{"id":4119,"date":"2026-06-10T15:38:00","date_gmt":"2026-06-10T13:38:00","guid":{"rendered":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/?p=4119"},"modified":"2026-06-09T15:07:03","modified_gmt":"2026-06-09T13:07:03","slug":"cientificos-entrenan-una-ia-con-un-ordenador-cuantico-de-imb-y-corre-errores-que-el-modelo-original-no-podia-resolver-dando-un-paso-de-gigantes-hacia-la-ia-cuantica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/cientificos-entrenan-una-ia-con-un-ordenador-cuantico-de-imb-y-corre-errores-que-el-modelo-original-no-podia-resolver-dando-un-paso-de-gigantes-hacia-la-ia-cuantica\/4119\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos entrenan una IA con un ordenador cu\u00e1ntico de IMB y corre errores que el modelo original no pod\u00eda resolver dando un paso de gigantes hacia la IA cu\u00e1ntica"},"content":{"rendered":"\n

Un equipo de Multiverse Computing<\/a> ha probado una forma distinta de mejorar un modelo de inteligencia artificial sin hacerlo mucho m\u00e1s grande. La clave no fue a\u00f1adir millones de ajustes internos, sino insertar una peque\u00f1a pieza cu\u00e1ntica dentro de un modelo ya entrenado.<\/p>\n\n\n\n

El resultado es llamativo, pero conviene leerlo con calma. La IA mejor\u00f3 su capacidad para predecir texto y acert\u00f3 algunas preguntas cient\u00edficas que el modelo original fallaba, aunque los autores insisten en que esto todav\u00eda no demuestra una ventaja cu\u00e1ntica completa frente a los ordenadores cl\u00e1sicos.<\/p>\n\n\n\n

IA con ayuda cu\u00e1ntica<\/h2>\n\n\n\n

El trabajo fue dirigido por Borja Aizpurua, de Multiverse Computing y Tecnun, la Escuela de Ingenier\u00eda de la Universidad de Navarra. Tambi\u00e9n participaron Sukhbinder Singh, Augustine Kshetrimayum, Saeed S. Jahromi y Rom\u00e1n Or\u00fas, con v\u00ednculos con Multiverse Computing, Donostia International Physics Center e Ikerbasque.<\/p>\n\n\n\n

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El modelo usado fue Llama 3.1 8B<\/a>, de Meta, una IA de 8.000 millones de par\u00e1metros. Para entenderlo f\u00e1cil, los par\u00e1metros son como peque\u00f1os diales internos que el sistema ajusta durante el entrenamiento para aprender patrones del lenguaje.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 se ha cambiado<\/h2>\n\n\n\n

Los investigadores no reentrenaron todo el modelo desde cero. Mantuvieron congelados sus pesos originales e insertaron unos m\u00f3dulos llamados adaptadores unitarios de Cayley, peque\u00f1as piezas matem\u00e1ticas que pueden ejecutarse como circuitos cu\u00e1nticos.<\/p>\n\n\n\n

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En la pr\u00e1ctica, eso significa que la IA cl\u00e1sica segu\u00eda haciendo casi todo el trabajo habitual, pero una parte concreta del proceso pasaba por hardware cu\u00e1ntico real. La prueba se hizo en un IBM Quantum System Two con procesador Heron de 156 c\u00fabits, una familia que IBM presenta como base de su arquitectura System Two.<\/p>\n\n\n\n

Menos perplejidad<\/h2>\n\n\n\n

La mejora principal se midi\u00f3 con la llamada perplejidad. Dicho sin l\u00edo, es una forma de medir cu\u00e1nto se equivoca un modelo al intentar adivinar la siguiente palabra de un texto. Cuanto m\u00e1s baja es, mejor suele ir.<\/p>\n\n\n\n

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Con solo unos 6.000 par\u00e1metros a\u00f1adidos, menos de una parte por mill\u00f3n del tama\u00f1o del modelo, el sistema redujo la perplejidad de Llama 3.1 8B en torno a un 1,4 %. No es una revoluci\u00f3n de la noche a la ma\u00f1ana, pero s\u00ed una se\u00f1al medible en un modelo grande y ya usado fuera del laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

Preguntas mejor respondidas<\/h2>\n\n\n\n

La parte m\u00e1s f\u00e1cil de visualizar lleg\u00f3 con preguntas concretas. En una cuesti\u00f3n de astronom\u00eda, el modelo original respondi\u00f3 que solo Saturno ten\u00eda anillos entre los planetas jovianos. La versi\u00f3n con el adaptador cu\u00e1ntico identific\u00f3 correctamente que todos los planetas jovianos tienen anillos.<\/p>\n\n\n\n

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Tambi\u00e9n hubo un ejemplo de biolog\u00eda universitaria. El modelo base eligi\u00f3 una respuesta incorrecta sobre el flujo g\u00e9nico entre poblaciones, mientras que la versi\u00f3n h\u00edbrida acert\u00f3 al se\u00f1alar un aumento de la homogeneidad gen\u00e9tica. Ojo, esto no significa que la IA ya sea infalible. Significa que, en esos casos, la pieza cu\u00e1ntica ayud\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

El ruido manda<\/h2>\n\n\n\n

La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica trabaja con c\u00fabits, unidades de informaci\u00f3n muy delicadas. A diferencia de los bits normales, que suelen manejar ceros y unos de forma m\u00e1s directa, los c\u00fabits pueden representar estados m\u00e1s ricos, pero tambi\u00e9n se estropean con facilidad.<\/p>\n\n\n\n

Ah\u00ed aparece el ruido cu\u00e1ntico, peque\u00f1as interferencias que pueden arruinar una medici\u00f3n. IBM explica que incluso se\u00f1ales electromagn\u00e9ticas como las de un tel\u00e9fono pueden generar problemas en estos sistemas, por eso sus procesadores necesitan entornos ultrafr\u00edos y muy controlados. Es como intentar escuchar un susurro en una estaci\u00f3n de tren.<\/p>\n\n\n\n

Lo que viene ahora<\/h2>\n\n\n\n

Los autores plantean este avance como una prueba de viabilidad. Su mensaje no es que los ordenadores cu\u00e1nticos ya superen a los cl\u00e1sicos en IA general, sino que una parte real de un modelo de lenguaje puede ejecutarse en hardware cu\u00e1ntico y producir una mejora medible.<\/p>\n\n\n\n

El siguiente paso ser\u00e1 ampliar la parte cu\u00e1ntica sin que el ruido se coma la se\u00f1al. Si el hardware gana estabilidad y m\u00e1s c\u00fabits \u00fatiles, estos adaptadores podr\u00edan servir para mejorar modelos sin disparar tanto la memoria y la infraestructura necesarias. De momento, es una puerta entreabierta. Y eso, en computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, ya cuenta bastante.<\/p>\n\n\n\n

El trabajo principal se ha publicado en arXiv<\/em><\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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