Tendencias Científicas
Ilustración: Aki Honda/Centre for Quantum Technologies, National University of Singapore.
La computación cuántica no depende de la flecha del tiempo para procesar información, ha descubierto una investigación del Centre for Quantum Technologies (CQT) de Singapur publicada en Physical Review X.
El equipo internacional del CQT, Mile Gu, Jayne Thompson, Andrew Garner y Vlatko Vedral, y sus colaboradores, ha comprobado que la computación cuántica no necesita distinguir entre causa y efecto para procesar información con eficacia, seguridad y rapidez.
Esta investigación se basa en un descubrimiento realizado hace casi diez años por los científicos de la complejidad, James Crutchfield y John Mahoney, de la Universidad de California, Davis.
Demostraron que muchas secuencias de datos estadísticos tienen una flecha de tiempo incorporada. Eso significa que la información sigue una secuencia temporal: un observador que ve los datos reproducidos de principio a fin, como los fotogramas de una película, puede modelar lo que viene después usando solo una cantidad modesta de memoria sobre lo que ocurrió antes.
Sin embargo, un observador que intenta modelar el sistema al revés, yendo del presente al pasado, tiene que desarrollar una tarea mucho más difícil que necesita procesar órdenes de información de mayor magnitud. Pero no es una tarea imposible.
Este descubrimiento llegó a conocerse como “asimetría causal”, una de las grandes sorpresas en el modelado predictivo, que usa estadísticas para predecir los resultados. Según la asimetría causal, muchos procesos de tratamiento de información parecen más simples en una dirección temporal que en la otra.
En la mayoría de los casos, el evento que uno desea predecir está situado en el futuro, pero el modelado predictivo se puede aplicar a cualquier tipo de evento desconocido, independientemente de cuándo ocurrió.
Modelado predictivo
Por ejemplo, el modelado predicitivo se usa a menudo para detectar crímenes e identificar sospechosos, una vez que el crimen ha tenido lugar. Datos del presente se procesan para remontar la flecha del tiempo, retroceder al pasado y encontrar la causa de un efecto.
Esto parece más difícil que predecir el efecto de una causa, es decir, la consecuencia de un evento: el modelo predictivo utilizado para remontar la flecha del tiempo demanda más recursos informáticos y de tiempo para obtener resultados.
Lo que ha descubierto esta investigación es que el modelado predictivo que usa la física cuántica puede mitigar completamente la sobrecarga de memoria que se necesita para procesar la información que invierte la flecha del tiempo.
Es decir, el modelado predictivo basado en la mecánica cuántica que tenga que procesar información usando datos en tiempo inverso (por ejemplo, detectar sospechosos de un evento ya ocurrido) siempre superará a un modelado predictivo clásico que modela el proceso según la flecha del tiempo, señalan los investigadores.
Añaden que han analizado un proceso que es causalmente asimétrico cuando se modela clásicamente, pero cuyos modelos cuánticos mínimos no muestran tal asimetría. De esta forma, han podido construir modelos cuánticos que garantizan ser más pequeños que los correspondientes clásicos en cualquier dirección temporal. Estos modelos cuánticos pueden exhibir una ventaja ilimitada.
El equipo internacional del CQT, Mile Gu, Jayne Thompson, Andrew Garner y Vlatko Vedral, y sus colaboradores, ha comprobado que la computación cuántica no necesita distinguir entre causa y efecto para procesar información con eficacia, seguridad y rapidez.
Esta investigación se basa en un descubrimiento realizado hace casi diez años por los científicos de la complejidad, James Crutchfield y John Mahoney, de la Universidad de California, Davis.
Demostraron que muchas secuencias de datos estadísticos tienen una flecha de tiempo incorporada. Eso significa que la información sigue una secuencia temporal: un observador que ve los datos reproducidos de principio a fin, como los fotogramas de una película, puede modelar lo que viene después usando solo una cantidad modesta de memoria sobre lo que ocurrió antes.
Sin embargo, un observador que intenta modelar el sistema al revés, yendo del presente al pasado, tiene que desarrollar una tarea mucho más difícil que necesita procesar órdenes de información de mayor magnitud. Pero no es una tarea imposible.
Este descubrimiento llegó a conocerse como “asimetría causal”, una de las grandes sorpresas en el modelado predictivo, que usa estadísticas para predecir los resultados. Según la asimetría causal, muchos procesos de tratamiento de información parecen más simples en una dirección temporal que en la otra.
En la mayoría de los casos, el evento que uno desea predecir está situado en el futuro, pero el modelado predictivo se puede aplicar a cualquier tipo de evento desconocido, independientemente de cuándo ocurrió.
Modelado predictivo
Por ejemplo, el modelado predicitivo se usa a menudo para detectar crímenes e identificar sospechosos, una vez que el crimen ha tenido lugar. Datos del presente se procesan para remontar la flecha del tiempo, retroceder al pasado y encontrar la causa de un efecto.
