Métodos de Codificación para QML

Resumen

La fusión de la computación cuántica con el aprendizaje automático está allanando el camino para el Aprendizaje Automático Cuántico (QML, por sus siglas en inglés), un campo con el potencial de redefinir las capacidades computacionales en sectores como la criptografía, el descubrimiento de fármacos y las finanzas. En el núcleo de QML se encuentra la codificación de datos clásicos en estados cuánticos, una tarea tanto fundamental como compleja. El proceso de codificación permite representar la información clásica aprovechando las propiedades únicas de los sistemas cuánticos, como la superposición y el entrelazamiento, lo que facilita la ejecución de tareas intensivas en computación con una rapidez y eficiencia potencialmente sin precedentes.