{"id":4304,"date":"2024-09-30T18:41:53","date_gmt":"2024-09-30T22:41:53","guid":{"rendered":"https:\/\/elcasternews.com\/?p=4304"},"modified":"2024-09-30T18:41:53","modified_gmt":"2024-09-30T22:41:53","slug":"fisica-cuantica-para-proteger-la-privacidad-en-los-algoritmos-de-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elcasternews.com\/?p=4304","title":{"rendered":"F\u00edsica cu\u00e1ntica para proteger la privacidad en los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"

Los avances en inteligencia artificial, especialmente en la rama del aprendizaje autom\u00e1tico, est\u00e1n desbocados. Dentro de la larga lista de aplicaciones recientes destacan el archiconocido\u00a0ChatGPT<\/a>\u00a0o\u00a0Gemini<\/a>, que adem\u00e1s de texto procesa im\u00e1genes, audio y v\u00eddeo. Para poner en marcha estos modelos se usan grandes cantidades de datos que, en ocasiones, son confidenciales. Un ejemplo es el caso de algoritmos que ayudan en el diagn\u00f3stico y tratamiento de enfermedades, que emplean datos m\u00e9dicos personales. Por ello, es fundamental encontrar formas de preservar la privacidad de los datos usados. Un reciente enfoque hace uso de conceptos matem\u00e1ticos de la f\u00edsica cu\u00e1ntica para hacer frente a este reto.<\/p>\n

En concreto, se trata de estudiar las simetr\u00edas que aparecen en los par\u00e1metros del modelo, es decir, en los n\u00fameros que lo configuran. Los\u00a0algoritmos\u00a0<\/a>(o modelos) de inteligencia artificial son, al fin y al cabo, complejas funciones que procesan la informaci\u00f3n recibida para realizar una predicci\u00f3n. Estas funciones est\u00e1n definidas por unos n\u00fameros llamados par\u00e1metros \u2014en el caso de ChatGPT, 220000 millones de ellos\u2015, que determinan qu\u00e9 porciones de la informaci\u00f3n se procesa y con qu\u00e9 intensidad se hace. Por ejemplo, un modelo que anticipe el riesgo de padecer una enfermedad, r, a partir de la edad e, la altura a, y el peso p de cada persona, podr\u00eda ser r = (x.e + y.a) \/ z.p. Este modelo cuenta con tres par\u00e1metros, x, y, y z, que determinan la intensidad con la que cada una de las variables de entrada \u2014edad, altura y peso\u2015 influye en el riesgo; introduciendo los datos de un paciente concreto, el algoritmo har\u00e1 la predicci\u00f3n sobre la posibilidad de que una persona con esas caracter\u00edsticas desarrolle la enfermedad.<\/p>\n

El valor de los par\u00e1metros se establece utilizando grandes conjuntos de datos de referencia, ya resueltos, para los cuales se conoce el resultado que se deber\u00eda obtener. Este proceso es el llamado entrenamiento. En el ejemplo del modelo anterior, los datos de entrenamiento ser\u00edan datos m\u00e9dicos de un amplio n\u00famero de pacientes, con su correspondiente diagn\u00f3stico. Con ellos, se ajustan los par\u00e1metros para maximizar las predicciones correctas en la referencia.<\/p>\n

Resulta, pues, que la selecci\u00f3n de par\u00e1metros de un modelo depende de los datos utilizados para entrenarlo. Y, aunque, en teor\u00eda, el modelo solamente aprende patrones de los datos de entrenamiento, en la pr\u00e1ctica\u00a0aprenden mucho m\u00e1s<\/a>. De hecho, varios cient\u00edficos han advertido que los par\u00e1metros de estos algoritmos pueden\u00a0indicar<\/a>\u00a0si un dato concreto form\u00f3 parte de los datos que se usaron para entrenarlo<\/a>, e incluso, en determinados casos, se pueden\u00a0extraer de ellos los datos de entrenamiento completos<\/a>.<\/p>\n

En estas situaciones, una soluci\u00f3n es construir otro modelo, con otros par\u00e1metros y con otros datos de entrenamiento, pero que para cada dato introducido haga exactamente la misma predicci\u00f3n que el original. Esta idea de \u201cdiferentes par\u00e1metros que describen el mismo modelo\u201d corresponde a una entidad matem\u00e1tica precisa: se trata del concepto de\u00a0simetr\u00eda gauge<\/a>.<\/p>\n

Este t\u00e9rmino no tiene solo inter\u00e9s matem\u00e1tico, sino que es un elemento fundamental en varias \u00e1reas de la f\u00edsica, como la relatividad general, la f\u00edsica de part\u00edculas, o la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica. Ahora,\u00a0un reciente trabajo<\/a>\u00a0ha demostrado que, efectivamente, si un algoritmo posee una de estas simetr\u00edas gauge, es posible construir otro que har\u00e1 las mismas predicciones, cuyos par\u00e1metros no est\u00e1n relacionados con los datos utilizados para entrenar el modelo inicial. De esta manera, estudiar los par\u00e1metros no podr\u00e1 revelar informaci\u00f3n acerca de los datos de entrenamiento.<\/p>\n

