IBM presenta módulos Qiskit para aprendizaje automático en computadoras cuánticas

Se utiliza tecnología de aprendizaje automáticoprácticamente en todas las ramas de la industria, los negocios, la ciencia y la medicina. El objetivo principal del aprendizaje automático es crear condiciones en las que las computadoras puedan procesar grandes cantidades de datos. En esta etapa, el uso de computadoras cuánticas mejora en gran medida la eficiencia del proceso.

Para una mejora exitosa de los modelos de algoritmosAprendizaje IBM lanza Qiskit Machine Learning, un conjunto de módulos de aplicaciones de código abierto para computadoras cuánticas que mejoran la velocidad y precisión del aprendizaje automático. La participación de una amplia gama de desarrolladores permitirá una implementación más rápida del aprendizaje automático en computadoras cuánticas, según los expertos de IBM.

El aprendizaje automático cuántico (QML) abre nuevas puertascapacidades en el modelado de redes neuronales y aumenta la precisión de estos modelos. Qiskit no solo proporciona simuladores de alto rendimiento para probar modelos de aprendizaje de máquina cuántica en computadoras clásicas, sino que también permite a los usuarios probarlos en dispositivos cuánticos reales, incluidos los sistemas cuánticos de IBM disponibles públicamente.

Aplicaciones prácticas de la computación cuánticapermitirá transferir tecnologías informáticas a un nivel cualitativamente superior. Se implementarán nuevas tecnologías en la investigación científica, en los vuelos espaciales, en el desarrollo de sistemas altamente eficientes para los juegos en la nube y en el aumento de la velocidad de Internet.

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