Adrián Hernández – Inteligencia artificial y computación
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 →
En un post pasado vimos lo que era un algoritmo cuántico y su diferencia con los algoritmos clásicos y probabilísticos. Ahora vamos a ver las principales fases que tiene un algoritmo cuántico, que son las siguientes: Inicialización: Se prepara el estado inicial del sistema cuántico. Esto implica configurar los qubits en un estado conocido inicial,... Seguir leyendo →
En un post pasado describimos la cadena de valor de los modelos generativos como ChatGPT y en otro analizamos si hay una burbuja en la inteligencia artificial (IA) generativa debido a la gran cantidad de startups que están surgiendo. En dichos posts identificamos las siguientes partes de la cadena de valor de los modelos generativos:... Seguir leyendo →
En los últimos meses hemos visto mucha discusión sobre si la IA generativa es una burbuja económica o no. Ahora parece que todas las startups tienen algún componente de IA generativa. Recientemente, Financial Times nos dio su visión escéptica. Bank of America primero dijo que era una burbuja y luego se desdijo. Goldman Sachs a... Seguir leyendo →
En un artículo anterior analizamos el impacto económico de los modelos generativos y los modelos de deep learning. La aparición en los últimos años de modelos generativos de deep learning como GPT-X, ChatGpt, Bard, DALLE,... ha generado muchas expectativas de negocio en todos los participantes de la cadena de valor de estos modelos. Es entonces... Seguir leyendo →
En los últimos años, los avances en procesadores gráficos (GPUs) y las nuevas arquitecturas y modelos de deep learning como los transformers han supuesto una revolución científica. La pregunta que surge es cómo trasladar estos avances en nuevos productos y un mayor impacto económico y social. Estos últimos meses hemos visto la revolución que ha... Seguir leyendo →
En otro post comentamos los requisitos para que exista una ventaja cuántica exponencial: El problema debe tener cierta estructura que pueda ser accedida por el algoritmo cuántico usando la superposición, el entrelazado y la interferencia. Un algoritmo clásico no puede acceder fácilmente a dicha estructura y por lo tanto no puede resolver el problema en... Seguir leyendo →
Introducción a Qiskit Es un marco de desarrollo de software (SDK) de IBM de código abierto para trabajar con computadoras cuánticas a nivel de circuitos, pulsos y algoritmos. Qiskit se compone de elementos que trabajan juntos para permitir la computación cuántica. Qiskit Terra proporciona herramientas para crear circuitos cuánticos en o cerca del nivel del código de... Seguir leyendo →
En post forma parte de una serie de posts que describen los algoritmos cuánticos, su diferencia con los clásicos y qué estructura deben tener los problemas para que estos algoritmos puedan conseguir una mejora exponencial. ALGORITMOS CUÁNTICOS Y DIFERENCIA CON LOS CLÁSICOS Un algoritmo es una serie finita de instrucciones realizadas para resolver un problema... Seguir leyendo →
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