Amazon Braket

Amazon Braket le proporciona un entorno único para crear, probar y ejecutar algoritmos cuánticos sin tener que configurar o administrar infraestructura, negociar acceso con distintos proveedores de hardware cuántico ni escribir código para integrar distintos entornos. Amazon Braket proporciona blocs de notas de Jupyter completamente administrados que puede utilizar para explorar posibles aplicaciones, visualizar sus resultados y optimizar algoritmos cuánticos. Puede optar por blocs de notas con herramientas de desarrollador preinstaladas, algoritmos de muestra y tutoriales que le permitan comenzar rápidamente.

Amazon Braket le brinda acceso a distintos tipos de hardware, como destempladores cuánticos y sistemas basados en puertas construidos con qubits superconductores y trampas de iones. Las herramientas de desarrollo multiplataforma de Amazon Braket proporcionan una experiencia consistente para que no tenga que aprender múltiples entornos de desarrollo. Esto facilita la exploración de qué tecnología de informática cuántica es la más adecuada para sus aplicaciones.

El Laboratorio de soluciones de Amazon Quantum es un programa colaborativo de investigación y consultoría que lo conecta con los expertos en informática cuántica de AWS y nuestros socios tecnológicos y de consultoría. Sus compromisos se adaptan específicamente a las necesidades de la organización, y le ayudan a construir una experiencia interna y a acelerar el desarrollo de nuevas aplicaciones cuánticas.

Con Amazon Braket puede crear y ejecutar algoritmos cuánticos híbridos que combinan operaciones cuánticas con optimización y otros procesos ejecutables en ordenadores clásicos. Los algoritmos híbridos hacen uso de un enfoque iterativo para ayudar a mitigar el efecto de los errores inherentes a los sistemas informáticos cuánticos actuales.

Amazon Braket ofrece informática cuántica como un servicio en la nube de AWS, de modo que puede aplicar las mejores prácticas de la nube de su organización y también aprovechar las capacidades Elastic Compute y de aprendizaje automático desde la misma consola. El apoyo nativo de AWS a los servicios de seguridad y administración de los sistemas de alerta temprana simplifica el control de acceso, la protección de datos, la supervisión operacional y la auditoría.

Si bien se han introducido muchos métodos de aproximación, la simulación de sistemas cuánticos en física y química aún representa un desafío importante para las computadoras clásicas. No obstante, las características exclusivas de las computadoras cuánticas y la habilidad de manipular los estados mecánicos cuánticos en forma nativa crean el potencial para resolver importantes problemas con eficiencia, por ejemplo, describir la estructura electrónica de las moléculas. La simulación de los sistemas cuánticos tendrá amplias aplicaciones, incluido el diseño de nuevos materiales y catalizadores, el descubrimiento de fármacos y la exploración de superconductores de alta temperatura.

Los problemas de optimización son variados en las distintas industrias, entre ellas, telecomunicaciones, logística de la cadena de suministro y servicios financieros. Encontrar el enfoque óptimo entre un conjunto de alternativas puede abrumar a los ordenadores clásicos ya que la cantidad de combinaciones posibles incrementa la complejidad. La informática cuántica se puede usar para solucionar una amplia variedad de estos problemas, por ejemplo, en el campo de la optimización combinatoria, mediante la aceleración de los algoritmos de programación lineales y los métodos Monte Carlo. Si bien las futuras computadoras cuánticas con corrección de errores incrementan la velocidad comprobable, los dispositivos a corto plazo se pueden usar para ejecutar algoritmos heurísticos que ya podrían ofrecer una ventaja.

El aprendizaje automático proporciona métodos para que los sistemas aprendan de los datos, identifiquen patrones y tomen decisiones de una manera autónoma. Las computadoras cuánticas escalables con corrección de errores pueden mejorar muchas de las herramientas más utilizadas en aprendizaje automático, incluidos los sistemas de recomendación y las máquinas de vectores de soporte para la clasificación. La informática cuántica también tiene el potencial de ofrecer una clase más variada de modelos de aprendizaje.