Descripción: Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en el cerebro humano, diseñado para reconocer patrones y resolver problemas complejos. Estas redes están compuestas por nodos interconectados, conocidos como neuronas, que trabajan en conjunto para procesar información. Cada neurona recibe entradas, las transforma mediante funciones matemáticas y produce una salida que se transmite a otras neuronas. Este proceso se asemeja a cómo las neuronas biológicas transmiten señales en el cerebro. Las redes neuronales pueden ser entrenadas utilizando grandes volúmenes de datos, ajustando sus conexiones internas para mejorar la precisión de sus predicciones. En el contexto de la inteligencia artificial, las redes neuronales cuánticas aprovechan las propiedades de la mecánica cuántica, como la superposición y el entrelazamiento, para realizar cálculos de manera más eficiente que sus contrapartes clásicas. Esto les permite abordar problemas que son intratables para las computadoras tradicionales, como la optimización de sistemas complejos y el análisis de grandes conjuntos de datos. La combinación de redes neuronales y computación cuántica representa un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial, abriendo nuevas posibilidades para el desarrollo de algoritmos más potentes y eficientes.
