Peral García, D.Cruz-Benito, J.García-Peñalvo, F. J.2022-05-282022-05-282022-05-24http://repositorio.grial.eu/handle/grial/2618Con 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 cuánticasesComputación CuánticaMachine Learning Cuántico,Procesamiento de Lenguaje Natural CuánticoTechnical Report