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dc.contributor.authorPeral García, D.-
dc.contributor.authorCruz-Benito, J.-
dc.contributor.authorGarcía-Peñalvo, F. J.-
dc.date.accessioned2022-05-28T11:26:06Z-
dc.date.available2022-05-28T11:26:06Z-
dc.date.issued2022-05-24-
dc.identifier.urihttp://repositorio.grial.eu/handle/grial/2618-
dc.description.abstractCon la premisa de alcanzar velocidades de cálculo exponencialmente supe-riores a la computación clásica, la computación cuántica está evolucionan-do rápidamente para convertirse en una de las áreas más populares de la in-geniería informática. Aunque, hasta hace poco, la mayor parte del trabajo en computación cuántica era puramente teórico o sus simulaciones eran im-plementadas en hardware clásico, la aparición de los denominados disposi-tivos Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) ha permitido la ejecución de estos trabajos en computadores cuánticos. Recientemente, el área de apli-cación de los algoritmos cuánticos se ha ampliado de forma muy notable y ha proporcionado métodos prometedores en áreas como la química, la reso-lución de sistemas de ecuaciones lineales, las simulaciones físicas y el aprendizaje automático. Una de las áreas más emergentes ha sido el campo del aprendizaje automático, con los dispositivos y algoritmos cuánticos existentes, ya se han producido algunos avances como la creación de redes neuronales con capas cuánticasen
dc.language.isoesen
dc.publisherJornada de seguimiento de la actividad investigadora 2021-2022 USALen
dc.subjectComputación Cuánticaen
dc.subjectMachine Learning Cuántico,en
dc.subjectProcesamiento de Lenguaje Natural Cuánticoen
dc.titleDesarrollo de herramientas y métodos automatizados para la simulación y mejora de procesos de computación cuántica basados en inteligencia artificialen
dc.typeTechnical Reporten
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