El aprendizaje automático cuántico es un campo en la intersección de la computación cuántica y el aprendizaje automático. Implica el uso de computadoras cuánticas para realizar tareas de aprendizaje automático, como clasificación, regresión y agrupación.
Las computadoras cuánticas son máquinas poderosas que usan bits cuánticos (qubits) en lugar de bits clásicos para almacenar y procesar información, esto les permite realizar ciertas tareas mucho más rápido que las computadoras clásicas, lo que las hace particularmente adecuadas para tareas de aprendizaje automático que involucran grandes cantidades de datos.
Un objetivo importante de la investigación de Quantum ML (Quantum Machine Learning) es explorar formas en que la computación cuántica se puede utilizar para acelerar la ejecución de algoritmos clásicos de aprendizaje automático. Quantum ML también puede denominarse aprendizaje automático mejorado cuánticamente o aprendizaje automático asistido cuánticamente.
El uso de la computación cuántica para el aprendizaje automático y otros procesos se está volviendo más familiar para los científicos de datos y otros, ya que la computación cuántica va más allá de ser una tecnología incipiente y principalmente teórica. Ahora, estamos viendo algunos proyectos piloto en grandes empresas de tecnología donde se está experimentando con la computación cuántica de manera práctica.
Es importante tener en cuenta que para una comprensión real de Machine Learning cuántico, las personas deben tener una comprensión bastante buena de lo que hacen los algoritmos de aprendizaje automático y también un cierto conocimiento de cómo funciona la computación cuántica. Estas son dos capacidades de base de conocimiento diferentes que involucran su propia investigación y desarrollo de habilidades y experiencia por separado. Como resultado, puede ser difícil encontrar talento para el aprendizaje automático cuántico, también porque, como se mencionó, es una parte muy nueva de la industria. Solo los científicos de datos con más conocimientos en este campo pueden hablar realmente sobre el aprendizaje automático cuántico en una capacidad práctica, aunque es posible imaginar todo tipo de aplicaciones en el futuro.
Una forma de entender la intersección de la computación cuántica con el aprendizaje automático es separar los dos procesos.
El aprendizaje automático implica el uso de algoritmos para que un sistema informático pueda aprender sobre iteraciones o entrenarse a sí mismo. El aprendizaje automático implica el uso de datos de prueba o entrenamiento para que la máquina comience este proceso, y el uso de conjuntos de datos posteriores para ayudar al programa de aprendizaje automático a ajustar sus resultados de una manera que los expertos llaman “convergencia“.
La computación cuántica, por otro lado, es un área específica de la computación operativa donde los nuevos tipos de dispositivos y sistemas informáticos utilizan el principio de la mecánica cuántica para la capacidad y potencia informática avanzada.
Estos sistemas de computación cuántica utilizarán algo llamado qubit. Donde el bit binario tradicional tenía dos valores, ya sea cero o uno, un qubit tiene tres valores posibles, ya sea un cero o un uno, o una superposición de esos dos valores.
El resultado de usar esta tecnología qubit como base hace que las computadoras cuánticas sean extremadamente poderosas. Entonces, el uso de algoritmos de aprendizaje automático en computadoras cuánticas, denominado “ML cuántico” como se mencionó anteriormente, emparejaría esos sistemas de aprendizaje con computadoras inmensamente capaces y poderosas que harían más con esos sistemas de clasificación. Por ejemplo, los profesionales del aprendizaje automático ahora están experimentando con lo que se llama redes neuronales profundas, donde los modelos de aprendizaje automático más sofisticados imitan la actividad del cerebro humano. Aplicarlos a la computación cuántica podría tener efectos excepcionalmente poderosos dentro del campo de ML e inteligencia artificial.
