En el campo de la superresolución, que busca reconstruir datos de alta resolución a partir de observaciones de baja resolución, se han aplicado métodos de aprendizaje profundo clásicos con gran éxito. Sin embargo, estos métodos requieren redes cada vez más profundas, conjuntos de datos grandes y una gran cantidad de cómputo para capturar correlaciones detalladas. En este trabajo, se presenta el primer estudio que investiga circuitos cuánticos para superresolución.
La propuesta se basa en Circuitos Cuánticos Variacionales (VQCs) con Mediciones Adaptativas No Locales (ANO). A diferencia de los VQCs convencionales con lecturas fijas de Pauli, ANO introduce observables hermíticos multiqubit entrenables, lo que permite que el proceso de medición se adapte durante el entrenamiento. Este diseño aprovecha el espacio de Hilbert de alta dimensión de los sistemas cuánticos y la estructura representativa proporcionada por la entrelazamiento y superposición.
Los experimentos demuestran que los ANO-VQCs logran una resolución hasta cinco veces mayor con un tamaño de modelo relativamente pequeño, lo que sugiere una nueva dirección prometedora en la intersección del aprendizaje automático cuántico y la superresolución.
En el ámbito de la tecnología y el desarrollo de software a medida, empresas como Q2BSTUDIO destacan por su experiencia en la implementación de soluciones personalizadas para diversas necesidades empresariales. Estos servicios van desde la creación de aplicaciones a medida hasta la implementación de inteligencia artificial para empresas y la ciberseguridad.
Además, Q2BSTUDIO cuenta con amplia experiencia en la implementación de servicios en la nube, como AWS y Azure, así como en la integración de servicios de inteligencia de negocio, como Power BI, para mejorar la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.
