Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

La computación cuántica es un nuevo paradigma de computación que sufre un auge importante en los últimos años. Este auge está motivado por varias razones. En primer lugar, la llegada al límite de la escala de integración de los microchips y la aparición de fenómenos cuánticos como el efecto tunel que impide el correcto funcionamiento del mismo. El segundo motivo, es que plantea una forma radicalmente novedosa de procesar la información, completamente distinta de aquella a la que estamos acostumbrados basada en la computación determinista del modelo Von Neumann. La nueva forma de procesar información se apoya en propiedades exclusivas de la mecánica cuántica como la superposición de estados que da lugar al paralelismo cuántico, la interferencia y el entrelazamiento cuánticos.

 

Sin lugar a duda la computación cuántica promete resultados disruptivos. En este campo se están desarrollando 2 principales modelos de computadores cuánticos, el modelo de circuitos y el de quantum annealing. El presente trabajo se centrará en quantum annealing que en esencia prepara un sistema cuántico en un estado conocido y se deja evolucionar dicho sistema de forma natural para llegar al estado de mínima energía, el cuál será nuestra solución al problema. Debido a la naturaleza de estos computadores y a su no universalidad, los problemas que solucionan son principalmente de optimización y de sampling.

 

Los problemas de optimización combinatoria son un tipo de problemas ampliamente aplicados a áreas como finanzas, machine learning, medicina... Este tipo de problemas puede admitir una representación como problemas QUBO que permitan ser abordados mediante el esquema de quantum annealing disponible en los computadores cuánticos de D-Wave. Sin embargo, los problemas QUBO carecen de restricciones mientras que, en general, los problemas de optimización combinatoria suelen llevar asociadas restricciones por lo que la transformación inicial plantea retos interesantes. En el presente trabajo se estudiará dicha transformación en el formato QUBO además de la implementación y resolución de los problemas en cuestión mediante el quantum annealing de D-Wave.

 

 

Metodología y Competencias

Metodología:

1. El alumno realizará una revisión de los recursos disponibles en la red sobre problemas de optimización y sobre computación cuántica adiabatica.
2. Describirá el proceso para pasar de los problemas objetivo al esquema QUBO
3. Estudiará las caracteristicas de la oferta de D-Wave
4. Describirá el proceso para implementar problemas QUBO en D-Wave

Con este TFG el alumnos adquirirá las siguientes competencias de la tecnologia especifica de Computación:

• [CM1] Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la informática.
• [CM3] Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.

 

Medios a utilizar

Se necesitará un ordenador con acceso a internet para poder acceder a las fuentes de información y
servicios prestados por las empresas.
El ordenador deberá tener una capacidad suficiente que permita ejecutar en el entorno proporcionado por D-Wave.
Todos los medios necesarios se encuentran disponibles en el grupo de investigación de los directores.

 

Bibliografía

• Nielsen, Michael A. and Chuang, Isaac L.
  • Quantum Computation and Quantum Information, 2000. Cambridge University Press
• D-Wave
  • https://www.dwavesys.com/
• Kochenberger, Gary; Hao, Jin-Kao (2014)
  • "The unconstrained binary quadratic programming problem: a survey"
• Glover, Fred; Kochenberger, Gary (2019)
  • "A Tutorial on Formulating and Using QUBO Models"