Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Circuito Cuántico Variacional
Circuito cuántico parametrizado cuyos parámetros se optimizan iterativamente mediante optimizadores clásicos para minimizar una función de costo. Es el componente central de muchos algoritmos de aprendizaje cuántico híbrido.
Kernel Cuántico
Función de similitud calculada en un espacio de Hilbert cuántico, midiendo la distancia entre estados cuánticos codificados. Permite potencialmente explorar espacios de características inaccesibles para los kernels clásicos.
Regresión Lineal Cuántica
Algoritmo cuántico basado en HHL para resolver eficientemente problemas de regresión lineal explotando la resolución cuántica de sistemas lineales. Puede ofrecer una aceleración cuadrática o exponencial según las condiciones.
Algoritmo de Grover para el Aprendizaje Automático
Aplicación del algoritmo de búsqueda cuántica de Grover a tareas de aprendizaje automático como la búsqueda de vecinos más cercanos o la optimización de hiperparámetros. Ofrece una aceleración cuadrática para problemas de búsqueda no estructurada.
Cuantificación del Gradiente
Técnica de estimación de gradientes de funciones de costo cuánticas utilizando circuitos cuánticos y el principio de derivada paramétrica. Es esencial para el entrenamiento de modelos cuánticos variacionales.
Optimización Cuántica Adiabática
Enfoque de optimización que utiliza la evolución adiabática de un sistema cuántico para encontrar el mínimo global de una función objetivo. Se aplica a problemas de optimización combinatoria en aprendizaje automático.
Redes de Creencia Cuánticas
Generalización cuántica de las redes bayesianas clásicas que utiliza la teoría de la probabilidad cuántica para modelar incertidumbres y correlaciones. Permiten una representación más rica de las dependencias entre variables.
Clasificación Cuántica
Conjunto de algoritmos cuánticos para tareas de clasificación que utilizan circuitos cuánticos para la toma de decisiones basada en la medición de estados cuánticos codificados. Pueden explotar la superposición para clasificar simultáneamente múltiples ejemplos.
Reducción de Dimensión Cuántica
Algoritmos cuánticos como el QPCA (Análisis de Componentes Principales Cuántico) que realizan una reducción de dimensionalidad explotando la descomposición espectral cuántica. Pueden ofrecer una aceleración exponencial para matrices de gran dimensión.
Mesetas Estériles Cuánticas
Fenómeno donde los gradientes de los circuitos cuánticos variacionales se vuelven exponencialmente pequeños al aumentar el número de cúbits, dificultando la optimización. Es un desafío importante en el entrenamiento de modelos cuánticos profundos.
Transferencia de Aprendizaje Cuántica
Enfoque que adapta los principios del transfer learning clásico a los modelos cuánticos, permitiendo la reutilización de circuitos cuánticos preentrenados para nuevas tareas. Ayuda a superar las limitaciones de los dispositivos cuánticos actuales.