Mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y computadoras cuánticas, investigadores de la Universidad de Washington, Estados Unidos, determinan nuevas formas de analizar materiales cuánticos, los cuales tienen propiedades que emergen de la mecánica cuántica y no de la física clásica.
Ambas técnicas cumplen funciones distintas: la inteligencia artificial permite explorar configuraciones complejas de forma rápida, mientras que las computadoras cuánticas pueden describir con mayor precisión ciertos fenómenos.
Propiedades como la superconductividad, el entrelazamiento o formas inusuales de magnetismo “suelen originarse en patrones atómicos muy pequeños, pero pueden amplificarse y controlarse a escalas mayores”, explicaron los autores, que firman dos estudios recientes en las revistas científicas PNAS y Nature Communications.
Diseñar estos materiales desde cero es, sin embargo, un proceso costoso y complejo: requiere simular cómo se comportan grandes conjuntos de átomos, algo que generalmente depende de supercomputadoras. Incluso así, “algunos materiales parecen ordinarios en pequeños grupos de átomos, pero revelan propiedades nuevas cuando sus estructuras se repiten a gran escala”, señalan.
Ambas tecnologías redefinirán la investigación
“El siguiente paso es combinar estas herramientas”, señaló el autor principal del estudio, Ting Cao. “Podemos usar la IA para guiar simulaciones cuánticas, y los ordenadores cuánticos para generar nuevos datos que mejoren los modelos de IA”, acotó.
“Lo emocionante es que la IA y la computación cuántica están empezando a cambiar no solo qué problemas podemos resolver, sino cómo hacemos investigación”, afirmó Cao. El objetivo es integrar ambos métodos en sistemas híbridos que permitan avanzar más deprisa en la identificación de nuevos materiales.
Para los autores, estos resultados reflejan una transformación en la disciplina. “Estamos al inicio de una nueva era”, sostuvo el coautor del estudio, Di Xiao. “Nuestro campo está cambiando de manera fundamental. Cosas que literalmente eran imposibles hace unos años ahora se están volviendo rutinarias”.
IA para escalar simulaciones
En uno de los trabajos, el equipo empleó IA para reproducir el comportamiento de sistemas mucho mayores de lo habitual. El modelo actúa como “un sustituto rápido y relativamente barato de un superordenador”, capaz de extrapolar el comportamiento de grandes estructuras a partir de datos más reducidos.
Con esta herramienta, los investigadores simularon capas de átomos apiladas de forma repetida. El resultado fue la aparición de “fenómenos completamente nuevos que no aparecían a pequeña escala y que habrían sido impracticables de modelar con técnicas tradicionales”.
A partir de ahí, pueden seleccionar los casos más prometedores e intentar validarlos experimentalmente.
Ordenadores cuánticos para estados exóticos
En el segundo estudio, el equipo utilizó un procesador cuántico para estudiar un estado exótico de la materia conocido como estado de Laughlin, relevante en fenómenos como el efecto Hall cuántico fraccional.
Con información de VTV
