- El sistema de IA desarrollado por científicos estadounidenses puede ajustar automáticamente dispositivos cuánticos.
- El proyecto AQUA-WOLF tiene como objetivo mejorar la eficiencia de la computación cuántica y la exploración de materia oscura.
- El sistema puede tomar decisiones basadas en principios físicos, reduciendo la necesidad de mano de obra.
- Los investigadores planean publicar el agente de IA como software de código abierto.
Científicos estadounidenses están desarrollando un agente inteligente capaz de ajustar automáticamente dispositivos cuánticos sensibles, acelerando así la computación cuántica y la búsqueda de la esquiva materia oscura. Este sistema de inteligencia artificial (IA) se está probando actualmente en el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL), ubicado en Richland, estado de Washington. Según informes, el agente puede controlar amplificadores paramétricos limitados por ruido cuántico. Estos dispositivos de microondas de ruido ultra bajo se utilizan para amplificar señales extremadamente débiles establecidas por la mecánica cuántica, sin introducir prácticamente ruido adicional. Además, también se emplean en experimentos de búsqueda de materia oscura y en sistemas que leen información de qubits superconductores.
AI automatiza el ajuste de dispositivos cuánticos
Sin embargo, operar estos dispositivos suele requerir físicos altamente cualificados que realicen ajustes de configuración y prueben los resultados, un proceso que puede durar varias horas. Para resolver este problema, el equipo del PNNL liderado por el doctor Christian Boutan ha propuesto un sistema de IA para automatizar esta tarea. El proyecto, denominado AQUA-WOLF (Marco Autónomo de Optimización y Aprendizaje del Flujo de Trabajo de Amplificadores Cuánticos), cuenta con el apoyo de la Genesis Mission del Departamento de Energía de Estados Unidos.
Esta nueva tecnología podría respaldar el Experimento de Materia Oscura de Axiones (ADMX), cuyo objetivo es buscar la partícula hipotética llamada axión. Este experimento es bastante inusual para los detectores de materia oscura, ya que no se encuentra en lo profundo del subsuelo. ADMX utiliza una cavidad de microondas situada en un fuerte campo magnético para buscar axiones de materia oscura fría en el halo de materia oscura de la Vía Láctea. Si existen, el equipo espera que se conviertan en fotones de microondas, que serían capturados por dispositivos electrónicos cuánticos de alta sensibilidad. El experimento debe escanear una gama de posibles masas de axión, lo que hace que el tiempo de recopilación de datos del dispositivo sea especialmente crítico.
Según Boutan, el ajuste de los amplificadores es la “principal fuente de pérdida de tiempo” en el proceso de búsqueda. Sin embargo, cree que AQUA-WOLF puede automatizar este proceso mediante aprendizaje por refuerzo. El agente de IA modificará por sí mismo la configuración y aprenderá de los resultados, sin depender más de que los físicos ajusten repetidamente los amplificadores.
Uso de principios físicos para el razonamiento
Inicialmente, los investigadores recompensarán al sistema basándose en la ganancia, que se mide en decibelios y cuantifica cuánto amplifica el amplificador la señal de entrada. Posteriormente, su objetivo es ampliar el proceso para tener en cuenta otros factores, como el ruido y la estabilidad. Los científicos también probarán la eficacia de varios algoritmos para determinar el método más efectivo. Al mismo tiempo, la automatización de todo el proceso también podría beneficiar a la computación cuántica, ya que los amplificadores leen la información de los qubits. Sin embargo, a medida que las computadoras cuánticas contienen miles de qubits, ajustarlos puede volverse difícil. También planean enseñar al agente la física subyacente del dispositivo y codificar en el agente el hamiltoniano del sistema (la descripción matemática de su energía).
De este modo, puede tomar decisiones basadas en principios físicos, en lugar de explorar únicamente mediante prueba y error de diferentes configuraciones.
El físico del PNNL, doctor Erik Lentz, enseña al agente de IA a razonar y decidir basándose en principios físicos, y señala que los algoritmos tradicionales son “bastante ineficientes” al explorar el espacio de parámetros disponible. Dado que los amplificadores paramétricos funcionan de manera similar, la IA puede aprender a ajustar nuevos dispositivos con menos entrenamiento. El equipo planea realizar pruebas en hardware real, como los amplificadores del NIST, y adaptarlos a otros amplificadores que eventualmente podrían usarse en experimentos como ADMX. Una vez validado, el PNNL planea publicar el agente de IA como software de código abierto.
Su conjunto de datos también respaldará la infraestructura científica compartida de la Genesis Mission. Los investigadores declararon en un comunicado de prensa: “El objetivo no es sacar a los científicos del laboratorio, sino evitar que tengan que dedicar horas a tareas tediosas, para que puedan dedicar más tiempo a descubrir los misterios del universo.”
La importancia de la automatización para la investigación cuántica
La complejidad de la computación cuántica y la investigación de materia oscura hace que la aplicación de tecnologías de automatización sea especialmente importante. El sistema de IA del proyecto AQUA-WOLF no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también reduce la dependencia de físicos especializados, permitiendo a los científicos centrarse en trabajos de investigación más creativos. A medida que avanza la tecnología cuántica, este tipo de sistemas automatizados ayudarán a acelerar los descubrimientos científicos y podrían convertirse en herramientas clave para la futura computación cuántica y la exploración de materia oscura.