Un algoritmo que combina técnicas de computación cuántica y clásica para resolver problemas de manera más eficiente.Un algoritmo híbrido es una estrategia computacional que combina técnicas de computación cuántica y clásica para resolver problemas de manera más eficiente que cualquiera de los dos enfoques por separado. Las computadoras cuánticas sobresalen en ciertas tareas, como factorizar números grandes o simular sistemas cuánticos, pero son ruidosas, propensas a errores y limitadas en el número de qubits que pueden manejar de manera confiable. Las computadoras clásicas, por otro lado, son estables y potentes para muchas tareas, pero tienen dificultades con problemas que requieren explorar un vasto espacio de soluciones. Los algoritmos híbridos buscan obtener lo mejor de ambos mundos al delegar las partes de un problema que se adaptan a la mecánica cuántica al procesador cuántico, mientras que la computadora clásica maneja el resto, como la optimización, la corrección de errores o el pre y postprocesamiento.
El concepto de computación híbrida cuántico-clásica ganó impulso en la década de 2010, particularmente con la propuesta de algoritmos cuánticos variacionales por Alberto Peruzzo y sus colegas en 2014, y el desarrollo del algoritmo de optimización aproximada cuántica por Edward Farhi y sus colegas en 2014. Estas ideas fueron impulsadas por las limitaciones de los primeros dispositivos cuánticos, que eran demasiado pequeños y ruidosos para la corrección de errores cuántica completa.
En un algoritmo híbrido típico, la computadora clásica prepara un problema, lo divide en partes más pequeñas y envía las partes adecuadas para la mecánica cuántica al procesador cuántico. El procesador cuántico realiza un cálculo—a menudo una tarea variacional o de muestreo—y devuelve los resultados a la computadora clásica, que luego los analiza, ajusta parámetros e itera. Este bucle de retroalimentación, conocido como solucionador propio variacional cuántico o algoritmo de optimización aproximada cuántica, permite que el sistema refine su solución a lo largo de múltiples ejecuciones sin requerir que el hardware cuántico sea perfecto. La parte clásica también maneja la mitigación de errores, corrigiendo el ruido en las mediciones cuánticas.
Los algoritmos híbridos se utilizan en simulaciones de química cuántica, problemas de optimización en logística y finanzas, y tareas de aprendizaje automático. Un ejemplo notable es la optimización de redes eléctricas, donde un algoritmo híbrido puede gestionar la programación compleja de la distribución de energía de manera más eficiente que los métodos clásicos por sí solos.
El término 'híbrido' en este contexto a menudo se refiere al 'santo grial' de la computación cuántica, porque permite que los dispositivos cuánticos de escala intermedia con ruido (NISQ) actuales sean útiles antes de que se construyan computadoras cuánticas totalmente tolerantes a fallos.






















