Físicos del Instituto de Ciencias Nucleares (ICN) de la UNAM y del grupo de fotónica cuántica de la Louisiana State University (LSU) desarrollaron una tecnología cuántica para identificar fuentes de luz (láser o ambiental) utilizando inteligencia artificial.
Esa innovación tiene dos posibles aplicaciones: en microscopía, para hacer imágenes de muestras químicas o biológicas con mayor rapidez y sin dañarlas. Y en comunicaciones, para encriptación cuántica, más veloz y segura, afirmó Roberto León Montiel, del ICN.
En su trabajo, Roberto León y Omar Magaña Loaiza (líder del grupo de la LSU), avanzaron en una tecnología cuántica inteligente que reduce dramáticamente el número de mediciones necesarias para la correcta identificación de fuentes de luz.
Para distinguir la luz láser (que es dirigida directa e intensamente a un objeto mediante esa fuente) de la luz ambiental (la que está alrededor y que los físicos llaman termal y consideran como ruido), los científicos utilizan redes neuronales que “autoaprenden” a distinguir entre ambas emisiones de luz, de la misma forma en que nosotros distinguimos a un pino de un encino, aunque ambos sean árboles.
Estas redes neuronales son un desarrollo de inteligencia artificial que usa la física cuántica para acelerar los procesos a centésimas de segundo, con una alta eficiencia.
Detección con luz láser
La identificación de los diferentes tipos de fuentes de luz que nos rodea ha sido importante para desarrollar tecnologías fotónicas, como la detección y alcance de la luz (LiDAR, por sus siglas en inglés), el sensado remoto y la microscopía, explicó Roberto León.
“La tecnología LiDAR, que es como el radar, pero con el uso de láser en lugar de ondas de radio, es el posicionamiento de objetos. Puede ser aplicado para la detección de aviones, misiles o cohetes”, detalló.
Uno de los inconvenientes de esa tecnología es que cuando se envía el láser al objeto y se detecta esa luz a través de una cámara o un detector, también se capta otra luz: la ambiental, que es externa al objeto.
“Otro problema es saber distinguir la luz que le pegó al objetivo (luz dirigida) de la luz ambiental. La que está alrededor del objeto tiene una estadística diferente de número de fotones; la estadística fotónica es básicamente cómo llegan esas partículas de luz al detector. La forma en que lo hacen es distinta”.
El objetivo de los expertos era lograr una tecnología que pudiera hacer la diferenciación de manera muy rápida; ese proceso requiere un millón de mediciones, y un segundo hacerlas, pero para un avión o un misil es mucho tiempo, expuso el universitario.
“Nos percatamos que al utilizar redes neuronales de inteligencia artificial pasamos el proceso a 20 o 30 microsegundos, así que bajamos unos cuatro órdenes de magnitud. En tiempo, pasamos de un segundo a cien microsegundos con la tecnología cuántica, que es muy rápida con la ayuda de inteligencia artificial, y aquí ambas ramas se combinan”, dijo.
Con esta tecnología es posible hacer imágenes de muestras químicas o biológicas (de tejidos o de muestras moleculares), que si son iluminadas por mucho tiempo o con gran intensidad, pueden dañarse.
“Con los algoritmos de inteligencia artificial podemos reducir la cantidad de tiempo que necesitamos medir para reproducir la imagen o las propiedades de alguna muestra, sin dañarla, sobre todo si está viva”, explicó.
En cuanto a su segunda aplicación, en comunicaciones, Roberto León Montiel expuso que es útil para la encriptación cuántica, para acelerar los mensajes clave que se envían.
“Reduce el número de copias que se mandan, lo que además de rápido lo hace más seguro”, finalizó.
