Avances en Computación Cuántica a Través del Aprendizaje Automático

La computación cuántica utiliza los principios de la mecánica cuántica para procesar información. A diferencia de las computadoras normales que usan bits (0s y 1s), las computadoras cuánticas usan qubits, que pueden representar y procesar una combinación de ambos estados al mismo tiempo. Esta habilidad única permite que las computadoras cuánticas resuelvan ciertos problemas mucho más rápido que las computadoras tradicionales.

#Dispositivos NISQ

Las computadoras cuánticas actuales se clasifican como dispositivos cuánticos de escala intermedia ruidosa (NISQ). Estos dispositivos están en una etapa intermedia de desarrollo. Tienen un número limitado de qubits y todavía son bastante ruidosos, lo que significa que cometen errores durante los cálculos. Aun así, los investigadores están encontrando formas de usar estos dispositivos de manera efectiva para varias tareas, especialmente para simulaciones en campos como la química y la ciencia de materiales.

#El desafío de la Energía del estado base

Una tarea importante en la computación cuántica es encontrar la energía del estado base de un sistema. La energía del estado base es el nivel de energía más bajo de un sistema, y ayuda a los científicos a entender las propiedades de moléculas y materiales. Calcular esta energía usando computadoras cuánticas puede ser complejo, pero es crucial para aplicaciones en el diseño de fármacos y la ingeniería de materiales.

#Eigensolver cuántico variacional (VQE)

El Eigensolver cuántico variacional (VQE) es un algoritmo cuántico popular. Su objetivo es estimar la energía del estado base de sistemas cuánticos. El VQE utiliza una combinación de computación cuántica y métodos de optimización clásica. En términos simples, prepara el estado cuántico, mide la energía y luego ajusta los parámetros para encontrar la mejor estimación de energía.

#Aprendizaje automático en algoritmos cuánticos

El aprendizaje automático (ML) es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en enseñar a las computadoras a aprender de los datos. Recientemente, los investigadores han comenzado a usar el aprendizaje automático para mejorar los algoritmos cuánticos. Al entrenar modelos con datos de sistemas más pequeños, el aprendizaje automático puede sugerir mejores Hiperparámetros (ajustes) para algoritmos que se ejecutan en sistemas cuánticos más grandes.

#La necesidad de optimización de hiperparámetros

Los hiperparámetros son ajustes que controlan el comportamiento de los algoritmos. Encontrar los hiperparámetros correctos es esencial para obtener resultados precisos de los algoritmos cuánticos. Un algoritmo bien ajustado puede funcionar más rápido, cometer menos errores y manejar problemas más grandes de manera efectiva. En este contexto, optimizar hiperparámetros implica encontrar los mejores valores para estas configuraciones según los problemas que se estén resolviendo.

#Usando modelos más pequeños para predecir hiperparámetros

Para optimizar hiperparámetros para sistemas más grandes, los investigadores recopilaron datos de sistemas cuánticos más pequeños. Estos sistemas, con hasta 16 qubits, se utilizaron para entrenar modelos de aprendizaje automático. Al analizar estos datos, los modelos podrían predecir los mejores hiperparámetros para sistemas más grandes con más qubits, como sistemas de 20, 24 y 28 qubits.

#Recolección y preparación de datos

Reunir datos de alta calidad es un paso crítico en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Los investigadores recopilaron datos de varios sistemas cuánticos, incluidos tanto Hamiltonianos moleculares disponibles públicamente como los Hamiltonianos de desafío proporcionados para tareas específicas. Cada punto de datos incluía información sobre los niveles de energía del sistema y los hiperparámetros utilizados en los cálculos.

#Técnicas de aumento de datos

Debido al número limitado de puntos de datos disponibles, los investigadores emplearon métodos de aumento de datos. Esto implica crear nuevas muestras de datos modificando ligeramente los datos existentes. Estas modificaciones pueden incluir cambios en la escala, rotación u otras transformaciones. El objetivo es mejorar la diversidad y el volumen del conjunto de datos, proporcionando más ejemplos de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático.

#Construyendo y entrenando el modelo

Los investigadores usaron un enfoque de aprendizaje supervisado para entrenar su modelo de aprendizaje automático. Esto significa que se le proporcionó al modelo un conjunto de datos donde la salida correcta (energía del estado base) era conocida. Usaron un algoritmo específico llamado Gradient Boosting, implementado a través de una biblioteca llamada XGBoost, que es eficiente para tareas de regresión.

El proceso de entrenamiento involucró dividir el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, asegurando que el modelo aprendiera a generalizar a partir de los datos de entrenamiento para hacer predicciones sobre datos no vistos.

#Algoritmo de optimización de hiperparámetros

El modelo de aprendizaje automático fue diseñado para sugerir hiperparámetros óptimos para los algoritmos cuánticos. El enfoque constaba de tres pasos principales: preparación de datos, entrenamiento del modelo y optimización de hiperparámetros. Una vez que el modelo fue entrenado, pudo predecir los hiperparámetros más adecuados para diferentes sistemas de Hamiltonianos, permitiendo un mejor rendimiento en la resolución de problemas cuánticos.

#Realizando experimentos

Después de optimizar los hiperparámetros, los investigadores realizaron experimentos para evaluar el rendimiento de los algoritmos cuánticos. Compararon los resultados de usar hiperparámetros predeterminados frente a los optimizados. Al ejecutar los algoritmos cuánticos en un simulador cuántico, pudieron evaluar qué tan bien los algoritmos estimaron la energía del estado base.

#Resultados y observaciones

Los investigadores encontraron que usar hiperparámetros optimizados generalmente llevaba a un mejor rendimiento, especialmente en los Hamiltonianos de desafío. En algunos casos, los algoritmos optimizados lograron tasas de error más bajas y mayor velocidad en comparación con los ajustes predeterminados. Sin embargo, el rendimiento variaba dependiendo de los Hamiltonianos específicos y la naturaleza de los problemas que se estaban resolviendo.

#Desafíos y limitaciones

A pesar de los resultados prometedores, había desafíos y limitaciones. La optimización de hiperparámetros no siempre garantizaba un rendimiento mejorado, especialmente en sistemas con características específicas. Además, a medida que aumentaba la complejidad de los sistemas, también aumentaban las dificultades para generalizar los modelos entrenados en sistemas más pequeños.

#Direcciones futuras de trabajo

De cara al futuro, los investigadores planean refinar aún más sus modelos incorporando características de Hamiltoniano. Buscan desarrollar enfoques más personalizados que puedan adaptarse mejor a varios sistemas cuánticos, mejorando la precisión general de los algoritmos cuánticos. Esto podría implicar explorar diferentes técnicas de aprendizaje automático o mejorar los datos utilizados para el entrenamiento.

#Conclusión

En resumen, la integración del aprendizaje automático con la computación cuántica presenta oportunidades emocionantes para mejorar la eficiencia de los algoritmos cuánticos en los dispositivos NISQ actuales. Al optimizar los hiperparámetros, los investigadores buscan aprovechar la tecnología existente para abordar problemas más complejos en la química cuántica y otros campos.

El trabajo realizado hasta ahora demuestra que combinar prácticas tradicionales de ingeniería de software con la mecánica cuántica puede llevar a mejores resultados. A medida que el campo de la computación cuántica sigue creciendo, la colaboración entre disciplinas será vital para superar desafíos y desbloquear todo el potencial de la tecnología cuántica.