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Sobre la transferencia de conocimiento en algoritmos cuánticos

Created by
  • Haebom

Autor

Esther Villar-Rodríguez, Eneko Osaba, Izaskun Oregi, Sebasti y V. Romero, Juli y Ferreiro- Vélez

Describir

Este artículo aborda la aplicación de la metodología clásica de transferencia de conocimiento (TdC) al campo de la computación cuántica. En particular, presentamos un marco formal común que integra el aprendizaje por transferencia y la optimización de la transferencia, y categorizamos sistemáticamente las estrategias de TdC existentes para ayudar a los investigadores a comprender su metodología en un contexto más amplio. Además, presentamos nuevas aplicaciones de la computación cuántica, como el recocido inverso, el análisis cuantitativo de calidad (QAOA) multitarea y los enfoques secuenciales de VQE, demostrando el potencial de la TdC. Finalmente, presentamos los desafíos y las oportunidades de integrar la TdC en la computación cuántica, destacando su potencial para reducir la necesidad de recursos y mejorar la velocidad de resolución de problemas.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Un ejemplo concreto que muestra la utilidad de la transferencia de conocimiento (ToK) en la computación cuántica.
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Proporciona un marco formal común para integrar el aprendizaje por transferencia y la optimización de la transferencia.
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Proporciona una taxonomía que clasifica sistemáticamente las estrategias de ToK existentes.
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Sugiere que puede contribuir a mejorar el rendimiento y la generalización de los algoritmos cuánticos.
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Sugiere el potencial de contribuir a reducir los requisitos de recursos de la computación cuántica y aumentar la velocidad de resolución de problemas.
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Limitations:
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Las aplicaciones propuestas para la computación cuántica aún son limitadas.
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Se necesita una validación experimental más amplia de las aplicaciones de computación cuántica de ToK.
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Se necesita más investigación sobre la aplicabilidad y eficiencia de varios algoritmos cuánticos y plataformas de hardware.
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