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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/32374 Cómo citar
Título: Aplicaciones de computación cuántica a la inteligencia artificial
Autor: Cobelli, Nicolás
Juambeltz, Nelson
Pérez, Javier
Techera, Melisa
Título Obtenido: Ingeniero en Computación
Facultad o Servicio que otorga el Título: Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería
Tutor: Nesmachnow, Sergio
Viola, Alfredo
Tipo: Tesis de grado
Palabras clave: Computación cuántica, Aprendizaje automático, Optimización, Virtual Savant, Problema de sincronización de ómnibus, Problema de clasificación de iris, Problema del cáncer de mama
Fecha de publicación: 2022
Resumen: La computación cuántica es una disciplina en auge que ofrece nuevas posibilidades a la hora de resolver diferentes problemas computacionales. En este trabajo se explora el uso de la computación cuántica y máquinas de soporte vectorial como modelos de aprendizaje automático para la resolución de tres diferentes escenarios. Un problema de clasificación binaria de células cancerosas, un problema de clasificación multi-clase sobre especies de flores y un problema de optimización de líneas de ómnibus. Las pruebas se realizaron utilizando el cluster del Centro Nacional de Supercomputación y se compararon las soluciones obtenidas mediante computación cuántica con otras obtenidas utilizando métodos de clasificación tradicionales. Los resultados obtenidos muestran un mejor desempeño de la solución cuántica en ambos problemas de clasificación y un peor desempeño en el problema de optimización.
Editorial: Udelar.FI
Citación: Cobelli, N., Juambeltz, N., Pérez, J. y otros. Aplicaciones de computación cuántica a la inteligencia artificial [en línea] Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2022.
Licencia: Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Aparece en las colecciones: Tesis de grado - Instituto de Computación

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