Aprendizaje de Circuitos Cuánticos

Sobre

El Aprendizaje de Circuitos Cuánticos (QCL) es un algoritmo híbrido cuántico-clásico diseñado para aprovechar las computadoras cuánticas en tareas de aprendizaje automático. Reemplaza las redes neuronales tradicionales por circuitos cuánticos, lo que permite la aproximación de funciones complejas mediante el uso de principios de la mecánica cuántica, como la superposición. Este enfoque mejora la capacidad expresiva del modelo, previniendo potencialmente el sobreajuste debido a la propiedad unitaria de los circuitos cuánticos. El QCL implica ajustar parámetros dentro del circuito cuántico para aprender una tarea determinada, lo que lo hace adecuado para dispositivos cuánticos a corto plazo. El QCL combina las ventajas de la computación cuántica y las técnicas de optimización clásicas. Mediante el ajuste iterativo de los parámetros de las puertas cuánticas, como los ángulos de rotación, el algoritmo puede aproximar funciones no lineales. Este enfoque híbrido facilita el desarrollo de nuevos algoritmos y circuitos cuánticos, allanando el camino para aplicaciones en el aprendizaje automático cuántico. Experimentos con dispositivos cuánticos reales han demostrado la viabilidad del QCL, destacando su potencial para superar los métodos clásicos de aprendizaje automático al aprovechar las capacidades únicas de la computación cuántica.