El físico cuántico Mario Krenn recuerda estar sentado en un café en Viena a principios de 2016, estudiando minuciosamente las impresiones de la computadora, tratando de dar sentido a lo que MELVIN había encontrado. MELVIN era un algoritmo de aprendizaje automático que Krenn había construido, una especie de inteligencia artificial. Su trabajo consistía en mezclar y combinar los componentes básicos de los experimentos cuánticos estándar y encontrar soluciones a nuevos problemas. Y encontró muchos interesantes. Pero había uno que no tenía sentido.
"Lo primero que pensé fue: 'Mi programa tiene un error, porque la solución no puede existir'", dice Krenn. MELVIN aparentemente había resuelto el problema de crear estados entrelazados altamente complejos que involucraban a múltiples fotones (los estados entrelazados son los que una vez hicieron que Albert Einstein invocara el espectro de la "acción espeluznante a distancia"). Krenn, Anton Zeilinger de la Universidad de Viena y sus colegas no le habían proporcionado explícitamente a MELVIN las reglas necesarias para generar estados tan complejos, pero había encontrado la manera. Finalmente, se dio cuenta de que el algoritmo había redescubierto un tipo de arreglo experimental que se había ideado a principios de la década de 1990. Pero esos experimentos habían sido mucho más sencillos. MELVIN había resuelto un rompecabezas mucho más complejo.
"Cuando comprendimos lo que estaba pasando, pudimos generalizar inmediatamente [la solución]", dice Krenn, que ahora trabaja en la Universidad de Toronto. Desde entonces, otros equipos han comenzado a realizar los experimentos identificados por MELVIN, lo que les permite probar los fundamentos conceptuales de la mecánica cuántica de nuevas formas. Mientras tanto, Krenn, trabajando con colegas en Toronto, ha perfeccionado sus algoritmos de aprendizaje automático. Su último esfuerzo, una IA llamada THESEUS, ha subido la apuesta: es órdenes… » ver todo el comentario
---
El físico cuántico Mario Krenn recuerda estar sentado en un café en Viena a principios de 2016, estudiando minuciosamente las impresiones de la computadora, tratando de dar sentido a lo que MELVIN había encontrado. MELVIN era un algoritmo de aprendizaje automático que Krenn había construido, una especie de inteligencia artificial. Su trabajo consistía en mezclar y combinar los componentes básicos de los experimentos cuánticos estándar y encontrar soluciones a nuevos problemas. Y encontró muchos interesantes. Pero había uno que no tenía sentido.
"Lo primero que pensé fue: 'Mi programa tiene un error, porque la solución no puede existir'", dice Krenn. MELVIN aparentemente había resuelto el problema de crear estados entrelazados altamente complejos que involucraban a múltiples fotones (los estados entrelazados son los que una vez hicieron que Albert Einstein invocara el espectro de la "acción espeluznante a distancia"). Krenn, Anton Zeilinger de la Universidad de Viena y sus colegas no le habían proporcionado explícitamente a MELVIN las reglas necesarias para generar estados tan complejos, pero había encontrado la manera. Finalmente, se dio cuenta de que el algoritmo había redescubierto un tipo de arreglo experimental que se había ideado a principios de la década de 1990. Pero esos experimentos habían sido mucho más sencillos. MELVIN había resuelto un rompecabezas mucho más complejo.
"Cuando comprendimos lo que estaba pasando, pudimos generalizar inmediatamente [la solución]", dice Krenn, que ahora trabaja en la Universidad de Toronto. Desde entonces, otros equipos han comenzado a realizar los experimentos identificados por MELVIN, lo que les permite probar los fundamentos conceptuales de la mecánica cuántica de nuevas formas. Mientras tanto, Krenn, trabajando con colegas en Toronto, ha perfeccionado sus algoritmos de aprendizaje automático. Su último esfuerzo, una IA llamada THESEUS, ha subido la apuesta: es órdenes… » ver todo el comentario