b"\n_START_ARTICLE_\nRed neuronal cu\xc3\xa1ntica\n_START_PARAGRAPH_\nUna red neuronal cu\xc3\xa1ntica (QNN) es un modelo de red neuronal qu\xc3\xa9 est\xc3\xa1 basado en los principios de la mec\xc3\xa1nica cu\xc3\xa1ntica.  Hay dos aproximaciones diferentes en la investigaci\xc3\xb3n de las QNN, uno explotando el procesamiento de informaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntico para mejorar los modelos de redes neuronales actuales (a veces tambi\xc3\xa9n viceversa), y el otro que busca efectos cu\xc3\xa1nticos potenciales en el cerebro.\n_START_SECTION_\nRedes neuronales cu\xc3\xa1nticas artificiales\n_START_PARAGRAPH_\nEn la aproximaci\xc3\xb3n computacional a la investigaci\xc3\xb3n sobre redes cu\xc3\xa1nticas neurales,\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b los cient\xc3\xadficos intentan combinar los modelos de redes neuronales artificiales (que son muy utilizados en el aprendizaje autom\xc3\xa1tico para clasificaci\xc3\xb3n de patrones) con las ventajas de informaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica para desarrollar algoritmos m\xc3\xa1s eficaces (para un an\xc3\xa1lisis, ver\xe2\x80\x8b). Una de las principales motivaciones para estas investigaci\xc3\xb3n es la dificultad de entrenar redes neuronales, especialmente en aplicaciones de macrodatos. Hay esperanzas de que ciertas caracter\xc3\xadsticas de la inform\xc3\xa1tica cu\xc3\xa1ntica, como por ejemplo el paralelismo cu\xc3\xa1ntico o los efectos de interferencia y entrelazamiento cu\xc3\xa1ntico, puedan ser utilizados para su desarrollo. Puesto que la implementaci\xc3\xb3n de las tecnolog\xc3\xadas necesarias para la creaci\xc3\xb3n de una computadora cu\xc3\xa1ntica siguen en una etapa embrionaria, tales modelos de redes neuronales cu\xc3\xa1nticas son meramente propuestas te\xc3\xb3ricas que esperar ser utilizadas en experimentos f\xc3\xadsicos._NEWLINE_La investigaci\xc3\xb3n en torno a las redes neuronales cu\xc3\xa1nticas est\xc3\xa1 dando sus primeros pasos, pero existen un alto n\xc3\xbamero de propuestas con enfoques y rigor matem\xc3\xa1tico muy dispares. La mayor\xc3\xada de ellas est\xc3\xa1n basadas en la idea de reemplazar las neuronas binarias o de Macculloch-Pitt por un c\xc3\xbabit (a las que se puede llamar un quron), resultando en unidades neuronales que puede estar en un estado de superposici\xc3\xb3n (activa y en reposo a la vez).\n_START_SECTION_\nIdea hist\xc3\xb3rica\n_START_PARAGRAPH_\nLas primeras teor\xc3\xadas sobre computaci\xc3\xb3n neuronal fueron publicadas por Subhash Kak, quien habla de la semejanza de la funci\xc3\xb3n de activaci\xc3\xb3n neuronal con la ecuaci\xc3\xb3n de valores propios de la mec\xc3\xa1nica cu\xc3\xa1ntica.\xe2\x80\x8b Kak tambi\xc3\xa9n habla de la aplicaci\xc3\xb3n de estas ideas al estudio de las funciones del cerebro y las limitaciones de esta aproximaci\xc3\xb3n.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Ajit Narayanan y Tammy Menneer propusieron una implementaci\xc3\xb3n fot\xc3\xb3nica de un modelo de red neuronal cu\xc3\xa1ntica que est\xc3\xa1 basado en la teor\xc3\xada de los m\xc3\xbaltiples universos que se derrumban en el modelo deseado tras realizar una medici\xc3\xb3n.\xe2\x80\x8b Desde entonces se han publicado muchos m\xc3\xa1s art\xc3\xadculos en revistas de ciencias de la computaci\xc3\xb3n as\xc3\xad como en las de f\xc3\xadsica cu\xc3\xa1ntica para encontrar un modelo de red neuronal cu\xc3\xa1ntico \xc3\xb3ptimo.\n_START_SECTION_\nPerceptrones cu\xc3\xa1nticos\n_START_PARAGRAPH_\nMuchos investigadores intentan encontrar un equivalente cu\xc3\xa1ntico del perceptr\xc3\xb3n, la unidad con la que se construyen las redes neuronales. Un problema es que la funciones de activaci\xc3\xb3n no lineales no se corresponden de manera inmediata a la estructura matem\xc3\xa1tica de la teor\xc3\xada cu\xc3\xa1ntica, ya que la evoluci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica est\xc3\xa1 descrita por operaciones lineales y conducen a una observaci\xc3\xb3n probabil\xc3\xadstica. Existen ideas para imitar la funci\xc3\xb3n de activaci\xc3\xb3n de un perceptr\xc3\xb3n con un formalismo de mec\xc3\xa1nica cu\xc3\xa1ntica, que van desde medidas especiales\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b hasta la postulaci\xc3\xb3n de operadores cu\xc3\xa1ntico no lineales (un modelo matem\xc3\xa1tico que est\xc3\xa1 siendo rebatido).