Entonces, el reto es encontrar algoritmos de inteligencia artificial que posean simetr\u00edas gauge. Esto no es sencillo, porque en inteligencia artificial las simetr\u00edas son vistas como propiedades no deseadas, de las que hay que deshacerse. Sin embargo, en el campo de la f\u00edsica cu\u00e1ntica las simetr\u00edas gauge est\u00e1n muy presentes y han sido muy estudiadas. Concretamente, las\u00a0redes tensoriales<\/a>, que se utilizan en la simulaci\u00f3n de sistemas cu\u00e1nticos formados por muchas part\u00edculas, tienen este tipo de simetr\u00eda. Adem\u00e1s, estas redes permiten modelar sistemas muy complicados, de forma similar a los algoritmos de inteligencia artificial. Esto ha hecho que las\u00a0redes tensoriales hayan empezado a ser usadas como algoritmos de inteligencia artificial<\/a>\u00a0hace unos pocos a\u00f1os.<\/p>\n

De momento, el modelado realizado por las redes tensoriales a\u00fan no compite, en t\u00e9rminos de calidad global, con el de otros algoritmos modernos m\u00e1s populares \u2014basados en redes neuronales profundas, por ejemplo\u2015. Sin embargo, han mostrado importantes ventajas, como la habilidad de entender qu\u00e9 factores est\u00e1n propiciando una predicci\u00f3n concreta. A estas virtudes ahora se a\u00f1ade otra, gracias a sus simetr\u00edas gauge: la protecci\u00f3n de la privacidad de los datos usados durante el entrenamiento. Esto sit\u00faa a las redes tensoriales como candidatas muy prometedoras para el desarrollo de inteligencias artificiales, e ilustra de una manera muy clara c\u00f3mo ideas fundamentales en matem\u00e1ticas y f\u00edsica cu\u00e1ntica pueden tener un impacto en tecnolog\u00edas del d\u00eda a d\u00eda.<\/p>\n

Alejandro Pozas\u00a0<\/b><\/i>es investigador posdoctoral en la Universidad de Ginebra, en Suiza.<\/i><\/p>\n

Caf\u00e9 y Teoremas<\/b><\/i><\/a>\u00a0es una secci\u00f3n dedicada a las matem\u00e1ticas y al entorno en el que se crean, coordinado por el Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas (ICMAT), en la que los investigadores y miembros del centro describen los \u00faltimos avances de esta disciplina, comparten puntos de encuentro entre las matem\u00e1ticas y otras expresiones sociales y culturales y recuerdan a quienes marcaron su desarrollo y supieron transformar caf\u00e9 en teoremas. El nombre evoca la definici\u00f3n del matem\u00e1tico h\u00fangaro Alfred R\u00e9nyi: \u201cUn matem\u00e1tico es una m\u00e1quina que transforma caf\u00e9 en teoremas\u201d.<\/i><\/p>\n

Edici\u00f3n, traducci\u00f3n y coordinaci\u00f3n:\u00a0<\/i>\u00c1gata Tim\u00f3n Garc\u00eda-Longoria<\/b><\/i>. Es coordinadora de la\u00a0<\/i>Unidad de Cultura Matem\u00e1tica del Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas<\/b><\/i>\u00a0(ICMAT)<\/i><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Los avances en inteligencia artificial, especialmente en la rama del aprendizaje autom\u00e1tico, est\u00e1n desbocados. Dentro de la larga lista de aplicaciones recientes destacan el archiconocido\u00a0ChatGPT\u00a0o\u00a0Gemini, que adem\u00e1s de texto procesa im\u00e1genes, audio y v\u00eddeo. Para poner en marcha estos modelos se usan grandes cantidades de datos que, en ocasiones, son confidenciales. Un ejemplo es el […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":4305,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"jnews-multi-image_gallery":[],"jnews_single_post":{"source_name":"","source_url":"","via_name":"","via_url":"","override_template":"0","override":[{"template":"2","single_blog_custom":"","parallax":"1","fullscreen":"1","layout":"right-sidebar","sidebar":"default-sidebar","second_sidebar":"default-sidebar","sticky_sidebar":"1","share_position":"top","share_float_style":"share-monocrhome","show_share_counter":"1","show_view_counter":"1","show_featured":"1","show_post_meta":"1","show_post_author":"0","show_post_author_image":"1","show_post_date":"1","post_date_format":"default","post_date_format_custom":"Y\/m\/d","show_post_category":"1","show_post_reading_time":"0","post_reading_time_wpm":"300","post_calculate_word_method":"str_word_count","show_zoom_button":"0","zoom_button_out_step":"2","zoom_button_in_step":"3","show_post_tag":"0","show_prev_next_post":"0","show_popup_post":"1","number_popup_post":"1","show_author_box":"0","show_post_related":"0","show_inline_post_related":"0"}],"override_image_size":"0","image_override":[{"single_post_thumbnail_size":"no-crop","single_post_gallery_size":"crop-500"}],"trending_post":"0","trending_post_position":"meta","trending_post_label":"Trending","sponsored_post":"0","sponsored_post_label":"Sponsored by","sponsored_post_name":"","sponsored_post_url":"","sponsored_post_logo_enable":"0","sponsored_post_logo":"","sponsored_post_desc":"","disable_ad":"0"},"jnews_primary_category":{"id":"","hide":""},"jnews_override_counter":{"override_view_counter":"0","view_counter_number":"0","override_share_counter":"0","share_counter_number":"0","override_like_counter":"0","like_counter_number":"0","override_dislike_counter":"0","dislike_counter_number":"0"},"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[],"class_list":["post-4304","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/4304","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=4304"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/4304\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/4305"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=4304"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=4304"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/elcasternews.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=4304"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}