optimización basada en grafos o aprendizaje por refuerzo profundo (DRL), que requieren de gran cantidad de datos y capacidad computacional elevada.
El reto de la Optimización se puede aplicar a multitud de ámbitos en las empresas en su día a día, por ejemplo: minimización de costes en logística y maximización de beneficios en la cadena de producción.
IA Generativa
Las inteligencias artificiales generativas tienen la capacidad de crear o generar nuevos datos que son similares en estructura y características a los datos con los que fueron entrenadas. Estos modelos aprenden la distribución subyacente de los datos de entrenamiento y luego utilizan ese conocimiento para generar ejemplos nuevos. Actualmente, la IA Generativa está afrontando nuevos retos para manejar algoritmos y conjuntos de datos grandes y complejos. Los algoritmos cuánticos pueden acelerar el entrenamiento de estos modelos, permitiendo explorar espacios de soluciones más grandes en menos tiempo.
El reto de la IA Generativa se puede aplicar a multitud de ámbitos en las empresas en su día a día, por ejemplo: creando contenidos para mejorar la atención al cliente y automatizando tareas repetitivas.
Todos estos retos se pretenden resolver con los demostradores que crearán los miembros de ARQA.
