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Aprendizaje máquina y computación cuántica

Samuel Magaz-Romero

Published Jan 1, 2020• 0 citations
OpenAlex

Abstract

[Resumen] Tanto el Aprendizaje Máquina como la Computación Cuántica son materias relevantes y de creciente interés en investigación y desarrollo tecnológico en la actualidad. En este proyecto intentaremos demostrar cómo el Aprendizaje Máquina puede ser optimizado utilizando técnicas de Computación Cuántica. El proyecto incluye una revisión exhaustiva de ambas materias, para luego buscar sinergias entre ellas y encontrar dominios de aplicación y procedimientos que mejoren el comportamiento de los algoritmos actuales de Aprendizaje Máquina y Computación Cuántica. Posteriormente, se implementarán y probarán las aplicaciones diseñadas, evaluando sus resultados y contrastándolos con los métodos clásicos equivalentes, para comprobar su correcto funcionamiento y asegurar que las alternativas propuestas son válidas.

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El artículo es una revisión del estado del arte de la computación cuántica, sus desafíos y aplicaciones. La metodología del proyecto se basa en un enfoque riguroso y estructurado que comienza con la identificación de las bases de datos y fuentes de información relevantes en el campo de la computación cuántica. Luego, se definen los criterios de inclusión y exclusión para seleccionar los estudios pertinentes. Los estudios seleccionados se someten a un análisis crítico y se extraen los datos relevantes. Los desafíos de la computación cuántica se identifican y se discuten en el contexto de los avances actuales en el campo. Las aplicaciones potenciales y actuales de la computación cuántica se exploran en detalle. Finalmente, los hallazgos se sintetizan y se presentan de manera coherente y comprensible. Este enfoque permite una comprensión profunda y actualizada del estado del arte de la computación cuántica, sus desafíos y aplicaciones.

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La computación cuántica surge como un paradigma de procesamiento de información radicalmente distinto al clásico, al apoyarse en fenómenos propios de la mecánica cuántica —como la superposición y el entrelazamiento— para operar con cubits en lugar de bits. Los recientes avances en el desarrollo de computadores cuánticos han despertado un creciente interés entre estudiantes, docentes, investigadores y profesionales de la informática clásica. Estos se enfrentan a desafíos únicos, no solo por la incipiente madurez de la tecnología cuántica, sino también por la necesidad de ampliar su formación en varios frentes. Comprender el álgebra y la física subyacentes, abordar nuevas nociones de complejidad computacional y explorar dominios de aplicación en los que la computación clásica tiene poca presencia son algunos de los principales retos que deben afrontar. En respuesta a estos retos surge una oferta de literatura y de propuestas educativas que, además de dinámica, es muy variada en enfoque y nivel de complejidad. Definir y sostener un recorrido de aprendizaje ajustado a las expectativas y bases de cada individuo constituye un primer desafío, a veces inexpugnable. En este artículo se presentan avances en pos de entender mejor dicho desafío, tomando como base las experiencias de dos estudiantes avanzados de grado de informática que abordaron el tema mediante estrategias y fuentes de consulta distintas.Dicho análisis busca extraer lecciones sobre los métodos de apropiación de conocimientos en este campo emergente de la informática, con especial énfasis en estudiantes provenientes de la computación tradicional.

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Este análisis examina el campo de la computación cuántica y el desarrollo de software cuántico basado en una selección de artículos relevantes. La investigación revela que la computación cuántica ha pasado de ser un concepto teórico a una realidad práctica, con computadoras cuánticas ahora accesibles para todos a través de servicios en la nube o simulaciones. Los artículos discuten diversos aspectos relacionados con la computación cuántica, incluyendo tecnologías, metodologías y orientación práctica para desarrolladores que se aventuran en proyectos de software cuántico. Una tendencia emergente identificada es la necesidad de la ingeniería de software cuántico, ya que el campo carece de modelos, estándares y métodos establecidos para la creación y migración de sistemas. Una comparación y síntesis de los artículos resalta los avances y desafíos en el campo, así como las lagunas y áreas para futuras investigaciones. En general, este análisis destaca la importancia creciente de la computación cuántica y proporciona una visión crítica sobre su desarrollo y potencial impacto en la industria y la sociedad.

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