Avanzando el Desarrollo de Productos con Redes Neuronales Cuánticas

El proceso de desarrollar nuevos productos en las industrias química y farmacéutica puede tardar un montón de tiempo y costar una fortuna. Cada nuevo producto puede tardar años en desarrollarse, con gastos de investigación y desarrollo que llegan a miles de millones. Una parte crítica de este proceso es averiguar cómo predecir los resultados de los experimentos químicos según diferentes datos de entrada. Las empresas a menudo necesitan probar diferentes diseños y combinaciones para encontrar el mejor. Sin embargo, esta prueba se complica porque las interacciones entre los químicos son muy complejas. Esta complejidad normalmente significa que las empresas necesitan hacer muchos experimentos en el laboratorio, lo que puede ser lento y caro. Además, las simulaciones por computadora pueden tardar demasiado en dar resultados útiles o tal vez no sean lo suficientemente precisas.

Una manera de acelerar este proceso es usando modelos que pueden aproximar los resultados de estos experimentos a un costo más bajo. Estos modelos a menudo se llaman modelos sustitutos. En años recientes, los investigadores han empezado a explorar técnicas de aprendizaje automático, incluyendo un tipo específico de modelo conocido como redes neuronales artificiales (ANNs), para crear estos modelos sustitutos. Sin embargo, aunque las ANNs han mostrado potencial, a menudo tienen problemas al trabajar con conjuntos de datos pequeños y ruidosos, que son comunes en aplicaciones del mundo real.

Este artículo examina un nuevo enfoque utilizando un tipo de modelo llamado redes neuronales cuánticas (QNNs). Las QNNs aprovechan los principios de la mecánica cuántica para potencialmente mejorar el proceso de modelado, especialmente cuando los datos son limitados o ruidosos. Resultados preliminares sugieren que las QNNs podrían superar a los modelos clásicos de ANN en tales situaciones.

#El Desafío de los Enfoques Tradicionales

En el desarrollo de productos tradicional, simular los resultados de experimentos químicos es fundamental. Los investigadores quieren identificar qué compuestos químicos cumplen con requisitos específicos. Sin embargo, entender cómo diferentes químicos interactúan entre sí puede llevar a escenarios complejos que son difíciles de modelar con precisión.

Usar métodos computacionales tradicionales puede ser problemático, ya que pueden tardar demasiado o dar resultados aproximados que no reflejan lo que realmente pasa. Debido a esto, el número de configuraciones que se pueden probar a menudo es limitado. Esta limitación puede llevar a elecciones subóptimas y caminos equivocados en el desarrollo de productos. Además, los experimentos en el mundo real siempre contienen algún nivel de incertidumbre. Esta incertidumbre puede venir de diferentes fuentes, como errores en cómo se realizan los experimentos, inexactitudes en las mediciones o varios tipos de ruido ambiental.

Para abordar estos problemas, los modelos sustitutos han ganado popularidad. Estos modelos buscan crear una forma más barata y rápida de aproximar los resultados de simulaciones más complejas. Recientemente, algunos investigadores han comenzado a usar ANNs como modelos sustitutos. Estas redes pueden aprender patrones en los datos y suelen estar mejor preparadas para manejar espacios de entrada de alta dimensión. Sin embargo, las ANNs también pueden sobreajustarse a los datos, especialmente cuando el conjunto de datos disponible es pequeño o contiene ruido. Este sobreajuste significa que el modelo puede funcionar bien con los datos de entrenamiento, pero mal cuando se enfrenta a datos nuevos y no vistos.

#Redes Neuronales Cuánticas: Un Nuevo Enfoque

En contraste con los métodos clásicos, las QNNs han demostrado ser robustas contra el ruido y las limitaciones de datos. Esta resiliencia las hace interesantes para situaciones donde las ANNs tradicionales fallan. Las QNNs también pueden gestionar datos de dimensiones más altas mejor que sus contrapartes clásicas. Este artículo explora cómo se pueden utilizar las QNNs de manera efectiva como modelos sustitutos en aplicaciones prácticas.

Nuestras contribuciones principales se centran en tres áreas clave:

1. Aplicación práctica de QNNs.
2. Comparación de QNNs con modelos clásicos de ANN usando pruebas de referencia.
3. Análisis del rendimiento de las QNNs en hardware cuántico real.

#Técnicas de Fondo

Antes de sumergirnos en los detalles de las QNNs, deberíamos explorar algunas técnicas esenciales usadas en esta investigación. Los investigadores suelen usar varios métodos para representar funciones sustitutas matemáticamente. Estos pueden incluir polinomios, procesos gaussianos y ANNs clásicas.

En esta investigación, las QNNs modifican los parámetros dentro de un circuito llamado circuito cuántico parametrizado (PQC) para aproximar una función específica. Los datos de entrada se convierten inicialmente en un estado cuántico antes de ser procesados por una serie de puertas cuánticas dentro del PQC.

