La física cuántica estudia cómo se comportan las partículas más pequeñas del universo, como los electrones y fotones, donde las reglas normales de la física no se aplican. A diferencia del mundo que podemos ver, estas partículas pueden estar en dos lugares al mismo tiempo o pasar a través de barreras que parecen impenetrables. Estas capacidades resultan útiles en la seguridad de la inteligencia artificial (IA) porque permite crear métodos de cifrado cuántico, que son mucho más difíciles de hackear. Por ejemplo, la información puede estar en un estado ‘entretejido’ que se destruye si alguien intenta interceptarla, protegiendo los datos. Es como si los mensajes que uno envía fueran invisibles a cualquier persona que no tenga la clave correcta para verlos, haciendo más seguro el uso de IA en áreas como la banca o la salud.
No en vano, la física cuántica es un campo que desafía las intuiciones sobre el comportamiento de las partículas subatómicas. Esta área científica está comenzando a fusionarse con la IA para resolver problemas de creciente complejidad, como la privacidad y seguridad de los datos. En particular, el uso de redes tensoriales, una herramienta matemática empleada en el procesamiento de grandes cantidades de datos cuánticos, ha llamado la atención de expertos por su potencial para mejorar los algoritmos de IA. En ese sentido, investigadores como el profesor Mario Krenn, investigador jefe del Grupo de Investigación del Laboratorio de Ciencias Artificiales del Instituto Max Planck para la Ciencia de la Luz, han destacado cómo las redes tensoriales permiten el manejo eficiente de información, lo que abre nuevas vías para el cifrado cuántico en IA.
Más resistentes a los ataques de terceros
Uno de los mayores desafíos en la implementación de IA es garantizar la privacidad de los datos sensibles, especialmente en aplicaciones como la medicina o la actividad bancaria. En este contexto, las redes tensoriales pueden representar una solución innovadora al permitir el procesamiento de grandes volúmenes de datos sin comprometer su seguridad. Según un estudio publicado en Nature Quantum Information en 2023, los modelos basados en redes tensoriales muestran una mayor resistencia a los ataques de terceros que los sistemas convencionales. Al trabajar en dimensiones más complejas que los algoritmos tradicionales, las redes tensoriales pueden ocultar patrones de información de manera más eficaz, protegiendo la confidencialidad del usuario.
Expertos como Seth Lloyd, del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), argumentan que la integración de la física cuántica y la IA también tiene el potencial de llevar la seguridad a niveles antes impensables. Los algoritmos actuales dependen de métodos criptográficos que, aunque seguros por ahora, podrían quedar obsoletos con el advenimiento de la computación cuántica. Sin embargo, las redes tensoriales cuánticas ofrecen una capa adicional de protección al introducir una complejidad matemática que es extremadamente difícil de descifrar incluso para futuras máquinas cuánticas. Esta dualidad entre potencia computacional y seguridad es una de las principales promesas que ofrecen las tecnologías cuánticas emergentes en la mejora de la IA.
Beneficios para la IA
La combinación de física cuántica y redes tensoriales podría ofrecer soluciones revolucionarias para la privacidad y seguridad en los algoritmos de IA. Las redes tensoriales, ampliamente utilizadas para describir sistemas cuánticos complejos, permiten una representación eficiente de la información y la manipulación de datos cuánticos. Según estudios recientes, estas redes podrían jugar un papel clave en la creación de algoritmos de IA que protejan mejor la información gracias a su capacidad para manejar entrelazamiento cuántico y cifrar datos de manera más segura, minimizando las vulnerabilidades frente a ataques. Un enfoque emergente en este campo es el uso de técnicas de redes tensoriales, como el Multiscale Entanglement Renormalization Ansatz (MERA), que puede manejar grandes cantidades de información cuántica y preservar la seguridad a través de una codificación más eficiente. Estas redes no solo optimizan el almacenamiento de datos, sino que también pueden contribuir a la detección y corrección de errores cuánticos, un desafío crítico en la protección de la información digital .
En esa dirección, investigaciones recientes exploran cómo los algoritmos cuánticos generan soluciones más seguras para problemas complejos, incluso en campos como la criptografía cuántica. Estas tecnologías podrían mejorar la IA actual, permitiendo una privacidad superior mediante la generación de claves criptográficas cuánticas, lo que dificultaría que actores malintencionados descifren los datos.
Redes sensoriales y privacidad de los datos
En el marco tecnológico actual, los algoritmos de aprendizaje automático requieren grandes cantidades de datos, muchos de ellos confidenciales, lo que plantea problemas de privacidad. En este contexto, las redes sensoriales empleadas en la física cuántica ofrecen una solución mediante simetrías gauge, posibilitando que los modelos realicen las mismas predicciones sin revelar información sensible sobre los datos utilizados en su entrenamiento.
¿Qué son las redes sensoriales y cuáles son sus principales cualidades? Las redes sensoriales son funciones matemáticas que posibilitan modelar sistemas complejos, similares a los algoritmos de la IA. Sin embargo, a diferencia de otros algoritmos populares, como las redes neuronales profundas, las redes sensoriales tienen la capacidad de preservar la privacidad gracias a sus propiedades de simetría. Aunque estas redes no alcanzan la calidad global de otros modelos de IA, ofrecen ventajas importantes en lo relativo a la transparencia y a la protección de datos personales, lo que las convierte en una alternativa prometedora para el desarrollo de una IA segura.
El valor añadido que aporta la física cuántica a la IA
¿Cómo la física cuántica mejora la seguridad y las prestaciones de la inteligencia artificial? En esencia, lo hace mediante el uso de cúbits, que posibilitan procesar grandes cantidades de información simultáneamente gracias a la superposición de estados. Esta capacidad mejora la eficiencia de los algoritmos en tareas complejas como la búsqueda y la optimización, y en la simulación de sistemas físicos o biológicos.
