Algoritmo de Optimización Cuántica Aproximada (QAOA)

Sobre

El Algoritmo de Optimización Aproximada Cuántica (QAOA) es un algoritmo híbrido cuántico-clásico diseñado para resolver problemas complejos de optimización combinatoria de forma eficiente. Desarrollado por Edward Farhi, Jeffrey Goldstone y Sam Gutmann, aprovecha la computación cuántica para aproximar soluciones óptimas mediante la aplicación iterativa de circuitos cuánticos y técnicas de optimización clásica. QAOA es particularmente eficaz para abordar problemas de partición de grafos, como el problema de Max-Cut, y tiene aplicaciones en logística, finanzas y gestión energética. El rendimiento de QAOA mejora con el número de capas, lo que lo hace escalable para problemas de mayor tamaño. Se utiliza en logística para optimizar rutas de entrega y en finanzas para la optimización de carteras. El enfoque híbrido del algoritmo le permite explorar un amplio espectro de soluciones de forma eficiente, superando a menudo a los algoritmos clásicos en efectividad. Su capacidad para gestionar conjuntos de datos complejos lo hace valioso en aprendizaje automático y modelado financiero. A pesar de su potencial, la capacidad computacional de QAOA aún se encuentra en fase de exploración, con investigaciones en curso destinadas a mejorar sus capacidades y aplicaciones.