Quantum Experiments Open es una iniciativa de código abierto que acerca la frontera entre la computación cuántica y la inteligencia artificial a la comunidad de investigación y desarrolladores, demostrando cómo los clasificadores variacionales cuánticos VQC pueden implementarse y entrenarse para distinguir entre dos clases de datos, por ejemplo muestras benignas frente a maliciosas, y ofreciendo un marco reproducible que pone de manifiesto el potencial de los algoritmos híbridos cuántico clásico en IA y ciberseguridad.
El proyecto se integra de forma nativa con Amazon Braket, el servicio de computación cuántica totalmente gestionado de AWS, lo que permite pasar sin fricciones de pruebas locales a experimentos a escala en la nube. La implementación de referencia emplea el simulador de vectores de estado SV1 disponible en Braket, capaz de soportar hasta 34 qubits, lo que facilita trabajar con cargas de trabajo cuánticas realistas sin requerir acceso directo a hardware físico y manteniendo las mismas APIs que permiten una transición sencilla a dispositivos reales.
El flujo de trabajo del algoritmo es claro y reproducible: los parámetros del circuito cuántico se inicializan con valores aleatorios pequeños, se optimizan con el optimizador Adam para minimizar la pérdida de entropía cruzada binaria, se evalúan con métricas como exactitud, matriz de confusión e informe de clasificación, y finalmente se visualiza la evolución de la pérdida durante el entrenamiento. Estos pasos se pueden ejecutar en notebooks de Braket en instancias como ml.t3.medium y luego despacharse a SV1 para simulación, combinando la comodidad de la infraestructura gestionada con la escalabilidad de recursos cuánticos en la nube.
Quantum Experiments Open ofrece además flexibilidad con dos variantes del mismo algoritmo VQC: una versión completa, pensada para ejecuciones más largas y lotes grandes que proporcionan resultados más fieles, y una versión rápida, optimizada para iteraciones ágiles con menos épocas y conjuntos de datos reducidos, ideal para pruebas rápidas directamente en notebooks antes de comprometerse con ejecuciones a gran escala. El proyecto es totalmente open source bajo licencia MIT y la comunidad está invitada a contribuir y adaptar el código para experimentos y aplicaciones propias.
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