Introducción

La computación cuántica es un mecanismo de fenómeno informático utilizado para realizar operaciones en datos. Tiene el potencial de ser mucho más rápido que las computadoras clásicas y tiene aplicaciones en varios campos, como la química, la ciencia de los materiales y el aprendizaje automático.

En la computación clásica, un bit puede contener un 0 o un 1. Un bit cuántico, o qubit, es la forma de detalle más pequeña de una computadora.

Un qubit puede representar un 0, un 1 o cualquier combinación de 0 y 1 simultáneamente, gracias a los principios de superposición y entrelazamiento. Esto permite que las computadoras cuánticas realicen múltiples cálculos simultáneamente, una capacidad conocida como paralelismo. Los qubits pueden existir en un estado de superposición, lo que significa que pueden estar simultáneamente en múltiples estados. Por lo tanto, los cálculos son más rápidos.

Los qubits representan 1, 0 o cualquier cosa entre 0 y 1

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Hay varias implementaciones físicas de qubits, incluidos qubits superconductores, qubits de iones atrapados, qubits topológicos, qubits de puntos cuánticos y qubits de espín. Cada tipo de qubit tiene su propio conjunto de ventajas y desventajas, y la elección de qué qubit usar dependerá de la aplicación específica y los requisitos de cómputo. Además, los qubits también se pueden entrelazar entre sí, lo que significa que el estado de un qubit depende del estado de otro. Esta propiedad de entrelazamiento es una de las características clave que hace que la computación cuántica sea tan poderosa y diferente de la computación clásica.

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

En este artículo, usted:

1. Comprender los conceptos básicos de la computación cuántica y su relación con la ciencia de datos.

2. Comprender los beneficios y la historia de Quantum Computing.

3. Aprenda a aplicar los conceptos de computación cuántica al cambio climático y las ideas de aprendizaje automático.

4. Conozca los nuevos recursos que puede usar para la computación cuántica amigable para principiantes y de nivel medio.

Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.

Índice del contenido

1. Introducción
2. ¿Qué es el paralelismo cuántico?
3. Casos de aplicación y uso de la computación cuántica
4. Ejemplos de software de computación cuántica
5. Conclusión

¿Qué es el paralelismo cuántico?

Uno de los ejemplos más famosos de un problema que se puede resolver mucho más rápido con una computadora cuántica es factorizar números grandes. La factorización es el proceso de encontrar los números primos que se multiplican para formar un número dado. Por ejemplo, la factorización prima de 15 es 3 x 5. En la informática clásica, la factorización se vuelve cada vez más difícil a medida que los números aumentan. Esto se debe a que el tiempo que lleva factorizar un número aumenta exponencialmente con el tamaño del número.

Por otro lado, las computadoras cuánticas pueden factorizar números grandes mucho más rápido utilizando el algoritmo de Shor. El algoritmo de Shor utiliza el paralelismo cuántico para encontrar los factores primos de un número en tiempo polinomial en lugar de tiempo exponencial. Esto lo hace mucho más rápido que los algoritmos clásicos para factorizar números grandes.

 Los cálculos computacionales se pueden hacer rápidamente usando Quantum Computing

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Paralelismo cuántico se refiere a la capacidad de una computadora cuántica para realizar múltiples cálculos simultáneamente. Esto es posible gracias a los principios de la mecánica cuántica, que permiten que un sistema cuántico exista en múltiples estados simultáneamente (una propiedad conocida como superposición). Esto permite que una computadora cuántica realice muchos cálculos en paralelo, lo que potencialmente le permite resolver ciertos problemas mucho más rápido que una computadora clásica.

Otro ejemplo de un problema que se puede resolver utilizando la computación cuántica es el problema del viajante de comercio. El problema del viajante de comercio es un problema clásico en informática que consiste en encontrar la ruta más corta posible que visita un conjunto dado de ciudades y regresa a la ciudad de origen. Este problema se vuelve cada vez más difícil de resolver a medida que aumenta el número de ciudades.

Las computadoras cuánticas pueden resolver el problema del viajante de comercio mucho más rápido que las computadoras clásicas utilizando un algoritmo cuántico llamado algoritmo de optimización cuántica aproximada (QAOA). QAOA utiliza el paralelismo cuántico para buscar la solución óptima al problema del viajante de comercio. Se ha demostrado que proporciona soluciones casi óptimas en una fracción del tiempo que tardaría una computadora clásica.

Muchos otros ejemplos de problemas se pueden resolver mediante la computación cuántica, como el aprendizaje automático, el reconocimiento de imágenes y el plegamiento de proteínas. Si bien las computadoras cuánticas aún se encuentran en las primeras etapas de desarrollo y aún no son tan poderosas como las computadoras clásicas, tienen el potencial de revolucionar la forma en que resolvemos problemas y podrían conducir a descubrimientos e innovaciones en una variedad de campos.

¿Es la computación cuántica el futuro de la inteligencia artificial? Lea el siguiente artículo para saber más.

¿Es la computación cuántica el futuro de la inteligencia artificial?

