Estás leyendo la publicación: Aprovechar las sinergias entre la computación cuántica y la IA generativa
Si pensaba que todo lo que la IA generativa podía hacer era producir texto e imágenes, piénselo de nuevo. Puede hacer mucho más sobre problemas mucho más serios y complejos: todo lo que necesita es un impulso cuántico. Este nuevo campo de aprendizaje llamado IA generativa cuántica es un matrimonio perfecto entre el área muy concurrida de la IA generativa y la computación cuántica y reúne los beneficios de ambos.
En un chat exclusivo con Prateek Jain, investigador principal y arquitecto de Quantum Computing en Fractal, discutimos las aplicaciones de la IA generativa cuántica en sectores críticos como la atención médica, los desafíos asociados y cómo sortearlos.
P. ¿Qué es la IA generativa cuántica y en qué se diferencia de la IA generativa clásica?
Fractal: Quantum generative AI (QGAI) es un subcampo de la computación cuántica que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que pueden generar nuevos datos con la ayuda de computadoras cuánticas.
La principal diferencia entre QGAI y la IA generativa clásica es la plataforma computacional subyacente. Mientras que la IA generativa clásica se basa en computadoras clásicas, QGAI es un enfoque novedoso que se basa en computadoras cuánticas para realizar operaciones en bits cuánticos (qubits) para generar nuevos datos. Los algoritmos QGAI están diseñados para explotar las propiedades mecánicas cuánticas de los qubits para generar datos con características únicas y potencialmente útiles.
Algunos ejemplos de aplicaciones QGAI incluyen:
- Química cuántica: Los algoritmos QGAI se pueden utilizar para simular el comportamiento de las moléculas y predecir sus propiedades, lo que resulta útil para el descubrimiento de fármacos y la ciencia de los materiales.
- Mejoramiento: Los algoritmos QGAI se pueden utilizar para optimizar sistemas complejos, como carteras financieras o redes logísticas, mediante la generación de nuevos datos que maximizan ciertos criterios.
- Procesamiento de imágenes y señales: QGAI se puede utilizar para generar nuevas imágenes y señales con características que la IA clásica no puede generar, como números aleatorios con verdadera aleatoriedad cuántica o resolución de imagen mejorada mediante superposición cuántica.
P. ¿Cómo se puede utilizar la IA generativa cuántica para optimizar las propiedades de los medicamentos y los materiales y cuáles son algunos de los posibles casos de uso de la tecnología?
Fractal: la IA generativa cuántica se puede utilizar para optimizar las propiedades de los medicamentos y los materiales mediante la generación de nuevos compuestos con características específicas que se requieren para diversas aplicaciones. Aquí hay algunas formas en que QGAI puede usarse para optimizar las propiedades de los medicamentos y los materiales:
Optimización de Medicamentos: QGAI se puede utilizar para optimizar las propiedades de los medicamentos existentes para mejorar su eficacia y reducir los efectos secundarios. Al simular el comportamiento de las moléculas en computadoras cuánticas, los algoritmos QGAI pueden predecir la afinidad de unión de una molécula a una proteína objetivo, que es un factor clave para determinar la eficacia de un fármaco. QGAI también se puede utilizar para optimizar las propiedades de los fármacos, como la solubilidad y la biodisponibilidad, para mejorar su farmacocinética.
Puede encontrar parte de nuestra investigación en Fractal.ai aquí https://arxiv.org/abs/2212.07826
Optimización de materiales: QGAI se puede utilizar para optimizar las propiedades de los materiales para aplicaciones específicas, como el almacenamiento de energía o la catálisis. Al simular el comportamiento de átomos y moléculas en computadoras cuánticas, los algoritmos QGAI pueden predecir las propiedades de los materiales, como su conductividad o reactividad, maleabilidad, radiactividad, etc.
Optimización de reacciones químicas: QGAI también se puede utilizar para optimizar las reacciones químicas mediante la predicción de las condiciones óptimas y los reactivos necesarios para una reacción específica. Esto puede conducir a procesos químicos más eficientes y sostenibles, como la producción de productos farmacéuticos o materiales.
