Entrelazamiento cu√°ntico con un agujero negro

En el experimento de Hayden-Preskill, un conocido experimento meramente hipot√©tico o ‚Äúmental‚ÄĚ de la f√≠sica cu√°ntica, con personajes ficticios, Alice lanza al interior de un agujero negro un libro que contiene secretos.

Su colega Bob tiene un sistema cu√°ntico, como por ejemplo un ordenador cu√°ntico, que est√° entrelazado cu√°nticamente con el agujero negro. El entrelazamiento cu√°ntico es una caracter√≠stica √ļnica de la mec√°nica cu√°ntica. Con el entrelazamiento, las part√≠culas a escala at√≥mica est√°n interconectadas de un modo que contraviene la l√≥gica cotidiana. Las acciones realizadas sobre una part√≠cula afectan del mismo modo a sus compa√Īeras de entrelazamiento cu√°ntico. Eso ocurre incluso si est√°n separadas por una distancia formidable. E incluso si algunas entran en un agujero negro y las dem√°s se quedan fuera.

El experimento imaginario de Hayden-Preskill indica que si Bob tiene un sistema entrelazado cuánticamente con el agujero negro, debería ser capaz de recuperar la información arrojada a este por Alice.

Bob lo consigue observando algunas partículas de luz que han sido emitidas por el agujero negro en forma de radiación de Hawking.

Comparando esas partículas con su sistema entrelazado cuánticamente, puede averiguar cómo el agujero negro desordenó el libro de Alice. Entonces puede restaurar el libro.

Seg√ļn ese experimento mental, todo esto ocurrir√≠a pese a que los agujeros negros son una rampa de salida del universo visible. Todo lo que se tragan desaparece para siempre del universo visible, excepto esas pocas part√≠culas de luz entrelazadas cu√°nticamente.

Sin embargo, un nuevo teorema desarrollado por el equipo de Zoe Holmes, del Laboratorio nacional estadounidense de Los √Ālamos, indica que restaurar el libro de Alicia ser√≠a esencialmente imposible, despu√©s de todo.

Holmes y sus colegas han descubierto que un algoritmo de aprendizaje autom√°tico que intenta aprender c√≥mo el agujero negro desordena la informaci√≥n se estanca en lo que se define como una “meseta est√©ril”. El aprendizaje autom√°tico es una t√©cnica de inteligencia artificial para permitir a un ordenador aprender cosas cuando se le expone a datos nuevos, sin necesidad de ser reprogramado. Le permite incluso hacer predicciones con muchas probabilidades de acierto sobre situaciones complejas, siempre que los algoritmos empleados por el sistema dispongan de suficientes datos de ejemplo.

La imposibilidad de que el algoritmo de aprendizaje automático siga avanzando significa que Bob no puede averiguar lo que había en el libro de Alice.

El teorema desarrollado por Holmes y sus colegas pone límites a lo que los algoritmos cuánticos pueden aprender sobre sistemas físicos muy complejos. Por suerte, la mayoría de los procesos físicos no son tan complejos como los agujeros negros, así que esto no condena a la inutilidad al aprendizaje automático cuántico de las máquinas, aunque sí le pone límites, que obligarán a los usuarios de tales sistemas de inteligencia artificial a elegir cuidadosamente los problemas que quieran que sean resueltos por los algoritmos cuánticos de aprendizaje automático.

El estudio se titula ‚ÄúBarren plateaus preclude learning scramblers‚ÄĚ. Y se ha publicado en la revista acad√©mica Physical Review Letters. (Fuente: NCYT de Amazings)