Además, el entrelazamiento cuántico permite correlacionar estudios entre cúbits distantes, lo que añade nuevas dimensiones de capacidad y potencia al procesamiento de datos, imposible para los sistemas clásicos. En esta dirección, uno de los mayores avances en la posibilidad de alcanzar “la supremacía cuántica”, en la que un ordenador cuántico resolvería problemas que ningún ordenador clásico pueda abordar en tiempo razonables. Esta facultad, junto a la integración de Ia IA cuántica y clásica en sistemas híbridos, posibilitaría resolver problemas más complejos, de manera que aumentaría la eficiencia y precisión en áreas clave como la seguridad de datos, la criptografía y el modelado de sistemas complejos.
Claves de la vulnerabilidad cuántica
No obstante, la IA cuántica afronta grandes desafíos como la fragilidad de los cúbits ante el ruido y la decoherencia, la escalabilidad de los sistemas y las dificultades en programación cuántica. A pesar de estos retos, la combinación de inteligencia artificial y computación cuántica ofrece una vía prometedora para avanzar en campos tecnológicos cruciales, aunque es necesario un desarrollo conjunto de infraestructura, investigación y normativas éticas para garantizar su correcta implementación y utilidad a largo plazo.
Quantum Spain: garantías de privacidad
En esa línea de funcionamiento óptimo entre IA y física cuántica, resulta muy relevante el proyecto que está impulsando la Universidad Complutense en Madrid (UCM) a través de sus grupos de investigación QICC y MATHQI, que se centra en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático de inspiración cuántica, con aplicaciones innovadoras en la privacidad de datos. El proyecto está liderado por los profesores Miguel Ángel Martín-Delgado y David Pérez García; estos grupos investigan el uso de redes sensoriales y cadenas de Márkov cuánticas para optimizar procesos de IA. Esta iniciativa se desarrolla en el marco del proyecto Quantum Spain; el objetivo es profundizar en los garantías de privacidad que ofrecen estos algoritmos, explorando su potencial para detectar anomalías y mejorar los sistemas de seguridad de IA; se trata de una tecnología que ya ha mostrado resultados prometedores en áreas como la imagen digital y la protección de datos sensibles.
Solución para reforzar la privacidad de los algoritmos
¿De dónde viene la hipótesis del posible uso de las redes tensoriales como salvaguarda de la privacidad en la IA? El estudio Privacy-preserving machine learning with tensor networks propone el uso de redes tensoriales como una solución innovadora para proteger la confidencialidad de los algoritmos de aprendizaje automático. Las redes sensoriales son ampliamente usadas en la física cuántica para simular sistemas de múltiples partículas, que permiten reconfigurar los parámetros del modelo sin comprometer la precisión. Esta capacidad es posible gracias a las simetrías gauge, que aseguran que diferentes parámetros puedan producir las mismas predicciones, lo que oculta la información sensible empleada en entrenamiento.
¿Cuál es el gran valor añadido de esta propuesta? A diferencia de los enfoques tradicionales, como la privacidad diferencial, que agrupan ruido y afectan a la precisión del modelo, las redes sensoriales posibilitan mantener un alto rendimiento sin revelar datos confidenciales. Los investigadores han constatado que, al estudiar la privacidad bajo esas arquitecturas, es posible reparametrizar el modelo de forma que no se puede extraer información sobre el conjunto de datos del entrenamiento, guareciendo de esta manera la privacidad en aplicaciones sensibles como los registros médicos.
La cuestión es que las redes sensoriales ofrecen un balance óptimo entre rendimiento y privacidad, lo que las convierte en una herramienta valiosa para el desarrollo de sistemas de lA más seguros y privados.
Un hallazgo crucial en la protección de datos personales
¿Y por qué es tan relevante ese cifrado cuántico altamente seguro que pueden ofrecer el uso de las redes tensoriales en la IA? Es fundamental comprender que la rápida expansión de la inteligencia artificial plantea desafíos significativos para la protección de datos personales, dado que la implementación de la IA comporta el tratamiento de grandes volúmenes de datos, incluida información sensible. En esa línea, es fundamental que primen principios de legalidad, consentimiento, finalidad y proporcionalidad, de manera que se garantice la seguridad y calidad de la información. A favor de esa dirección funciona normativas como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) en Europa, que se podría ver ampliamente reforzado por el hallazgo del cifrado cuántico que ofrecen las redes sensoriales aplicadas a la IA. Estas refuerzan esos derechos hasta el punto de que ofrecen a los ciudadanos la oportunidad de impugnar decisiones automatizadas que les afectan significativamente. Dicho de otra manera: la combinación de IA y un tratamiento adecuado de datos personales es un aspecto esencial de la salvaguardia de la privacidad y los derechos de los individuos en un mundo en permanente evolución.
En resumen: el enfoque de las redes sensoriales permite a los investigadores simular el comportamiento de sistemas cuánticos de muchas partículas, proporcionando información sobre fenómenos como las cadenas de espín y los modelos de red, con aplicaciones potenciales en logística, finanzas y ciencia de materiales.
Las redes de tensores han sido ampliamente investigadas en el contexto de sistemas cuánticos de muchos cuerpos, pero su aplicación en sistemas clásicos ha cobrado importancia recientemente. Entre las ventajas de estas redes, está que permiten representar y simular eficientemente sistemas clásicos con un gran número de grados de libertad, proporcionando una representación exacta de la dinámica del sistema sin aproximaciones, a diferencia de los métodos tradicionales. Todas esas investigaciones se están plasmando en un uso mucho más eficiente de la salvaguarda de la privacidad y la confidencialidad de los datos personales, así como de otros datos sensibles que afectan al conjunto de la comunidad humana.