Per què els ordinadors quàntics poden conèixer millor que els actuals com ens comportem a les xarxes?
Laura Sáez Ortuño, Santiago Forgas Coll,Massimiliano Ferrara
Facultat d’Economia i Empresa, Universitat de Barcelona; Departament de Dret, Economia i Ciències Humanes, Universitat Mediterrània de Reggio de Calàbria
Quan naveguem per TikTok, Instagram o YouTube, deixem un rastre de petits indicadors: quanta estona mirem cada vídeo, quins saltem de seguida, quina música ens enganxa més, quins creadors visitem, a quina hora acostumem a connectar-nos. Les plataformes combinen tots aquests detalls per predir què ens agradarà i què mirarem després. No és màgia: és aprenentatge automàtic.
Però els sistemes actuals tenen límits. Hi ha patrons que són massa subtils, massa complexos o massa difusos perquè un algoritme clàssic els pugui capturar amb precisió. En una recerca recent publicada a Scientific Reports, personal científic de la Universitat de Barcelona i la Universitat Mediterrània de Reggio de Calàbria ha explorat com els algoritmes quàntics poden identificar aquests patrons difícils i millorar significativament les prediccions sobre el comportament dels usuaris.
Això obre una nova pregunta: què veuen els ordinadors quàntics que els altres no poden veure?
Quan les xarxes «aprenen» sobre nosaltres
L’activitat d’un usuari no es resumeix mai en una sola dada. Les plataformes analitzen conjunts de comportaments que, sovint, només tenen sentit quan es combinen.
Aquest article s'ha publicat originalment en The Conversation