Entrenamiento de redes neuronales cuánticas

Sobre

Las redes neuronales cuánticas (QNN) combinan principios de la computación cuántica y el aprendizaje automático clásico para mejorar potencialmente el entrenamiento de redes neuronales. Las QNN utilizan circuitos cuánticos parametrizados para procesar datos, aprovechando fenómenos cuánticos como la superposición y el entrelazamiento. Estas redes pueden entrenarse mediante optimizadores clásicos y pueden ofrecer ventajas en términos de velocidad y eficiencia gracias al paralelismo cuántico. El proceso de entrenamiento implica cargar datos clásicos en un estado cuántico, procesarlos con puertas cuánticas y optimizar los pesos mediante retropropagación o métodos variacionales. Las QNN son principalmente teóricas, pero se muestran prometedoras para lograr mayores capacidades de modelo en comparación con las redes clásicas. Pueden estructurarse como redes de propagación hacia adelante similares a sus contrapartes clásicas, con capas de cúbits que procesan la información. El entrenamiento implica operaciones unitarias que respetan principios cuánticos, como el teorema de no clonación. Si bien las QNN tienen potencial para mejorar el rendimiento, persisten desafíos, como la necesidad de hardware cuántico tolerante a fallos y la comprensión de cómo las ventajas cuánticas se traducen en aplicaciones prácticas. Los investigadores continúan explorando las QNN para tareas como la clasificación de imágenes y la memoria asociativa, con el objetivo de aprovechar la computación cuántica para mejorar las capacidades de aprendizaje.