Cambridge Quantum lanza el primer kit de herramientas y biblioteca del mundo para el procesamiento cuántico del lenguaje natural
Al convertir frases en circuitos cuánticos, "lambeq" acelera el desarrollo de aplicaciones prácticas del QNLP como la escala de sistemas de computación cuántica
CAMBRIDGE, Inglaterra, 14 de octubre de 2021 /PRNewswire/ -- Cambridge Quantum ("CQ") anunció hoy el lanzamiento del primer kit de herramientas y biblioteca del mundo para Procesamiento Cuántico del Lenguaje Natural (QNLP). El kit de herramientas se llama lambeq, en honor al fallecido matemático y lingüista Joachim Lambek.
lambeq es el primer software del mundo que ofrece un kit de herramientas para el QNLP capaz de convertir frases en un circuito cuántico. Está diseñado para acelerar el desarrollo de aplicaciones prácticas del mundo real para el QNLP, como el diálogo automatizado, la minería de textos, la traducción de idiomas, la conversión de texto a voz, la generación del lenguaje y la bioinformática.
lambeq se lanzó en forma de código totalmente abierto para beneficio de la comunidad de informática cuántica del mundo y del ecosistema de investigadores, desarrolladores y usuarios de informática cuántica que crece con rapidez. lambeq trabaja a la perfección con el TKET de CQ, la plataforma de desarrollo de software cuántico líder y de más rápido crecimiento en el mundo, cuyo código también es totalmente abierto. Esto ofrece a los desarrolladores de QNLP acceso a la gama más amplia posible de computadoras cuánticas.
lambeq fue concebido, diseñado y construido por el equipo de investigación en computación cuántica de CQ con sede en Oxford, dirigido por Bob Coecke, director científico, junto con con Dimitrios Kartsaklis, Ph.D., científico sénior, como arquitecto principal de la plataforma. lambeq, y el QNLP en general, es el resultado de un proyecto de investigación que se remonta a más de una década.
"Nuestro equipo ha participado en trabajos fundacionales que exploran cómo se pueden utilizar las computadoras cuánticas para resolver algunos de los problemas más complejos en inteligencia artificial", afirmó Coecke. "Este trabajo se basó en los avances de los que originalmente fuimos pioneros Steve Clark, ahora director de IA en CQ, otras personas y yo. El PLN se encuentra en el centro de estas investigaciones. El lanzamiento de lambeq es el siguiente paso natural después de la publicación hace unos meses que proporcionó detalles de la primera implementación del QNLP por parte de CQ en computadoras cuánticas reales, así como de nuestra divulgación inicial de los principios fundacionales en diciembre de 2019".
"En varios artículos publicados durante el último año", agregó Coecke, "no solo hemos proporcionado detalles sobre cómo las computadoras cuánticas pueden mejorar el PLN, sino que también hemos demostrado que el QNLP es 'nativo cuántico', lo que significa que la estructura de composición que rige el lenguaje es matemáticamente la misma que rige los sistemas cuánticos. Esto finalmente alejará al mundo del paradigma actual de la IA, que se basa en técnicas de fuerza bruta que son opacas y aproximadas".
lambeq permite y automatiza el diseño y la implementación de experimentos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) del tipo composicional-distribucional (DisCo) que los científicos de CQ han descrito anteriormente. Esto significa pasar de diagramas de sintaxis/gramaticales, que codifican la estructura de un texto, a redes de tensores (clásicas) o circuitos cuánticos implementados con TKET, listos para ser optimizados para tareas de aprendizaje automático como clasificación de textos. lambeq cuenta con un diseño modular para que los usuarios puedan intercambiar componentes dentro y fuera del modelo y tener flexibilidad en el diseño de la arquitectura.
lambeq elimina las barreras de entrada para los profesionales e investigadores que se enfocan en la IA y las interacciones humano-máquina, posiblemente una de las aplicaciones más destacadas de las tecnologías cuánticas. TKET se ha ganado una base de usuarios a nivel mundial que ahora se mide en cientos de miles. lambeq tiene el potencial de convertirse en el kit de herramientas más importante para la comunidad de la informática cuántica que busca interactuar con aplicaciones de QNLP que se encuentran entre los mercados más importantes para la IA. Un punto clave que se ha hecho evidente hace poco es que el QNLP también será aplicable al análisis de secuencias de símbolos que surjan tanto en la genómica como en la proteómica.
