Adrián Hernández – Inteligencia artificial y computación
Como ya hemos visto, uno de los aspectos más importante en computación y física cuántica es la medición. Es importante la distinción entre mediciones proyectivas, el caso más popular, y mediciones generales, el caso más realista. Mediciones proyectivas (caso especial) Son el tipo más simple y familiar. Se asocian a un observable hermítico $latex \hat{A}$... Seguir leyendo →
El objetivo de este proyecto es desarrollar y divulgar conocimiento de sistemas complejos, ciencia de redes y especialmente relacionar el deep learning y los sistemas complejos. Complementar los modelos de sistemas complejos con deep learning, aplicarlo sobre datos representados en redes tanto para resolver problemas sobre redes (clasificación de nodos, enlaces, propiedades de las redes,... Seguir leyendo →
Hemos creado una serie de tutoriales para introducir uno de los frameworks de inteligencia artificial y deep learning más avanzados, PyTorch, y sus principales módulos. A continuación se puede ver un listado con las partes del curso: Programación orientada a objetos en PyTorch. Tensores en PyTorch. Almacenamiento de tensores en PyTorch. Módulo de redes neuronales.... Seguir leyendo →
Qiskit ha evolucionado y es uno de los entornos preferidos para diseñar y ejecutar programas en computadores cuánticos. La herramienta más conocida de este entorno es el entorno de desarrollo Qiskit SDK y el entorno para ejecutar trabajos en los QPUs (QPU, Quantum Processing Unit) de IBM, Qiskit Runtime. A estas se une la herramienta... Seguir leyendo →
La tendencia creciente de la población a usar modelos generales y la tendencia de las empresas a realizar aplicaciones específicas servirán de soporte a la inversión en infraestructura de IA. Habrá problemas en empresas puras de IA con poca rentabilidad y mucha competencia Este informe contiene el estado actual de negocio de la IA, cómo... Seguir leyendo →
Los algoritmos que hemos estado viendo en computación cuántica se describían con transformaciones con un operador unitario, basado en la ecuación de Schrodinger, que preserva la norma y evoluciona estados puros en estados puros. Para sistemas abiertos e interacciones con el entorno, como la medida, es necesario contar con un formalismo adicional, como las operaciones... Seguir leyendo →
En post pasados del curso hemos introducido el formalismo inicial de la computación cuántica en el que los estados son estados puros y se representan con vectores y sus transformaciones se representan con matrices unitarias. Sin embargo, en ocasiones podemos tener un estado que sea una distribución de probabilidades de estados puros (estado mixto) o... Seguir leyendo →
Cuando comentábamos los algoritmos cuánticos y su estructura necesaria, veíamos que el caso ideal es que un algoritmo cuántico tenga un ventaja exponencial o, en el peor de los casos, cuadrática respecto al algoritmo clásico. Si hay una ventaja exponencial, el algoritmo cuántico es capaz de resolver el problema en un cantidad de recursos polinómicos... Seguir leyendo →
Debido al auge que está teniendo y a los nuevos logros tanto en hardware como software, mucha gente se plantea iniciarse o profundizar en la computación cuántica. A continuación, dejamos los principales recursos, tanto libros como recursos en la Web: LIBROS Quantum Computation and Quantum Information. El famoso libro de Michael A. Nielsen e Isaac... Seguir leyendo →
La regresión simbólica es un modelo de machine learning que busca en el espacio de posibles expresiones matemáticas la expresión que mejor se ajusta a los datos. Al contrario que otras técnicas de regresión, como la regresión lineal, no se especifica una estructura previa del modelo a optimizar sino que va construyendo expresiones matemáticas aleatoriamente.... Seguir leyendo →
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