Modelos generativos cuánticos

Sobre

Los Modelos Generativos Cuánticos (MGC) son algoritmos de aprendizaje automático que aprovechan la mecánica cuántica para generar distribuciones de datos complejas. Estos modelos emplean principios de computación cuántica, como la superposición y el entrelazamiento, para procesar datos de forma más eficiente que los métodos clásicos. Los MGC pueden crear nuevos datos realistas a partir de datos existentes, ofreciendo mejoras potenciales en expresividad y generalización en comparación con modelos clásicos como los Autocodificadores Variacionales (VAE) y las Redes Generativas Antagónicas (GAN). Los MGC funcionan codificando datos en cúbits, aplicando circuitos cuánticos y midiendo resultados para generar nuevas muestras. Pueden explorar amplios espacios de soluciones de forma eficiente, lo que podría conducir a una generación de datos más diversa y realista. Sus aplicaciones incluyen simulaciones moleculares, modelado financiero y síntesis de imágenes. Si bien son prometedores, los MGC se enfrentan a retos como la interpretabilidad y las limitaciones de hardware, lo que requiere avances en la tecnología cuántica para lograr ventajas prácticas sobre los modelos clásicos.