Algoritmos cuánticos de aprendizaje automático Una inmersión técnica profunda con código Qiskit Quantum Machine Learning combina la computación cuántica con técnicas clásicas de machine learning para desbloquear posibles aceleraciones en optimización, muestreo y aprendizaje en espacios de alta dimensión. Este artículo describe los algoritmos QML más relevantes con ejemplos prácticos en Qiskit para que desarrolladores y empresas puedan empezar a experimentar hoy mismo.

1 QSVM Máquinas de vectores de soporte cuánticas Las QSVM emplean estimación de kernel cuántico para mapear datos clásicos a espacios de Hilbert de dimensión muy elevada de forma eficiente. Esto permite kernels más expresivos que pueden mejorar la separabilidad de clases en problemas complejos.

Ejemplo Qiskit Kernel cuántico (esbozo) from qiskit import BasicAer ; from qiskit.utils import QuantumInstance ; from qiskit_machine_learning.kernels import QuantumKernel ; from qiskit.circuit.library import ZZFeatureMap ; feature_map = ZZFeatureMap(feature_dimension=2, reps=2) ; quantum_kernel = QuantumKernel(feature_map=feature_map, quantum_instance=QuantumInstance(BasicAer.get_backend(statevector_simulator))) ; kernel_matrix = quantum_kernel.evaluate(x_vec=[[0,1]], y_vec=[[1,0]]) ; print(kernel_matrix)

2 QNN Redes neuronales cuánticas Las QNNs usan circuitos variacionales que se entrenan con optimizadores clásicos en un bucle híbrido. Son ideales para modelos donde la parametrización cuántica ofrece mayor capacidad de representación y menor dimensión efectiva del espacio de búsqueda.

Ejemplo Qiskit VQC simple from qiskit import Aer ; from qiskit.algorithms.optimizers import COBYLA ; from qiskit_machine_learning.neural_networks import TwoLayerQNN ; backend = Aer.get_backend(statevector_simulator) ; qnn = TwoLayerQNN(num_inputs=2, num_qubits=2, quantum_instance=backend) ; optimizer = COBYLA() ; def objective(x): return qnn.forward(x)[0] ; result = optimizer.minimize(objective, x0=[0.1,0.5]) ; print(result)

3 k Means cuántico El k Means cuántico acelera el cálculo de distancias utilizando superposición y codificación por amplitud. Todavía no existe una estandarización única, muchas aproximaciones usan kernels cuánticos o pruebas swap e inner product circuits para estimar distancias.

Idea de implementación from qiskit_machine_learning.algorithms import QSVM ; en muchos casos se aprovecha el kernel cuántico para clustering ; las distancias pueden estimarse con swap test o circuitos de producto interno ; si desea puedo incluir un circuito de distancia personalizado para su caso de uso

4 qPCA Análisis de componentes principales cuántico qPCA emplea estimación de fases cuánticas para extraer autovectores y autovalores de una matriz densidad, útil para reducción de dimensionalidad en datos cuánticamente codificados y para análisis espectral en química computacional.

Esqueleto Qiskit qPCA from qiskit import QuantumCircuit ; from qiskit.circuit.library import QFT ; n_qubits = 3 ; qc = QuantumCircuit(n_qubits) ; qc.h(range(n_qubits - 1)) ; qc.append(QFT(num_qubits=n_qubits-1), range(n_qubits-1)) ; qc.draw(mpl) ; este esquema actua como columna vertebral para implementaciones qPCA reales

5 QGAN Redes generativas adversarias cuánticas QGANs combinan un generador cuántico con un discriminador clásico o cuántico para modelado generativo. Pueden ofrecer modelos probabilísticos más expresivos para datos complejos y simulaciones físicas.

Ejemplo Qiskit bucle de entrenamiento from qiskit_machine_learning.algorithms import QGAN ; from qiskit import BasicAer ; real_data = [[0.1],[0.9]] ; qgan = QGAN(real_data=real_data, num_qubits=1, batch_size=20, quantum_instance=BasicAer.get_backend(qasm_simulator)) ; qgan.run()

6 QAOA y VQE algoritmos de optimización Muchos problemas de machine learning pueden formularse como minimización de una funcion de perdida o selección de caracteristicas. QAOA y VQE usan circuitos parametrizados para explorar paisajes de energia y encontrar soluciones optimas o aproximadas.

Ejemplo Qiskit VQE from qiskit.algorithms import VQE ; from qiskit.algorithms.optimizers import SLSQP ; from qiskit.circuit.library import TwoLocal ; from qiskit.primitives import Estimator ; from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp ; hamiltonian = SparsePauliOp.from_list([(ZZ,1)]) ; ansatz = TwoLocal(2, ry, cx, reps=2) ; optimizer = SLSQP() ; vqe = VQE(Estimator(), ansatz, optimizer) ; result = vqe.compute_minimum_eigenvalue(operator=hamiltonian) ; print(result.eigenvalue)

Por que QML importa para desarrolladores y empresas Mapeos exponenciales de caracteristicas ; optimizacion mas rapida en flujos ML ; paralelismo via superposicion ; generadores mas expresivos ; aplicable en quimica, finanzas, logistica y ciencia de materiales. La ventaja cuantica en ML esta emergiendo, pero las empresas que experimenten hoy con herramientas como Qiskit, PennyLane, Cirq o AWS Braket tendran ventaja competitiva.

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Reflexion final Quantum ML no es simplemente mas rapidez computacional sino un nuevo paradigma computacional que extiende las herramientas de data science y aprendizaje automático. En Q2BSTUDIO ayudamos a empresas a evaluar, prototipar y desplegar soluciones que combinan lo mejor de la computacion clasica, la nube y las tecnologias cuánticas incipientes para ofrecer resultados medibles en negocio.