Merck Group, socio de lanzamiento y pionero de lambeq, publicó recientemente un artículo de investigación sobre QNLP como parte de un proyecto con el Laboratorio de Emprendimiento Cuántico del programa de innovación de la Universidad Técnica de Múnich.
Thomas Ehmer, de la Incubadora de Innovación en TI de Merck y cofundador del Quantum Computing Interest Group, expresó: "Usar las funcionalidades únicas de la informática cuántica para lograr avances fundamentales es una parte importante de nuestra investigación en Merck. Nuestro proyecto en QNLP recientemente divulgado con investigadores de la Universidad Técnica de Múnich ha demostrado que las tareas de clasificación binaria para frase utilizando técnicas de QNLP pueden lograr resultados comparables, incluso en esta etapa, con los métodos clásicos existentes. Claramente, la infraestructura en torno a la computación cuántica deberá avanzar antes de que estas técnicas puedan emplearse a nivel comercial. De manera crítica, podemos ver cómo el enfoque empleado en el QNLP abre el camino hacia la IA explicable y, por lo tanto, hacia una inteligencia más precisa -de la que también es responsable-, algo fundamental para la medicina".
"Hay muchos trabajos teóricos interesantes sobre el QNLP, pero la teoría suele estar a cierta distancia de la práctica", afirmó Kartsaklis. "Con lambeq, les damos a los investigadores la oportunidad de obtener experiencia práctica en aspectos experimentales del QNLP, un campo completamente inexplorado en este momento. Este es un paso crucial para alcanzar el punto en el que las aplicaciones prácticas del PLN en hardware cuántico para el mundo real se vuelven realidad".
lambeq ha sido presentado como un repositorio convencional de Python en GitHub y está disponible aquí: https://github.com/CQCL/lambeq. Los circuitos cuánticos generados por lambeq han sido ejecutados e implementados hasta ahora en computadoras cuánticas IBM y dispositivos de la serie H de Honeywell Quantum Solutions.
El kit de herramientas se presenta a través de un informe técnico cargado en arxiv, disponible aquí: https://arxiv.org/abs/2110.04236. Puede encontrar una publicación de blog de acceso más general: https://medium.com/cambridge-quantum-computing/quantum-natural-language-processing-ii-6b6a44b319b2. Las consultas técnicas se pueden dirigir a [email protected].
En los últimos años, las aplicaciones basadas en el PLN se han generalizado en todos los sectores del mundo, desde el servicio al cliente y la tecnología del consumidor hasta la atención médica y la publicidad. Según los analistas de la industria, se espera que el mercado global del PLN alcance un valor de USD 127.260 millones para 2028, con una tasa de crecimiento anual compuesto de casi el 30 %[1].
Acerca de Cambridge Quantum
Fundada en 2014 y respaldada por algunas de las principales compañías de computación cuántica del mundo, CQ es líder a nivel mundial en software y algoritmos cuánticos, permitiendo a los clientes aprovechar al máximo el hardware de informática cuántica que evoluciona con rapidez. CQ tiene oficinas en Europa, Estados Unidos y Japón. El 8 de junio de 2021, CQ anunció una fusión con Honeywell Quantum Solutions, que se espera se cierre en el cuarto trimestre de 2021.
Para obtener más información, visite a CQ en http://www.cambridgequantum.com y en LinkedIn. Acceda al código fuente de lambeq, TKET y a vínculos y utilidades para Python en GitHub.
FUENTE Cambridge Quantum
Share this article