Metaheurísticas cuánticas

La mayoría de los problemas encontrados en el mundo real físico, política social y mundos artificiales son complejos. La teoría de la complejidad es un campo importante en las ciencias de la computación que incluye sistemas adaptativos complejos, problemas retorcidos, complejidad computacional y otros. Existen diferentes técnicas para tratar con estos problemas, destacando la computación evolutiva que ha demostrado ser una herramienta de optimización altamente eficiente capaz de darles solución. El gran interés actual en el desarrollo de sistemas automáticos de aprendizaje, y otras aplicaciones de vanguardia, basadas en modelos complejos que contienen cantidades enormes de parámetros que no pueden calcularse adecuadamente mediante computadoras basadas en el modelo de la máquina de Turing ha dado lugar al diseño y desarrollo de computadoras cuánticas que deben satisfacer el principio de Church-Turing- Deutsch; la idea es aprovechar los fenómenos de las pequeñas partículas que obedecen a las leyes de la física cuántica para realizar calculos. Matemáticamente ya se ha demostrado que tal tecnología reduce la complejidad computacional en la solución de ciertos problemas con tiempos de ejecución no viables a tiempos de ejecución viables; desafortunadamente, tales computadoras aún están en sus primeras etapas de desarrollo, sin embargo, lo anterior no significa que no pueda obtenerse provecho de la tecnología cuántica actual, bautizada como NISQ (Noisy Intermedite Scale Quantum Computing) mediante el cómputo híbrido. En la plática se presenta un panorama general del cómputo cuántico, programación híbrida, y la investigación de vanguardia en metaheurísticas cuánticas y potencial uso en los sistemas de aprendizaje.