Mejora cuántica de la explicabilidad de IA para una detección de anomalías robusta en la optimización de circuitos cuánticos

Resumen

Presentamos un marco novedoso denominado Q-XAI que combina extracción de características cuánticas mediante algoritmos variacionales con técnicas de inteligencia explicable basadas en valores de Shapley para detectar anomalías en la optimización de circuitos cuánticos. Q-XAI convierte parámetros de circuitos parametrizados en características representativas mediante un extractor cuántico variacional y asigna contribuciones interpretables a cada característica usando una aproximación Monte Carlo de valores de Shapley. El resultado es un sistema capaz de identificar configuraciones de circuitos subóptimas o erróneas con mayor robustez y capacidad interpretativa que enfoques clásicos, facilitando la depuración y acelerando el desarrollo de algoritmos cuánticos en entornos reales y ruidosos.

Introducción

La creciente adopción de tecnologías cuánticas exige metodologías de optimización y verificación más eficientes. Los circuitos parametrizados, como los usados en VQE o QAOA, presentan espacios de parámetros de alta dimensión y comportamientos estocásticos que dificultan la detección de fallos originados por ruido, imprecisiones en puertas o entrenamientos subóptimos. Las técnicas clásicas de explicabilidad y detección de anomalías suelen quedarse cortas al interpretar la naturaleza probabilística y la estructura de los estados cuánticos. Q-XAI aborda esta brecha integrando un extractor de características cuánticas con un modelo XAI basado en valores de Shapley adaptados al dominio cuántico, proporcionando señales claras sobre qué parámetros o submódulos son responsables de un comportamiento anómalo.

Marco propuesto

Descripción general del sistema

El marco se compone de tres módulos principales: extractor de características cuánticas QFE, modelo XAI basado en valores de Shapley SV-XAI y un subsistema de puntuación y umbralización de anomalías. El flujo procesa la entrada del circuito, extrae expectativas de observables relevantes mediante un circuito variacional diseñado ad hoc, estima contribuciones por característica y calcula una puntuación de anomalía normalizada por desviación estándar respecto a un conjunto de referencia de circuitos saludables.

Extractor de características cuánticas QFE

Se utiliza un circuito variacional con un ansatz adaptable que incorpora diseño hardware-efficient cuando la topología del dispositivo lo requiere. Dado un vector de parámetros theta, el VQC mapea theta en un estado cuántico cuya medición de ciertos observables O_i produce características f_i iguales a valores de expectativa. Estas características representan de forma condensada el comportamiento del circuito y son la entrada del módulo XAI. En entornos con ruido se recomienda integrar técnicas de mitigación de error para estabilizar los valores de expectativa y mejorar la robustez del extractor.

Modelo XAI basado en valores de Shapley SV-XAI

Para interpretar la contribución de cada característica f_i usamos una adaptación de valores de Shapley. Debido a la intractabilidad del cálculo exacto en espacios con muchas características, aplicamos una aproximación Monte Carlo con muestreo estratificado y paralelización para estimar los valores de forma eficiente. Esta aproximación mantiene interpretabilidad y aporta métricas numéricas que permiten ordenar parámetros por impacto en la predicción de anomalía.

Puntuación de anomalías y umbral dinámico

La puntuación de anomalía se define como la suma normalizada de desviaciones absolutas entre los valores de Shapley observados y sus medias calculadas en un conjunto de referencia de circuitos saludables, escaladas por su desviación estándar. Un umbral adaptativo, recalibrado por lotes de circuitos, permite decidir cuándo un circuito debe ser marcado para revisión. Este umbral dinámico mejora la sensibilidad ante cambios en la distribución de datos y mantiene baja la tasa de falsos positivos en ambientes heterogéneos.

Diseño experimental

Para validar Q-XAI generamos un set de circuitos parametrizados para tareas representativas como VQE y QAOA, introduciendo errores controlados como desajustes en ángulos de puertas, decoherencia simulada y fallos en capas concretas. Las métricas de evaluación incluyen precisión, recall, F1-score y ROC AUC, comparando el desempeño con detectores clásicos de anomalías como one-class SVM y autoencoders, así como con enfoques XAI aplicados a representaciones clásicas de circuitos.

Resultados esperados y discusión

Los experimentos muestran que el uso de extracción cuántica de características con interpretabilidad basada en Shapley mejora la detección de anomalías en escenarios complejos y ruidosos, permitiendo identificar con mayor rapidez los parámetros o subcircuitos responsables. Además, la salida explicable facilita acciones correctivas concretas, reduciendo el esfuerzo manual en depuración. La combinación de técnicas cuánticas y XAI crea un circuito de retroalimentación que acelera iteraciones de diseño y mitigación.

Contribución técnica y limitaciones

La aportación principal es la adaptación práctica de valores de Shapley al dominio cuántico junto con una arquitectura de extracción de características basada en VQAs. Limitaciones incluyen la dependencia de hardware cuántico con fidelidad suficiente y el coste computacional de la aproximación de Shapley para sistemas muy grandes, mitigable mediante muestreo estratificado y despliegue híbrido que delega cómputo pesado a infraestructuras clásicas distribuidas.

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Servicios complementarios

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Impacto en negocio y posicionamiento

La adopción de soluciones como Q-XAI aporta beneficios tangibles: reducción de tiempo en depuración de circuitos cuánticos, mejora en la trazabilidad de decisiones algorítmicas y menor coste operacional al detectar y corregir anomalías de forma temprana. Estas capacidades refuerzan propuestas de valor en ámbitos de inteligencia de negocio, ciberseguridad y aplicaciones críticas donde la fiabilidad es esencial. Palabras clave relevantes para posicionamiento incluyen aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi.

Conclusión y líneas futuras

Q-XAI demuestra la viabilidad de combinar extracción cuántica de características con explicabilidad basada en valores de Shapley para la detección robusta de anomalías en la optimización de circuitos cuánticos. Trabajos futuros explorarán la incorporación de aprendizaje por refuerzo cuántico para optimizar dinámicamente el ansatz del VQC, mejoras en la estimación de Shapley mediante técnicas cuánticas y la extensión del marco a tareas como mitigación de errores y caracterización de ruido. En Q2BSTUDIO estamos preparados para trasladar estas innovaciones a soluciones a medida que impulsen la transformación digital de organizaciones en sectores sensibles a la precisión y seguridad.

Contacto y más información

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