OBJETIVO: ¿Cómo se puede aplicar la IA generativa cuántica al diseño de fármacos y materiales y cuáles son los beneficios potenciales de este enfoque?
Fractal: la IA generativa cuántica tiene el potencial de revolucionar el diseño de fármacos y materiales al ayudar a los investigadores a generar compuestos nuevos e innovadores que no podrían descubrirse con métodos tradicionales. Los algoritmos QGAI usan computadoras cuánticas para simular el comportamiento de moléculas y átomos y ayudar a los investigadores a predecir sus propiedades y generar nuevas estructuras que cumplan con criterios específicos.
Estos son algunos ejemplos de cómo se puede aplicar QGAI al diseño de fármacos y materiales:
Descubrimiento de medicamento: QGAI se puede usar para generar nuevos compuestos que son más efectivos para atacar enfermedades específicas que los medicamentos existentes.
Diseño de materiales: QGAI se puede utilizar para diseñar nuevos materiales con propiedades únicas, como superconductores o catalizadores. Al simular el comportamiento de átomos y moléculas en computadoras cuánticas, los algoritmos QGAI pueden predecir las propiedades de nuevos materiales, como su conductividad o reactividad. Esto puede ayudar a los investigadores a diseñar materiales con propiedades específicas que se requieren para diversas aplicaciones, como el almacenamiento de energía o la catálisis.
Los beneficios potenciales de usar QGAI para el diseño de fármacos y materiales son significativos. QGAI puede acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos y diseño de materiales al reducir el tiempo y el costo necesarios para sintetizar y probar nuevos compuestos. QGAI también puede permitir a los investigadores descubrir compuestos que serían difíciles o imposibles de descubrir usando métodos clásicos, lo que conduciría a nuevos tratamientos para enfermedades y materiales innovadores para una variedad de aplicaciones. Además, QGAI puede permitir a los investigadores diseñar compuestos con propiedades específicas que se requieren para diversas aplicaciones y allanar el camino para medicamentos y materiales más efectivos.
Ha habido varios proyectos de investigación que ya han aplicado la IA generativa cuántica (QGAI) al diseño de fármacos y materiales.
Por ejemplo, en 2019, los investigadores de IBM usaron QGAI para diseñar una nueva molécula que podría usarse para crear moléculas de fármacos potenciales más eficientes. Luego, la molécula diseñada se sintetizó y probó, y se encontró que tenía altas propiedades similares a las de las drogas.
Estos ejemplos demuestran el potencial de QGAI para acelerar el proceso de diseño de fármacos y materiales al generar nuevos compuestos que tienen propiedades deseables. Si bien estos proyectos aún se encuentran en las primeras etapas de desarrollo, brindan un vistazo a las emocionantes posibilidades de QGAI en el campo del diseño de fármacos y materiales.
OBJETIVO: ¿Cómo pueden las organizaciones garantizar que sus modelos de IA generativa cuántica sean precisos y confiables? De no ser así, ¿qué medidas se pueden tomar para mitigar posibles errores o sesgos?
Fractal: a pesar de que los campos emergentes del aprendizaje automático cuántico y el modelado generativo cuántico más nuevo están en su infancia, la investigación en rápido movimiento impulsará estas áreas a un primer plano. Para empezar, las organizaciones pueden asegurarse de que sus modelos de IA generativa cuántica sean precisos y confiables siguiendo algunos enfoques establecidos:
Control de calidad de datos: Los datos de alta calidad son cruciales para que los modelos produzcan resultados precisos, especialmente en el sector de la salud. Las organizaciones pueden garantizar la calidad de los datos al validarlos y limpiarlos antes de usarlos para entrenar modelos QGAI. También pueden usar métodos estadísticos para identificar y eliminar cualquier valor atípico o puntos de datos irrelevantes.
