Los procesos de schrodinger

Anton Wakolbinger

Evelyn Fox Keller

Edward Mosso

La presente tesis se enmarca en el ámbito de la óptica virtual.Como objetivo general, se busca optimizar los procesos involucrados en la transmisión de datos codificados en un canal de información clásico. Esto se refiere al proceso de encriptación aplicado a la información enviada, al proceso de desencriptación aplicado a la información codificada recibida y al proceso de transmisión de datos codificados por un canal de comunicación. Para cumplir esta tarea, el desarrollo de sistemas ópticos virtuales de encriptación permitirá “experimentar” y generar variaciones optimizadas de las técnicas conocidas de seguridad óptica. Esto conduce a la implementación digital de sistemas ópticos analógicos y asegurar su buen funcionamiento ejecutando los procesos concernientes a la validación de los modelos matemáticos computacionales [1.25]. Esto último implica verificar los resultados arrojados por el sistema óptico virtual comparando con resultados de algunas experiencias analógicas conocidas. Se espera de manera general que los resultados obtenidos aporten significativamente al área de la encriptación óptica perfeccionando la operatividad de los procesos ópticos aplicados en la protección de los datos.

Tristán Montañana García

[ES] Las redes neurales informadas por la física (PINN) son redes neurales que incorporan leyes físicas descritas por ecuaciones diferenciales en sus funciones de pérdida para guiar el proceso de aprendizaje hacia soluciones que sean más acordes con la física subyaciente, reduciendo de esta forma la cantidad de parámetros de aprendizaje para converger a una solución. Dicha aceleración del proceso de aprendizaje junto con la interpretabilidad física de los pesos de la red neuronal motiva el uso de las PINN para abordar problemas físicos altamente no lineales, como es el caso de ciertos procesos cuánticos caracterizados por la ecuación de Schrödinger o de Linblad. Las redes neuronales cuánticas informadas por la física (QPINN) por otro lado, muestran potencial en cuanto a la escalabilidad del número de parámetros a optimizar con respecto a la dimensionalidad de los datos requeridos, como fruto de la superposición cuántica. En este TFG, se explorará el uso específico de las QPINN para modelar fenómenos físicos que surgen en el proceso del transporte de estados cuánticos entre procesadores, y se evaluarán los resultados comparándolos con las PINN clásicas.

J. M. Raimond, S. Haroche, M. Brune

R. Harrison