APRENDIZAJE AUTOMÁTICO CUÁNTICO

Con el acelerado avance y desarrollo de las tecnologías cuánticas, se hace cada vez más relevante comprender los conceptos, alcances y aplicaciones prácticas asociadas a estas nuevas tecnologías, que entre sus principales cualidades destaca su enorme potencial disruptivo.

En términos simples, el aprendizaje automático cuántico en inglés quantum machine learning (QML) involucra elementos del aprendizaje automático y la computación cuántica.

¿Por qué el aprendizaje automático cuántico ha despertado tanto interés?

En la actualidad, las enormes dificultades con el procesamiento de big data ubican al aprendizaje automático cuántico en una posición de privilegio, debido a que producen importantes mejoras en:

  1. Entrenamiento: los modelos de aprendizaje automático son entrenados de una manera más rápida si hacen uso de la computación cuántica, pues requieren menos información de entrenamiento y/o modelos más simples.
  2. Ejecución: los algoritmos de aprendizaje automático cuántico ostentan la capacidad de solucionar ciertos tipos de problemas complejos mucho más rápido que los algoritmos basados en la computación clásica, dado que las computadoras cuánticas utilizan la superposición y el entrelazamiento cuántico para resolver dichos problemas complejos mucho más rápido que las computadoras clásicas.

Estas importantes mejoras hacen que le aprendizaje automático cuántico esté creciendo muy rápidamente, pues existen expectativas científicamente fundadas, que señalan al aprendizaje automático cuántico como una tecnología que brinda enormes ventajas sobre su contraparte clásica. Sin embargo, aún queda mucho por investigar.

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