{"id":216708,"date":"2026-05-10T20:22:48","date_gmt":"2026-05-11T00:22:48","guid":{"rendered":"https:\/\/potenciaradiofonicadominicana.com\/portal\/?p=216708"},"modified":"2026-05-10T20:22:48","modified_gmt":"2026-05-11T00:22:48","slug":"retroaccion-cuantica-de-obstaculo-a-recurso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/potenciaradiofonicadominicana.com\/portal\/retroaccion-cuantica-de-obstaculo-a-recurso\/","title":{"rendered":"Retroacci\u00f3n cu\u00e1ntica: de obst\u00e1culo a recurso"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a><\/p>\n

Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s contraintuitivas de la f\u00edsica cu\u00e1ntica es la influencia de la medici\u00f3n sobre el sistema observado. A menudo, se dice que medir un sistema cu\u00e1ntico provoca una importante perturbaci\u00f3n, colapsando su funci\u00f3n de onda cu\u00e1ntica y eliminando instant\u00e1neamente la superposici\u00f3n inicial. Sin embargo, este efecto extremo de retroacci\u00f3n ocurre con las llamadas mediciones proyectivas. Pero es posible realizar mediciones m\u00e1s suaves que extraigan menos informaci\u00f3n sobre el sistema sin colapsar completamente su funci\u00f3n de onda. Para lograrlo, el aparato de medida debe interaccionar de manera indirecta con el sistema; por ello estas se conocen como mediciones indirectas.<\/p>\n

 <\/p>\n

En un nuevo estudio, Giacomo Franceschetto, Marcin P\u0142odzie\u0144, Maciej Lewenstein, Antonio Ac\u00edn y Pere Mujal, todos del Instituto de Ciencias Fot\u00f3nicas (ICFO) en Castelldefels (Barcelona, Catalu\u00f1a, Espa\u00f1a), han demostrado ahora la ventaja de las mediciones indirectas para tareas de aprendizaje autom\u00e1tico (una modalidad de inteligencia artificial) en el \u00e1mbito cu\u00e1ntico. Ajustando cuidadosamente la intensidad de las medidas, los investigadores optimizaron la cantidad de retroacci\u00f3n introducida en el sistema cu\u00e1ntico, mejorando significativamente el rendimiento de un algoritmo llamado computaci\u00f3n de reservorio cu\u00e1ntico (QRC, por sus siglas en ingl\u00e9s).<\/p>\n

 <\/p>\n

Hasta hace poco, muchos enfoques de QRC intentaban evitar las perturbaciones inducidas por las mediciones reiniciando el sistema despu\u00e9s de cada paso del procesamiento, o intentaban compensarlas mediante retroalimentaci\u00f3n cl\u00e1sica. En ambos casos, se trataba a la retroacci\u00f3n de las mediciones como una limitaci\u00f3n a minimizar o corregir, y no como un recurso a aprovechar.<\/p>\n

 <\/p>\n

En 2021, investigadores del Instituto de F\u00edsica Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC) en Mallorca, una de las islas Baleares, de Espa\u00f1a, incluyendo a Pere Mujal, propusieron una alternativa: un protocolo en l\u00ednea en el que el mismo reservorio cu\u00e1ntico procesa una secuencia de entradas sin tener que reiniciarse a cada paso, lo cual mejora la eficiencia del algoritmo.<\/p>\n

 <\/p>\n

Con este enfoque, cada uno de los datos de una serie temporal se inyecta secuencialmente en el mismo reservorio cu\u00e1ntico. El sistema evoluciona, propagando la informaci\u00f3n a trav\u00e9s de sus interacciones internas, y las se\u00f1ales resultantes se leen mediante mediciones indirectas. La clave es que cuando se introduce un nuevo dato no se reinicia el sistema, de modo que la retroacci\u00f3n de las mediciones anteriores permanece integrada en la din\u00e1mica del sistema. Repetir este ciclo para todos los elementos de la serie genera un conjunto de datos de caracter\u00edsticas medidas, que<\/p>\n

 <\/p>\n

En el estudio actual, el equipo del ICFO adopta este protocolo en l\u00ednea y explora sistem\u00e1ticamente c\u00f3mo la intensidad de las mediciones modifica el comportamiento del sistema. Los autores del estudio demuestran que controlando cuidadosamente la perturbaci\u00f3n introducida por la medici\u00f3n, la din\u00e1mica interna del reservorio se reconfigura, mejorando su memoria y optimizando la predicci\u00f3n de se\u00f1ales complejas y ca\u00f3ticas. Este control permite que el algoritmo opere eficazmente en reg\u00edmenes donde de otro modo tendr\u00eda dificultades, transformando la retroacci\u00f3n de la medici\u00f3n, antes considerada una fuente de degradaci\u00f3n, en un recurso \u00fatil.<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00abAunque habitualmente se hab\u00eda pensado que la retroacci\u00f3n degradaba la memoria y la capacidad predictiva del reservorio, ahora demostramos que su contribuci\u00f3n puede ser positiva utilizando el nuevo protocolo \u00ab, explica Mujal, investigador principal del estudio. \u00abEsto representa un cambio conceptual en el campo, que pasa de ver la retroacci\u00f3n cu\u00e1ntica como una limitaci\u00f3n inevitable a reconocerla como una herramienta puramente cu\u00e1ntica con gran potencial\u00bb, a\u00f1ade.<\/p>\n

 <\/p>\n

[Img #78679]<\/p>\n

Ilustraci\u00f3n art\u00edstica que recrea el protocolo en l\u00ednea usado en el estudio. (Imagen: ICFO \/ Tom\u00e1s Charles)<\/p>\n

 <\/p>\n

Ahora el equipo pretende investigar el papel de la retroacci\u00f3n en otros escenarios y colaborar con grupos experimentales para implementar su propuesta. Giacomo Franceschetto, primer autor del estudio, comenta: \u00abNos encantar\u00eda ver implementaciones concretas del protocolo en l\u00ednea con mediciones indirectas ajustables, especialmente en plataformas de sistemas superconductores y fot\u00f3nicos donde dicho control es factible, y demostrar el efecto de mejora que hemos descubierto.\u00bb<\/p>\n

 <\/p>\n

El estudio se titula \u201cHarnessing quantum backaction for time-series processing\u201d. Y se ha publicado en la revista acad\u00e9mica Physical Review X. (Fuente: ICFO)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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