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PARA SU PUBLICACIÓN INMEDIATA N.º 3560

TOKIO, 2 de diciembre de 2022 - Mitsubishi Electric Corporation (TOKIO: 6503) ha anunciado hoy el desarrollo de una tecnología de inteligencia artificial (IA) cuántica que diseña y optimiza automáticamente modelos de inferencia para reducir la escala de cálculo con redes neuronales cuánticas. La nueva tecnología de IA cuántica se puede integrar con marcos clásicos de aprendizaje automático para desarrollar diversas soluciones.

Mitsubishi Electric ha confirmado que la tecnología puede incorporarse a la primera aplicación del mundo¹ de imagenología de terahercios (THz) mediante ondas de frecuencia ultraalta² para realizar inspecciones no destructivas aprovechando propiedades como la alta penetración de ondas de radio y la alta directividad de las ondas de luz. También se puede utilizar para aplicaciones de vigilancia de interiores que utilizan las señales Wi-Fi para observar el entorno de las habitaciones con el fin de detectar movimientos humanos. Otras posibles aplicaciones son la detección comprimida para recuperar datos originales a partir de datos de mediciones mixtos y el procesamiento de bioseñales para interfaces cerebro-ordenador.

La nueva tecnología de aprendizaje automático cuántico (QML) de Mitsubishi Electric crea modelos de inferencia compactos aprovechando al máximo la enorme capacidad de los ordenadores cuánticos para expresar un espacio de estado exponencialmente mayor con el número de bits cuánticos (cúbits). En una combinación híbrida de la IA clásica y cuántica, la tecnología puede compensar las limitaciones de la IA clásica para lograr un rendimiento superior y reducir significativamente la escala de los modelos de IA, incluso cuando se utilizan datos limitados.

Se espera que los ordenadores cuánticos, cuyo desarrollo está siendo realmente rápido, superen a los ordenadores tradicionales al aprovechar la física cuántica para manipular estados de cúbits con un alto paralelismo. Se prevén avances importantes en el análisis de datos, el desarrollo de IA, etc., con fines como optimizaciones a gran escala y el diseño de nuevos materiales. Las tecnologías clásicas de aprendizaje automático³ basadas en el aprendizaje profundo,⁴ la piedra angular de la IA actual, han demostrado un rendimiento excelente, pero requieren costosos recursos informáticos y a menudo no alcanzan todo su potencial si los datos de formación⁵ o los recursos son limitados.

Mitsubishi Electric presentará parcialmente su tecnología de IA cuántica y sus logros relacionados en una sesión a modo de tutorial de la IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) 2022.

1. 1Según el estudio realizado por Mitsubishi Electric, a fecha de 2 de diciembre de 2022
2. 2Onda electromagnética con una frecuencia de aproximadamente 0,1-10 THz
3. 3Aprendizaje automático diseñado para ejecutarse en ordenadores convencionales
4. 4Método de aprendizaje automático para entrenar ordenadores para el reconocimiento de voz, la identificación de imágenes, la predicción de movimiento, etc.
5. 5Conjunto de datos que contiene señales o etiquetas asociadas que los modelos de IA y los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizar para resolver tareas

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