Privacidad garantizada: física cuántica en algoritmos de aprendizaje automáticos
Avances de la inteligencia artificial para preservar la privacidad en el diagnóstico médico
Los avances en inteligencia artificial, especialmente en el campo del aprendizaje automático, son rampantes. Se utilizan grandes cantidades de datos confidenciales, como en los algoritmos que ayudan en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Desde la física cuántica se plantea un enfoque para preservar la privacidad de los datos.
Este enfoque se basa en estudiar las simetrías que aparecen en los parámetros del modelo. Los algoritmos de inteligencia artificial son funciones complejas definidas por parámetros que determinan qué datos se procesan y con qué intensidad. Un ejemplo es un modelo que anticipa el riesgo de una enfermedad en función de la edad, altura y peso de una persona.
El valor de los parámetros se define utilizando datos de entrenamiento. Sin embargo, se ha advertido que los parámetros pueden dejar entrever información confidencial. Una solución es construir otro modelo con simetrías de calibre, cuyos parámetros no revelen información sobre los datos de entrenamiento.
El desafío es encontrar algoritmos de inteligencia artificial con simetrías de calibre para preservar la privacidad. Las redes tensoriales, utilizadas en la simulación de sistemas cuánticos, han demostrado ser candidatos prometedores para este fin. Aunque aún no compiten en calidad con otros algoritmos, ofrecen ventajas como la protección de la privacidad de los datos.
Las redes tensoriales, gracias a sus simetrías en términos de medición, representan una alternativa prometedora para el desarrollo de la inteligencia artificial. Este enfoque destaca cómo las ideas de la física cuántica pueden impactar en tecnologías cotidianas, mostrando la importancia de la preservación de la privacidad en el procesamiento de datos médicos.
