En el ámbito internacional, los avances en inteligencia artificial, especialmente en aprendizaje automático, son notables. Se utilizan grandes cantidades de datos, incluidos datos personales médicos, por lo que preservar la privacidad es crucial. Un enfoque innovador basado en conceptos de física cuántica ha surgido recientemente para abordar este desafío.
Se estudian las simetrías que aparecen en los parámetros de los modelos de inteligencia artificial. Estos modelos son funciones complejas que procesan información para hacer predicciones. El valor de los parámetros se define con conjuntos de datos de referencia resueltos, a través de un proceso de entrenamiento utilizando datos médicos de pacientes, por ejemplo.
El problema radica en que los parámetros de los algoritmos de inteligencia artificial pueden revelar información sobre los datos de entrenamiento, lo cual es preocupante en términos de privacidad. Una solución propuesta es construir modelos con simetrías de calibre, que se relacionan con un concepto matemático específico de la física cuántica.
A pesar de que las simetrías en la inteligencia artificial suelen considerarse propiedades no deseadas, en la física cuántica son fundamentales. Las redes tensoriales, utilizadas en sistemas cuánticos, han demostrado ser prometedoras como algoritmos de inteligencia artificial debido a sus simetrías en términos de medición, lo que garantiza la protección de la privacidad de los datos utilizados en el entrenamiento.
Aunque las redes tensoriales aún no igualan la calidad de otros algoritmos populares como las redes neuronales profundas, presentan ventajas significativas, como la capacidad de comprender mejor los factores que influyen en las predicciones. Estas simetrías en términos de medición se suman a sus virtudes, posicionándolas como candidatas prometedoras para el desarrollo de la inteligencia artificial.
El trabajo realizado con las redes tensoriales destaca la influencia de las ideas fundamentales de las matemáticas y la física cuántica en las tecnologías cotidianas. Este enfoque innovador no solo ofrece avances en el campo de la inteligencia artificial, sino que también demuestra cómo disciplinas aparentemente distantes pueden tener impacto en la tecnología actual y futura.
En resumen, la privacidad de los datos utilizados en algoritmos de inteligencia artificial es un aspecto crucial que requiere soluciones innovadoras como las simetrías de calibre inspiradas en la física cuántica. Esto no solo protege la información confidencial, sino que también impulsa el desarrollo de tecnologías inteligentes más éticas y seguras en el mundo actual.