\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Recientemente se ha propuesto una implementaci\xc3\xb3n sencilla de la funci\xc3\xb3n de activaci\xc3\xb3n utilizando el modelo de computaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica basada en circuitos por parte de Schuld, Sinayskiy y Petruccione, bas\xc3\xa1ndose en el algoritmo cu\xc3\xa1ntico de estimaci\xc3\xb3n de fase.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nRedes cu\xc3\xa1nticas\n_START_PARAGRAPH_\nAlgunas contribuciones invierten la aproximaci\xc3\xb3n e intentan explotar las ideas de la investigaci\xc3\xb3n de redes neuronales para obtener aplicaciones potentes para inform\xc3\xa1tica cu\xc3\xa1ntica, como el dise\xc3\xb1o de algoritmos cu\xc3\xa1nticos apoyados por aprendizaje de m\xc3\xa1quinas.\xe2\x80\x8b Un ejemplo es el trabajo de Elizabeth Behrman y Jim Steck, qui\xc3\xa9nes proponen un modelo de computaci\xc3\xb3n cu\xc3\xa1ntica que consiste en un n\xc3\xbamero de c\xc3\xbabits con interacciones mutuas modificables.\xe2\x80\x8b Siguiendo la regla cl\xc3\xa1sica de backpropagation, la fuerza de las interacciones son aprendidas de un conjunto de ejemplos entrantes, entonces la red cu\xc3\xa1ntica 'aprende' un algoritmo.\n_START_SECTION_\nMemoria asociativa cu\xc3\xa1ntica.\n_START_PARAGRAPH_\nEl algoritmo de memoria cu\xc3\xa1ntica asociativa ha sido introducido por Dan Ventura y Tony Martinez en 1999.\xe2\x80\x8b Los autores no intenta traducir la estructura de las redes neuronales artificiales hacia la teor\xc3\xada cu\xc3\xa1ntica, sino que proponen un algoritmo para una computadora cu\xc3\xa1ntica basada en circuitos que simula memoria asociativa. Los estados de memoria (en las redes neuronales de Hopfield guardados en los pesos de las conexiones neuronales) son escritos a una superposici\xc3\xb3n, y un algoritmo (Grover-like) de b\xc3\xbasqueda cu\xc3\xa1ntica recupera el estado de la memoria m\xc3\xa1s cercano a una entrada dada. Una ventaja reside en la capacidad de almacenamiento exponencial de estados de memoria, aun as\xc3\xad la pregunta que se mantiene es si el modelo tiene significaci\xc3\xb3n teniendo en cuenta el prop\xc3\xb3sito inicial de las redes de Hopfield como una demostraci\xc3\xb3n de que una red neuronal puede simular caracter\xc3\xadsticas del cerebro.\n_START_SECTION_\nAprendizaje cu\xc3\xa1ntico\n_START_PARAGRAPH_\nLa mayor\xc3\xada de algoritmos de aprendizaje siguen el modelo cl\xc3\xa1sico de entrenar una red neuronal artificial para aprender una funci\xc3\xb3n de entrada-salida conjunto de entrenamiento dado y utilizar unos bucles de retroalimentaci\xc3\xb3n cl\xc3\xa1sicos para actualizar par\xc3\xa1metros del sistema cu\xc3\xa1ntico hasta que convergen a una configuraci\xc3\xb3n \xc3\xb3ptima. El aprendizaje como problema de optimizaci\xc3\xb3n de par\xc3\xa1metros tambi\xc3\xa9n ha sido atacado por modelos adiab\xc3\xa1ticos de inform\xc3\xa1tica cu\xc3\xa1ntica.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nRedes neuronales cu\xc3\xa1nticas biol\xc3\xb3gicas\n_START_PARAGRAPH_\nA pesar de que muchos investigadores de red neuronales cu\xc3\xa1nticos expl\xc3\xadcitamente limitan su alcance a una perspectiva computacional, el campo est\xc3\xa1 estrechamente relacionado a investigaciones de efectos cu\xc3\xa1nticos potenciales en redes neuronales biol\xc3\xb3gicas.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Modelos de memoria y agentes cognitivos basados en colectivos cu\xc3\xa1nticos han sido propuestos por Subhash Kak, pero \xc3\xa9l tambi\xc3\xa9n se\xc3\xb1ala a problemas concretos de l\xc3\xadmites de observaci\xc3\xb3n y control de estas memorias debido a razones l\xc3\xb3gicas fundamentales.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b La combinaci\xc3\xb3n de neurociencia y f\xc3\xadsica cu\xc3\xa1nticas tambi\xc3\xa9n nutre un debate v\xc3\xadvido m\xc3\xa1s all\xc3\xa1 de las fronteras de ciencia, un ejemplo ilustrativo siendo revistas como NeuroQuantology o el m\xc3\xa9todo de curaci\xc3\xb3n de Neurolog\xc3\xada Cu\xc3\xa1ntica.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b"