Aplicaciones y casos de uso de la computación cuántica

La computación cuántica tiene el potencial de resolver varios problemas importantes que actualmente son difíciles o imposibles para las computadoras clásicas. Algunas de las claves aplicaciones incluyen:

1. Ciencia de datos: La ciencia de datos implica el procesamiento de conjuntos de datos para obtener información sobre los datos; el uso de la computación cuántica hará que todo el proceso sea más rápido. Por ejemplo, permitirá entrenar modelos de aprendizaje automático de manera más rápida y eficiente.

2. Criptografía: Las computadoras cuánticas pueden romper potencialmente muchos de los algoritmos de encriptación que se usan actualmente para asegurar la comunicación y el almacenamiento de datos. Sin embargo, la computación cuántica también tiene el potencial de habilitar nuevas formas de encriptación que

3. Descubrimiento de drogas: Las computadoras cuánticas se pueden usar para simular el comportamiento de las moléculas y las reacciones químicas, ayudando en el descubrimiento de nuevos medicamentos y el diseño de tratamientos más efectivos. Un ejemplo sería una empresa llamada Kuano, con sede en el Reino Unido y que utiliza la computación cuántica y la inteligencia artificial para ayudar con el diseño de enzimas.

4. Aprendizaje automático: Se puede utilizar para acelerar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y hacerlos más precisos.

Machine Learning e IA como caso de uso de la Computación Cuántica

Fuente: pixabay

5. Optimización: Muchos problemas de optimización, como el problema del viajante de comercio, pueden resolverse exponencialmente más rápido en una computadora cuántica.

6. Investigación climática: La computación cuántica se puede utilizar para modelar el clima de la Tierra y predecir los impactos del cambio climático. (por ejemplo, Quantum Computing puede mostrar una simulación de cómo funciona realmente la química de una batería para una mejor comprensión y más innovación).

7. Optimización de la cadena de suministro: La computación cuántica se puede utilizar para optimizar las cadenas de suministro y la logística para mejorar la eficiencia y reducir los costos. Por ejemplo, está bien versado en el problema del agente de viajes en el que una computadora normal no puede sostener la escala y las opciones necesarias para ejecutar una solución efectiva.

Estos son solo algunos ejemplos. Como el campo aún se encuentra en sus primeras etapas, se descubrirán y desarrollarán más casos de uso a medida que la tecnología madure.

Ejemplos de software de computación cuántica

Hay varias plataformas y bibliotecas de software populares para la computación cuántica, que incluyen:

1. Qiskit: Un marco de computación cuántica de código abierto para escribir algoritmos y programas cuánticos. Es desarrollado y mantenido por IBM y está disponible para su uso en varias plataformas de hardware.

2. ProyectoQ: Un marco de software de código abierto para computación cuántica que permite el fácil desarrollo de algoritmos cuánticos utilizando lenguajes de programación de alto nivel.

3. PyQuil: Una biblioteca de Python para programación cuántica desarrollada por Rigetti Computing. Permite la ejecución de programas cuánticos en varias plataformas de hardware de computación cuántica.

4. Kit de desarrollo cuántico de Microsoft: Un conjunto de herramientas y bibliotecas para el desarrollo cuántico en el marco .NET que se puede usar en varias plataformas como Windows, Linux y macOS.

5. Circo de Google: Un marco de código abierto que permite crear y manipular circuitos cuánticos. Se utiliza junto con la plataforma de Google y está disponible en varias plataformas de hardware.

Estas son algunas de las plataformas de software populares, pero se están desarrollando y utilizando muchas otras plataformas y bibliotecas de software en el campo de la computación cuántica.

¿Quieres aprender la herramienta de computación cuántica? AWS Braket: lea el siguiente artículo:

AWS Braket: la herramienta informática cuántica

conclusión

Quantum Computing utiliza Qubits y los principios de superposición y entrelazamiento para asegurar el paralelismo cuántico, lo que implica mucha más eficacia a la hora de resolver cálculos. Varios casos de uso van desde Data Science como un importante puesto de avanzada hasta Criptografía, Descubrimiento de fármacos, aprendizaje automático, investigación climática y optimización de la cadena de suministro. En cada uno de estos campos, Quantum Computing juega un papel integral en el mantenimiento de la eficiencia en estos campos, así como la precisión. Se puede acceder fácilmente a varios softwares de código abierto con bibliotecas y documentación, como Qiskit, ProjectQ, PyQuil y otros.

Puntos clave

1. Utiliza Qubits como 0,n de 0 y 1, lo que permite un cálculo más efectivo en relación con las computadoras clásicas.
2. Utiliza los principios de superposición y entrelazamiento para realizar múltiples cálculos simultáneamente y permite el paralelismo cuántico.
3. La eficiencia de Qubits le permite ser una tecnología ideal para usar en varios campos diversos en la actualidad, como la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la investigación climática y la optimización de la cadena de suministro.
4. Varios recursos en línea lo ayudan en sus viajes, como Pyquil, Project Q, Qiskit y Microsoft Quantum Development Kit, que tienen recursos, bibliotecas y redes de código abierto que podemos usar para aprender y aplicar nuestras habilidades de manera efectiva.

Tiene muchos casos de uso en la actualidad y está mejorando constantemente para ser adecuado para más campos.

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