b'\n_START_ARTICLE_\nAprendizaje autom\xc3\xa1tico cu\xc3\xa1ntico\n_START_PARAGRAPH_\nEl aprendizaje autom\xc3\xa1tico cu\xc3\xa1ntico es una novedosa \xc3\xa1rea de investigaci\xc3\xb3n interdisciplinar, situada entre la mec\xc3\xa1nica cu\xc3\xa1ntica y la inform\xc3\xa1tica, que suma esfuerzos para combinar la mec\xc3\xa1nica cu\xc3\xa1ntica y el aprendizaje autom\xc3\xa1tico.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Los algoritmos o modelos de aprendizaje autom\xc3\xa1tico cu\xc3\xa1ntico intentan usar las ventajas de la informaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica con el fin de mejorar el aprendizaje autom\xc3\xa1tico cl\xc3\xa1sico, por ejemplo desarrollando implementaciones eficientes de pesados algoritmos cl\xc3\xa1sicos mediante computaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Adem\xc3\xa1s, el aprendizaje autom\xc3\xa1tico cu\xc3\xa1ntico incluye tambi\xc3\xa9n la aproximaci\xc3\xb3n reciproca, aplicando los m\xc3\xa9todos de aprendizaje autom\xc3\xa1tico cl\xc3\xa1sico a la teor\xc3\xada de la informaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica._NEWLINE_Ya en su nacimiento, el aprendizaje autom\xc3\xa1tico cu\xc3\xa1ntico reuni\xc3\xb3 grandes expectativas de proporcionar una soluci\xc3\xb3n al an\xc3\xa1lisis de grandes vol\xc3\xbamenes de datos utilizando el poder del "paralelismo" de la computaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica.\xe2\x80\x8b  Esta tendencia se ha agudizado gracias a las recientes inversiones de empresas como Google y Microsoft en computaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica._NEWLINE_Sin embargo el aprendizaje autom\xc3\xa1tico cu\xc3\xa1ntico est\xc3\xa1 todav\xc3\xada en su etapa inicial y necesita mayores fundamentos te\xc3\xb3ricos as\xc3\xad como resultados cient\xc3\xadficos s\xc3\xb3lidos para llegar a ser una disciplina acad\xc3\xa9mica.\n_START_SECTION_\nM\xc3\xa9todos cu\xc3\xa1nticos para el aprendizaje autom\xc3\xa1tico\n_START_PARAGRAPH_\nSon una serie de ideas de como adaptar los m\xc3\xa9todos cl\xc3\xa1sicos de aprendizaje autom\xc3\xa1tico a los procesos de computaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nMaquinas de soporte vectorial cu\xc3\xa1nticas\n_START_PARAGRAPH_\nLas m\xc3\xa1quinas de soporte vectorial puede ser implementadas en un ordenador cu\xc3\xa1ntico usando una combinaci\xc3\xb3n de algoritmos cu\xc3\xa1nticos ya conocidos.\xe2\x80\x8b Con el fin de construir el hiperplano que separa el conjunto de datos para las tareas de clasificaci\xc3\xb3n, la ecuaci\xc3\xb3n lineal para la formulaci\xc3\xb3n dual o de m\xc3\xadnimos cuadrados se resuelve utilizando un algoritmo cu\xc3\xa1ntico para resolver ecuaciones lineales.\xe2\x80\x8b Una tarea importante es construir una matriz de densidad cuyas entradas se corresponden con las de la matriz del n\xc3\xbacleo._NEWLINE_La extracci\xc3\xb3n de la informaci\xc3\xb3n del estado final puede hacerse a trav\xc3\xa9s del an\xc3\xa1lisis de componentes principales cu\xc3\xa1ntico.\xe2\x80\x8b La clasificaci\xc3\xb3n de una nueva entrada se lleva a cabo a trav\xc3\xa9s de un ensayo de intercambio. La m\xc3\xa1quina de soporte vectorial cu\xc3\xa1ntico se ejecuta en tiempo logar\xc3\xadtmico respecto a la dimensi\xc3\xb3n del espacio de caracter\xc3\xadsticas y el n\xc3\xbamero de vectores de entrenamiento, mientras que la soluci\xc3\xb3n cl\xc3\xa1sica tiene una dependencia polin\xc3\xb3mica.\xe2\x80\x8b Los primeros experimentos en m\xc3\xa1quinas de soporte vectorial cu\xc3\xa1nticas ya han sido realizados.