Modelado de algoritmos cuánticos para la simulación de redes neuronales biológicas

Resumen

Este proyecto tiene como objetivo explorar el potencial de los algoritmos cuánticos en la simulación de redes neuronales biológicas. Aprovechando la computación cuántica en la nube proporcionada por IBM Quantum, se integran técnicas avanzadas de inteligencia artificial (IA) para optimizar y mejorar los modelos neuronales. Se utilizan datos detallados de conectividad y expresión génica obtenidos del Allen Brain Atlas, procesados y limpiados para facilitar su uso en simulaciones cuánticas. Los resultados demuestran la capacidad de los algoritmos cuánticos para manejar la complejidad de las redes neuronales biológicas, proporcionando una herramienta poderosa para la investigación en neurociencia y biología. La computación cuántica ofrece ventajas significativas en términos de eficiencia y escalabilidad para la simulación de sistemas biológicos complejos. Este trabajo detalla los pasos realizados, los resultados obtenidos y las conclusiones derivadas del proceso, destacando el papel crucial de la IA en la optimización de los parámetros del circuito cuántico y en el análisis de los resultados de las simulaciones