Esto parece más difícil que predecir el efecto de una causa, es decir, la consecuencia de un evento: el modelo predictivo utilizado para remontar la flecha del tiempo demanda más recursos informáticos y de tiempo para obtener resultados.
Lo que ha descubierto esta investigación es que el modelado predictivo que usa la física cuántica puede mitigar completamente la sobrecarga de memoria que se necesita para procesar la información que invierte la flecha del tiempo.
Es decir, el modelado predictivo basado en la mecánica cuántica que tenga que procesar información usando datos en tiempo inverso (por ejemplo, detectar sospechosos de un evento ya ocurrido) siempre superará a un modelado predictivo clásico que modela el proceso según la flecha del tiempo, señalan los investigadores.
Añaden que han analizado un proceso que es causalmente asimétrico cuando se modela clásicamente, pero cuyos modelos cuánticos mínimos no muestran tal asimetría. De esta forma, han podido construir modelos cuánticos que garantizan ser más pequeños que los correspondientes clásicos en cualquier dirección temporal. Estos modelos cuánticos pueden exhibir una ventaja ilimitada.
Interesantes aplicaciones y cuestiones de fondo
Este resultado puede tener interesantes aplicaciones: deshacerse de la sobrecarga clásica para invertir la causa y el efecto en el modelado predictivo podría ayudar a la simulación cuántica.
"Al igual que cuando se reproduce una película en tiempo inverso, a veces se nos puede pedir que interpretemos las cosas que se presentan en un orden que es intrínsecamente difícil de modelar. En tales casos, los métodos cuánticos podrían resultar mucho más eficientes que sus contrapartes clásicos ", explica Mile Gu en un comunicado.
El nuevo trabajo tiene también algunas implicaciones más profundas. "Lo más emocionante para nosotros es la posible conexión con la flecha del tiempo", dice Jayne Thompson, primera autora del trabajo. "Si la asimetría causal solo se encuentra en los modelos clásicos, sugiere que nuestra percepción de causa y efecto, y por lo tanto del tiempo, puede surgir al imponer una explicación clásica sobre los eventos en un mundo fundamentalmente cuántico", dice.
El equipo se propone entender en el futuro cómo esto se conecta con otras ideas del tiempo. "Cada comunidad tiene su propia flecha del tiempo, y todos quieren explicar de dónde viene", dice Vlatko, otro de los investigadores.
La más emblemática es la 'flecha termodinámica'. Proviene de la idea de que el desorden o la entropía siempre aumentarán, un poco aquí y allá, en todo lo que sucede, hasta que el Universo termine como un desastre grande y caliente.
Si bien la asimetría causal no es la misma que la flecha termodinámica, ambas podrían estar interrelacionadas. Los modelos clásicos que rastrean más información también generan más desorden. "Esto sugiere que la asimetría causal puede tener consecuencias entrópicas", concluye Jayne.
Este resultado puede tener interesantes aplicaciones: deshacerse de la sobrecarga clásica para invertir la causa y el efecto en el modelado predictivo podría ayudar a la simulación cuántica.
"Al igual que cuando se reproduce una película en tiempo inverso, a veces se nos puede pedir que interpretemos las cosas que se presentan en un orden que es intrínsecamente difícil de modelar. En tales casos, los métodos cuánticos podrían resultar mucho más eficientes que sus contrapartes clásicos ", explica Mile Gu en un comunicado.
El nuevo trabajo tiene también algunas implicaciones más profundas. "Lo más emocionante para nosotros es la posible conexión con la flecha del tiempo", dice Jayne Thompson, primera autora del trabajo. "Si la asimetría causal solo se encuentra en los modelos clásicos, sugiere que nuestra percepción de causa y efecto, y por lo tanto del tiempo, puede surgir al imponer una explicación clásica sobre los eventos en un mundo fundamentalmente cuántico", dice.
El equipo se propone entender en el futuro cómo esto se conecta con otras ideas del tiempo. "Cada comunidad tiene su propia flecha del tiempo, y todos quieren explicar de dónde viene", dice Vlatko, otro de los investigadores.
La más emblemática es la 'flecha termodinámica'. Proviene de la idea de que el desorden o la entropía siempre aumentarán, un poco aquí y allá, en todo lo que sucede, hasta que el Universo termine como un desastre grande y caliente.
Si bien la asimetría causal no es la misma que la flecha termodinámica, ambas podrían estar interrelacionadas. Los modelos clásicos que rastrean más información también generan más desorden. "Esto sugiere que la asimetría causal puede tener consecuencias entrópicas", concluye Jayne.
Referencia
Causal Asymmetry in a Quantum World. Jayne Thompson et al. Phys. Rev. Vol. 8, Iss. 3, July - September 2018. DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031013
Causal Asymmetry in a Quantum World. Jayne Thompson et al. Phys. Rev. Vol. 8, Iss. 3, July - September 2018. DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031013
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Los electrones abren un nuevo mundo a la física cuántica
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