#Construyendo la QNN

Crear una QNN eficiente comienza seleccionando la codificación de entrada correcta, diseñando la estructura del PQC y eligiendo cómo medir la salida. Los investigadores han explorado varios métodos para codificar la entrada, como la codificación de ángulo y la codificación de amplitud. El objetivo es codificar múltiples puntos de datos en un solo qubit de manera eficiente.

Para el diseño del circuito cuántico, los investigadores seleccionaron arquitecturas populares que equilibran expresividad y complejidad. Los circuitos normalmente constan de capas que incluyen puertas parametrizadas, puertas de un qubit y operaciones de dos qubits.

Al superponer estos componentes y utilizar técnicas específicas como la recarga de datos (repetir mapas de características en diferentes partes del circuito), los investigadores pueden lograr mejores resultados. El objetivo final es obtener un modelo que pueda aproximar adecuadamente la función subyacente con un buen nivel de precisión.

#Probando la QNN

Una vez que la QNN está lista, es crucial evaluar su rendimiento en comparación con modelos clásicos, como las ANNs. Esta evaluación se puede hacer usando funciones de referencia estándar que representan varios desafíos. Estas funciones a menudo involucran diferentes grados de complejidad y dimensiones.

Los investigadores realizaron pruebas utilizando tanto funciones de referencia sintéticas como conjuntos de datos del mundo real de un proceso químico. Las funciones de referencia elegidas incluyen casos de prueba bien conocidos en el campo para evaluar qué tan bien los modelos podrían aproximar la salida verdadera.

#Resultados Iniciales Sin Ruido

Los investigadores empezaron evaluando qué tan bien funcionaba la QNN en conjuntos de datos sin ningún ruido. Midieron el rendimiento de los modelos usando una métrica estándar llamada puntaje R-cuadrado, que indica qué tan cerca están los valores predichos de los valores reales. Un puntaje de 1 indica predicciones perfectas, mientras que puntajes más bajos reflejan un peor rendimiento.

Las pruebas iniciales en funciones de referencia revelaron que la QNN podía lograr puntajes R-cuadrado altos, incluso por encima de 0.9 en algunos casos. Este rendimiento sugiere que las QNNs pueden modelar efectivamente funciones complejas y mantener precisión al trabajar con conjuntos de datos limpios.

#Introduciendo Ruido y Probando Escasez

En escenarios del mundo real, los conjuntos de datos suelen ser ruidosos y escasos. Los investigadores buscaron simular estas condiciones añadiendo ruido a los datos de entrada mientras variaban el número de muestras disponibles para el modelo. Exploran qué tan bien funcionan las QNNs cuando se enfrentan a niveles crecientes de ruido.

Los resultados ilustraron que las QNNs mantenían sus capacidades predictivas mejor que las ANNs clásicas en escenarios ruidosos. La QNN tendió a proporcionar puntajes R-cuadrado más altos incluso con tamaños de muestra más pequeños, lo que indica su capacidad para generalizar el aprendizaje mejor a pesar del ruido en el conjunto de datos.

#Rendimiento en Hardware Cuántico

Para evaluar qué tan bien podían funcionar las QNNs en situaciones prácticas, los investigadores también ejecutaron sus modelos en computadoras cuánticas reales. Probaron sus circuitos en una computadora cuántica de cinco qubits. Aunque encontraron algunos desafíos, particularmente debido a las tasas de error actuales asociadas con el hardware cuántico, lograron obtener resultados razonables.

El experimento con una función unidimensional mostró que la QNN podía capturar la forma general de la función subyacente. Incluso con estos recursos limitados, la QNN demostró el valor que podría ofrecer al abordar problemas del mundo real.

#Conclusión

Los modelos sustitutos han mostrado un gran potencial para acelerar los procesos de desarrollo en las industrias química y farmacéutica. Sin embargo, aún quedan desafíos, especialmente al tratar con conjuntos de datos pequeños y ruidosos. Este artículo destaca cómo las QNNs pueden superar potencialmente a las ANNs clásicas en cuanto a precisión de predicción en tales condiciones desafiantes.

Al construir y evaluar QNNs adecuadas, los investigadores han dado pasos significativos para avanzar en la aplicación de la computación cuántica en escenarios del mundo real. A medida que el hardware cuántico continúa evolucionando y mejorando en tasas de error, se espera que estos modelos se vuelvan aún más efectivos.

En resumen, las QNNs tienen el potencial de ser una herramienta valiosa en la búsqueda de un desarrollo de productos más eficiente en los sectores químico y farmacéutico. Aprovechando los principios de la mecánica cuántica, los investigadores pueden crear modelos que ofrecen una mejor precisión y velocidad al trabajar con sistemas químicos complejos. A medida que avanza el panorama de la computación cuántica, las posibilidades de aplicaciones prácticas en este campo solo seguirán creciendo.