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAlgoritmos cu\xc3\xa1nticos de agrupamiento y m\xc3\xa9todos K-nn\n_START_PARAGRAPH_\nLos algoritmos de aprendizaje cu\xc3\xa1ntico tales como k-means o el m\xc3\xa9todo K-vecinos m\xc3\xa1s cercanos est\xc3\xa1n basados en calcular la distancia entre los vectores de caracter\xc3\xadsticas y la selecci\xc3\xb3n m\xc3\xa1s pr\xc3\xb3xima (ya sea para identificar el grupo centroide m\xc3\xa1s cercano o los vecinos m\xc3\xa1s cercanos a un determinado vector de caracter\xc3\xadsticas. La implementaci\xc3\xb3n de estos m\xc3\xa9todos, basados en la distancia en un ordenador cu\xc3\xa1ntico significa en primer lugar encontrar una manera de calcular distancias cl\xc3\xa1sicas con algoritmos cu\xc3\xa1nticos. Una idea frecuente es emplear la superposici\xc3\xb3n de dos funciones de onda cuidadosamente preparadas como media de la distancia entre dos estados cu\xc3\xa1nticos._NEWLINE_La distancia m\xc3\xadnima puede ser encontrada mediante el Algoritmo de Grover.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Los algoritmos de aprendizaje autom\xc3\xa1tico basados en la distancia, tales como la agrupaci\xc3\xb3n sin supervisi\xc3\xb3n, pueden ser implementados a trav\xc3\xa9s de la computaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica adiab\xc3\xa1tica la cual mejora a la computaci\xc3\xb3n cl\xc3\xa1sica de  para el algoritmo de Lloyd a  (Donde M es el n\xc3\xbamero de vectores de datos N-dimensional y K es el n\xc3\xbamero de agrupaciones).\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nRedes neuronales cu\xc3\xa1nticas.\n_START_PARAGRAPH_\nLas redes neuronales cu\xc3\xa1nticas fueron inicialmente investigadas desde una perspectiva diferente, el papel de los efectos cu\xc3\xa1nticos en los circuitos neuronales.\xe2\x80\x8b Sin embargo, el debate pas\xc3\xb3 r\xc3\xa1pidamente hacia un enfoque puramente computacional en versiones cu\xc3\xa1nticas de redes neuronales artificiales, las cuales juegan un papel importante en el aprendizaje autom\xc3\xa1tico. Una serie de ideas sobre modelos de redes neuronales cu\xc3\xa1nticas se han publicado desde entonces.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Un enfoque interesante para el aprendizaje autom\xc3\xa1tico cu\xc3\xa1ntico es el modelo de memoria asociativa cu\xc3\xa1ntica basado en el algoritmo de Grover.\xe2\x80\x8b Sin embargo, encontrar un m\xc3\xa9todo para entrenar una red neuronal cu\xc3\xa1ntica es todav\xc3\xada una tarea abierta.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nM\xc3\xa9todos de aprendizaje autom\xc3\xa1tico para informaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica.\n_START_PARAGRAPH_\nEl aprendizaje autom\xc3\xa1tico cu\xc3\xa1ntico tambi\xc3\xa9n puede ser usado para los enfoques que aplican m\xc3\xa9todos cl\xc3\xa1sicos de aprendizaje autom\xc3\xa1tico a los problemas de la teor\xc3\xada de la informaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica. Por ejemplo, cuando los f\xc3\xadsicos experimentales tienen que lidiar con informaci\xc3\xb3n incompleta de una fuente o sistema cu\xc3\xa1ntico, la estad\xc3\xadstica bayesiana y los conceptos de aprendizaje algor\xc3\xadtmico pueden ser frutiferamente aplicados. Esto incluye aproximaciones de aprendizaje autom\xc3\xa1tico para la clasificaci\xc3\xb3n del estado cu\xc3\xa1ntico\xe2\x80\x8b el aprendizaje del Hamiltoniano\xe2\x80\x8b  y el aprendizaje de una transformaci\xc3\xb3n unitaria.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nInversiones empresariales en la investigaci\xc3\xb3n del aprendizaje autom\xc3\xa1tico cu\xc3\xa1ntico.\n_START_PARAGRAPH_\nNo solo el mundo acad\xc3\xa9mico sino tambi\xc3\xa9n las empresas l\xc3\xadderes en las tecnolog\xc3\xadas de la informaci\xc3\xb3n muestran inter\xc3\xa9s en el potencial del aprendizaje autom\xc3\xa1tico cu\xc3\xa1ntico. Google Investigation lanz\xc3\xb3 su laboratorio cu\xc3\xa1ntico de inteligencia artificial en 2013,\xe2\x80\x8b el cual es una iniciativa conjunta con la NASA y la asociaci\xc3\xb3n de universidades de investigaci\xc3\xb3n espacial. Una baza importante es el controvertido debate sobre el ordenador cu\xc3\xa1ntico D-Wave.\xe2\x80\x8b Tambi\xc3\xa9n Microsoft parece interesado en el tema y Peter Lee anunci\xc3\xb3 que va a aumentar la actividad de las empresas en la computaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica.\xe2\x80\x8b'