Una red neuronal cuántica puede sortear el principio de incertidumbre
Un estudio teórico sugiere que las redes neuronales cuánticas podrían medir propiedades que el principio de incertidumbre de Heisenberg hace incompatibles. Los cálculos indican que al inyectar ruido o aleatoriedad controlada en el proceso de aprendizaje, la red puede extraer información que normalmente estaría vedada. Este enfoque no viola el principio fundamental, pero encuentra una forma ingeniosa de sortear sus limitaciones prácticas al procesar los datos de una manera no convencional.
El mecanismo se basa en inyectar ruido
La propuesta consiste en introducir deliberadamente fluctuaciones aleatorias en los parámetros internos de la red neuronal cuántica durante su operación. Este ruido actúa como un recurso que, de forma contraintuitiva, permite a la red correlacionar información sobre pares de propiedades conjugadas, como la posición y el momento de una partícula. El sistema aprende a filtrar el ruido añadido y a reconstruir una descripción más completa del objeto cuántico a partir de múltiples mediciones indirectas y ruidosas.
Las implicaciones abarcan la metrología cuántica
Si se puede implementar experimentalmente, esta técnica podría mejorar la precisión con la que se miden sistemas cuánticos delicados, como en sensores o en la caracterización de materiales. Permitiría obtener más información sin destruir el estado frágil que se quiere medir, un problema común en computación cuántica. Por ahora, es un resultado teórico que demuestra un principio y abre una nueva vía para explorar los límites de lo que se puede medir en el reino cuántico.
Quizás la próxima vez que un sistema cuántico se resista a ser medido, solo necesite un poco de ruido de fondo para sentirse más cooperativo, como quien habla más claro cuando cree que no le escuchan.
