Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

Este trabajo se desarrollará en la intensificación en Computación de los estudios del grado en Ingeniería Informática de la ESIIUCLM. Está enfocado desde la perspectiva de las asignaturas de "Diseño de Algoritmos" y "Teoría de Autómatas y Computación" fundamentalmente, aunque el modelo de aplicación de Redes Neuronales tiene estrechas relaciones con otras asignaturas de la intensificación relacionadas con IA.

Se trata de un TFG que amplia el rango de trabajo del modelo de neurona cuántica de McCullock-Pitts que opera con valores binarios, hasta alcanzar el dominio contínuo 0-1.

La implementación de la lógica booleana sobre el modelo computacional cuántico entraña una complejidad muy significativa.

Se pretende ilustrar de manera práctica la potencialidad de los modelos de computación híbrida, clásica-cuántica, así como comparar el modelo desarrollado que se fundamenta en neuronas implementadas sobre computación cuántica con la opción de la RN equivalente implementada en computación clásica.

 

Metodología y Competencias

Recopilación de documentación y asimilación tanto de los principios cuánticos computacionales, como del modelo computacional implementado en las redes neuronales.

Estudio comparativo entre la opción de aprovechar el paralelismo cuántico intrínseco en un modelo clásico de red neuronal, y, la opción de implementar sobre computación cuántica la función de cada neurona.

En particular, se desarrollan las competencias específicas CM1, CM3 y CM4

 

Medios a utilizar

Ordenador clásico.

Simulador cuántico QSimov

 

Bibliografía

• "An Introduction to Quantum Computing"
  • https://people.cs.umass.edu/~strubell/doc/quantum_tutorial.pdf
• "An Introduction to Neural Networks"
  • https://www.infor.uva.es/~teodoro/neuro-intro.pdf