La intersección entre la computación cuántica y la inteligencia artificial está generando avances sorprendentes. Un estudio reciente demuestra que el entrelazamiento cuántico puede proporcionar una ventaja decisiva en entornos competitivos, como los juegos adversariales. En particular, un agente híbrido cuántico-clásico entrenado en el clásico juego Pong logró un rendimiento superior cuando su circuito cuántico incorporaba puertas entrelazadas, frente a versiones sin entrelazamiento. Este hallazgo sugiere que el entrelazamiento no es solo una curiosidad teórica, sino un recurso funcional para mejorar el aprendizaje por refuerzo en escenarios donde interactúan múltiples agentes.

El experimento utilizado un circuito parametrizado de 8 qubits como extractor de características dentro del algoritmo PPO (Proximal Policy Optimization). Al comparar circuitos separables con aquellos que incluían puertas fijas (CZ) o entrenables (IsingZZ), los resultados mostraron que los circuitos entrelazados superaban consistentemente a los separables, incluso con un número similar de parámetros. En regímenes de baja capacidad, igualaban o superaban a redes neuronales clásicas. Además, el análisis de similitud de representaciones reveló que los circuitos entrelazados aprenden características estructuralmente diferentes, lo que indica una mejor modelización de las variables de estado interaccionantes.

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