Hoy vivimos una era en donde los datos son el pan nuestro de cada día. Hoy podemos -si queremos- recolectar, por ejemplo, no cientos o miles de imágenes, sino millones si nos aplicamos en esta tarea. Hay conjuntos de “big data” para prácticamente cualquier cosa y es evidente la necesidad de nuevos algoritmos que puedan analizar más rápidamente estos grandes conjuntos de información.
El equipo ha propuesto usar un algoritmo cuántico lineal, el cual publicó en el Physical Review Letters . Este algoritmo podría ayudar a analizar datos en problemas como precios de artículos, redes sociales y estructuras químicas. “El algoritmo cuántico anterior de este tipo se usaba en un tipo específico de problemas. Necesitamos una actualización si queremos obtener velocidades cuánticas para otro tipo de datos”, dijo Zhikuan Zhao, uno de los autores del trabajo.
El primer algoritmo de un sistema lineal cuántico se propuso en el 2009 por un grupo diferente de investigadores. El algoritmo catalizó mucho de la actual investigación en aprendizaje de máquinas o incluso la propia inteligencia artificial (IA).
Un sistema como el que se propone trabaja sobre una gran matriz de datos. Por ejemplo, un inversionista podría tratar de predecir el precio de ciertos bienes. La matriz puede capturar los datos históricos sobre el movimiento de los precios en razón del tiempo y las características de los datos que podrían haber influido en estos precios para correlacionarlos, lo cual se hace invirtiendo la matriz. La información puede entonces ser usada para extrapolar lo que podría pasar en …