AI: La computación cuántica requiere investigación en ciencia conceptual del cerebro
La idea de que la inteligencia artificial ha domesticado neuronas plantea una pregunta mayor: qué otras propiedades del cerebro puede aprovechar la computación cuántica para alcanzar la meta de millones de qubits por sistema. El objetivo de ingeniería es claro, y la respuesta puede venir de una investigación profunda en ciencia conceptual del cerebro que nos diga qué copiar y cómo explorar modalidades existentes o desarrollar nuevas.
En lugar de replicar literalmente una neurona, la computación cuántica puede inspirarse en principios como la modularidad, la jerarquía, la tolerancia a fallos y la comunicación multimodal que exhibe el tejido neural. Estas ideas ayudan a diseñar arquitecturas cuánticas escalables, estrategias de correccion de errores y esquemas de conectividad que reduzcan la complejidad física necesaria para coordinar millones de qubits.
Si miramos las señales que utiliza el cerebro, hay varias opciones que merecen exploración: señales eléctricas, señales químicas, o combinaciones de ambas. En el mundo cuántico esto se traduce en investigar distintas plataformas de qubits, interfaces híbridas y canales de control que permitan sincronizar y entrelazar clusters grandes con latencia y disipación mínimas. La química neuronal sugiere mecanismos de señalización local y global que podrían inspirar protocolos de control distribuido en sistemas cuánticos masivos.
Además de las plataformas físicas, el cerebro ofrece modelos de aprendizaje y adaptación que pueden informar algoritmos cuánticos y agentes IA que optimicen la utilización de qubits en tiempo real. La integración de ideas de neurociencia con la teoría cuántica y la ingeniería de control puede acelerar la transición desde prototipos de cientos o miles de qubits hacia sistemas con millones de qubits por unidad.
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