Validación y prueba de modelos: Las organizaciones deben validar sus modelos probándolos en conjuntos de datos independientes. Esto puede ayudar a identificar cualquier error o sesgo en los modelos y proporcionar información sobre cómo se pueden mejorar.
Explicabilidad y transparencia: Las organizaciones deben asegurarse de que sus modelos sean transparentes y explicables, lo que significa que los modelos deben poder proporcionar una explicación clara de su proceso de toma de decisiones. Esto puede ayudar a identificar posibles sesgos por delante y reducirlos antes de que aparezcan en las predicciones.
Actualizaciones regulares y mantenimiento: Los modelos deben actualizarse y mantenerse regularmente para garantizar su precisión y confiabilidad.
Además de estas medidas, las organizaciones también pueden tomar las siguientes medidas para mitigar posibles errores o sesgos en sus modelos:
Diversidad e inclusión: Las organizaciones deben asegurarse de que sus modelos QGAI estén capacitados en conjuntos de datos diversos e inclusivos para evitar cualquier sesgo que pueda surgir de grupos subrepresentados.
Pruebas de robustez: Las organizaciones pueden probar la solidez de sus modelos introduciendo intencionalmente errores o sesgos en los datos y observando cómo responden los modelos.
Consideraciones éticas: Las organizaciones deben considerar las implicaciones éticas de sus modelos QGAI y asegurarse de que no causen daño o discriminación a individuos o grupos.
OBJETIVO: ¿Cuáles son algunos de los desafíos relacionados con la implementación de IA generativa cuántica para el diseño de fármacos y materiales y cómo se pueden abordar?
Fractal: El uso de IA generativa cuántica trae consigo varios desafíos:
Escalabilidad: A medida que aumenta el tamaño de la molécula o del material que se está diseñando, también aumenta la complejidad de los cálculos necesarios. Esto puede limitar la escalabilidad de QGAI para diseñar fármacos y materiales más grandes y complejos, especialmente cuando los procesadores cuánticos son muy pequeños en la era NISQ.
Ruido y decoherencia: El ruido inherente y la decoherencia en la computación cuántica es un problema importante y puede afectar la precisión de los modelos por un amplio margen. Esto puede dar lugar a varios errores en las predicciones realizadas.
Calidad y cantidad de datos: Los modelos QGAI requieren datos diversos y de alta calidad para predecir con precisión las propiedades y generar nuevos compuestos. Sin embargo, la adquisición de dichos datos puede ser desafiante y costosa, especialmente para compuestos raros o recién descubiertos.
Interpretación de resultados: Los modelos QGAI pueden generar nuevos compuestos que exhiban las propiedades deseadas, pero puede ser un desafío interpretar por qué estos compuestos tienen estas propiedades, lo que dificulta optimizar aún más su rendimiento.
Para abordar estos desafíos, los investigadores están explorando varios enfoques, como:
Desarrollo de algoritmos más eficientes: Los investigadores están desarrollando nuevos algoritmos y técnicas para mejorar la eficiencia de los cálculos de QGAI y reducir los recursos informáticos necesarios para los diseños a gran escala.
Corrección de errores cuánticos: Los investigadores están desarrollando técnicas de corrección de errores cuánticos para mitigar el impacto del ruido y la decoherencia en la computación cuántica.
Integración con la informática clásica: Se están desarrollando enfoques híbridos de computación cuántica-clásica para abordar las limitaciones actuales mediante el uso de las fortalezas de la computación clásica para complementar la computación cuántica.
Recopilación y procesamiento de datos mejorados: Los investigadores están explorando formas de mejorar la calidad y la cantidad de datos aprovechando los avances en las tecnologías de recopilación y procesamiento de datos, como el aprendizaje automático y las técnicas de detección de alto rendimiento.
Al abordar estos desafíos, los investigadores pueden avanzar aún más en el uso de QGAI para el diseño de fármacos y materiales y desbloquear todo su potencial para revolucionar estas industrias.
