La mejora cuántica en redes neuronales, conocida como una red neural tensorizada, está ayudando a las empresas a ahorrar en el entrenamiento de una amplia gama de aplicaciones de aprendizaje automático.
La mecánica cuántica ofrece una forma de mejorar el uso del aprendizaje automático para resolver problemas inherentemente complejos en torno a la optimización, el desarrollo de productos y la toma de decisiones en tiempo real. La mejora cuántica en redes neuronales, conocida como una red neural tensorizada, está ayudando a las empresas a ahorrar en el entrenamiento de una amplia gama de aplicaciones de aprendizaje automático, como simulaciones de vehículos autónomos, procesamiento de lenguaje natural e incluso IA generativa como ChatGPT.
Las redes tensorizadas abordan una de las limitaciones que enfrentan las empresas que invierten en aprendizaje automático: la escala de recursos necesarios para modelar y entrenar sistemas que representan entidades complejas y multidimensionales como la dinámica de fluidos o los sistemas financieros. La aplicación de redes tensorizadas hace aún más sentido cuando consideras que superan la capacidad de las redes neuronales profundas que se ejecutan en supercomputadoras actuales. Y cuando se incluyen en redes densas comúnmente utilizadas, las redes tensorizadas han demostrado resolver problemas con la misma precisión mientras lo hacen en un marco de tiempo de entrenamiento más corto.
Una de las características clave de una red neuronal es su robustez. Cuando las redes neuronales se entrenan en conjuntos de datos ligeramente diferentes, la robustez significa que funcionan de manera similar. Piensa en querer que tu auto autónomo sepa qué hacer si un auto rojo está estacionado en la autopista, incluso si solo ha visto autos azules estacionados en la autopista durante su entrenamiento. Afortunadamente, las redes tensorizadas se pueden agregar a la arquitectura de redes neuronales utilizada en el aprendizaje profundo en computadoras clásicas. Las redes tensorizadas son una herramienta matemática que puede mejorar la eficiencia del aprendizaje profundo al funcionar mejor en datos no vistos y ser menos sensibles a las peculiaridades de los conjuntos de datos. Esto se traduce en menos tiempo y memoria necesarios para el entrenamiento, lo que reduce los costos computacionales y energéticos mientras se mantiene la precisión y la robustez. Son considerados como inspirados en la mecánica cuántica porque el método utilizado por las redes tensorizadas proviene de las compresiones utilizadas en la mecánica cuántica para simular sistemas físicos cuánticos.
