Amazon Braket

Amazon Braket le proporciona un entorno único para diseñar, probar y ejecutar algoritmos cuánticos sin tener que configurar o administrar infraestructura, negociar acceso con distintos proveedores 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 computadoras cuánticas, incluidos los superconductores de temple cuántico y basados en puertas y el hardware de trampa de iones. Las herramientas de desarrollador entre plataformas de Amazon Braket proporcionan una experiencia uniforme de modo que no necesita aprender varios entornos de desarrollo y facilita el trabajo con distintas tecnologías de hardware cuántico para comprender qué implementación física se adapta mejor a sus aplicaciones.

Amazon Braket le facilita la ejecución de algoritmos cuánticos híbridos que combinan operaciones cuánticas con optimización y otros procesos que se ejecutan en instancias informáticas clásicas. Esto le permite crear sistemas reiterados que ayudan a migrar el efecto de errores inherente en los sistemas informáticos cuánticos de la actualidad. Amazon Braket admite la ejecución de algoritmos híbridos como trabajos completamente administrados, organizando los recursos necesarios para maximizar la eficiencia y reducir el costo.

Amazon Quantum Solutions Lab es un programa de investigación colaborativo que lo ayuda a acelerar el desarrollo de nuevas aplicaciones cuánticas. Quantum Solutions Lab lo conecta con los expertos en informática cuántica de Amazon y con sus socios tecnológicos y consultores para ayudarlo a identificar los posibles usos de la informática cuántica, desarrollar experiencia interna y colaborar en programas para diseñar y probar algoritmos cuánticos.

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 sistemas 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 brindar 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. Dado que los conjuntos de datos generalmente son muy grandes, el aprendizaje automático tendrá un impacto limitado a corto plazo. No obstante, las exploraciones anticipadas podrían arrojar conocimiento útil sobre cómo usar el hardware cuántico futuro de manera más eficiente para el aprendizaje automático.