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    Una plataforma de inteligencia artificial cuántica: QuantumSolver AI

    Autor: 
    Escánez-Expósito, José Daniel
    Fecha: 
    20/07/2023
    Palabra clave: 
    inteligencia artificial cuántica; aprendizaje automático cuántico; aprendizaje supervisado; QuantumSolver; quantum artificial intelligence; quantum machine learning; supervised learning; Máster Universitario en Computación Cuántica
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/15333
    Open Access
    Resumen:
    En este trabajo se expone el desarrollo de un potente módulo de inteligencia artificial cuántica, implementado como una ampliación de la librería cuántica de código abierto QuantumSolver, cuyo desarrollo comenzó en la Universidad de La Laguna como un Trabajo Fin de Grado. El módulo permite aplicar diversos modelos de aprendizaje supervisado cuántico sobre cualquier conjunto de datos clásico. Se ponen a disposición del usuario una selección de modelos y datos predefinidos, así como un intuitivo tutorial para añadirlos a la plataforma. Se recogen configuraciones bien conocidas para lograr ejecuciones por defecto, así como la opción de ajuste de diferentes parámetros, brindando una herramienta completa en materia de investigación. De esta manera, se describen los principales detalles de la implementación realizada, así como las representaciones diseñadas de los resultados y las conclusiones obtenidas del estudio practicado sobre los modelos añadidos.
    Descripción: 
    This project presents the development of a powerful quantum artificial intelligence module, implemented as an extension of the QuantumSolver open source quantum library, whose development began at the University of La Laguna as my Bacherlor’s Thesis. The module allows the application of several quantum supervised learning models on any classical dataset. A selection of predefined models and data are made available to the user, as well as an intuitive tutorial to add them to the platform. Well-known configurations are collected to achieve default runs, as well as the option to adjust different parameters, providing a complete tool for research. In this way, the main details of the implementation are described, as well as the designed representations of the results and the conclusions obtained from the study practiced on the added models.
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    Nombre: Escánez Expósito, José Daniel.pdf
    Tamaño: 8.326Mb
    Formato: application/pdf
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    • Área de Ingeniería y Tecnología

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