Descripción: El recocido cuántico es un algoritmo cuántico diseñado para abordar problemas de optimización, buscando encontrar el estado de energía más bajo de un sistema dado. Este enfoque se basa en principios de la mecánica cuántica, donde las propiedades de superposición y entrelazamiento permiten explorar múltiples soluciones simultáneamente. A diferencia de los métodos clásicos de optimización, que pueden quedar atrapados en mínimos locales, el recocido cuántico utiliza la naturaleza probabilística de los qubits para escapar de estos mínimos y converger hacia la solución óptima. El algoritmo simula un proceso de recocido físico, donde un sistema se enfría lentamente para alcanzar su estado de energía más bajo. En el contexto de la computación cuántica, el recocido cuántico se presenta como una alternativa prometedora para resolver problemas complejos en diversas áreas, como la logística, la inteligencia artificial y la investigación operativa. Su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y explorar soluciones de manera eficiente lo convierte en una herramienta valiosa en la búsqueda de optimizaciones en sistemas complicados.
Historia: El concepto de recocido cuántico se desarrolló en la década de 1990, con contribuciones significativas de investigadores como Seth Lloyd y otros que exploraron la aplicación de la mecánica cuántica a problemas de optimización. En 2000, D-Wave Systems, una empresa canadiense, presentó el primer procesador cuántico comercial basado en recocido cuántico, marcando un hito en la historia de la computación cuántica. Desde entonces, el recocido cuántico ha evolucionado y se ha investigado en diversas aplicaciones, consolidándose como una técnica clave en la computación cuántica.
Usos: El recocido cuántico se utiliza principalmente en problemas de optimización complejos, como la planificación de rutas, la asignación de recursos y la optimización de portafolios en finanzas. También se aplica en la investigación operativa, donde se busca mejorar la eficiencia de sistemas logísticos y de producción. Además, se explora su uso en inteligencia artificial, específicamente en el entrenamiento de modelos y la mejora de algoritmos de aprendizaje automático.
Ejemplos: Un ejemplo notable del uso de recocido cuántico es el trabajo realizado por D-Wave en colaboración con empresas como Volkswagen, donde se aplicó para optimizar la planificación de rutas de vehículos. Otro caso es el uso de recocido cuántico por parte de la NASA para resolver problemas complejos en la investigación espacial, como la optimización de trayectorias de satélites.
