[ca] La computació quàntica representa un avenç significatiu en la ciència computacional, oferint el potencial per abordar problemes mitjançant paradigmes computacionals fonamentalment diferents dels de les computadores clàssiques. Un dels principals candidats actuals per demostrar un avantatge quàntic en dispositius quàntics sorollosos d'escala intermèdia (NISQ) és l'Algorisme d'Optimització Aproximada Quàntica (QAOA). Una aplicació altament prometedora d'aquest algorisme és abordar problemes moderns d'optimització NP-difícils. En aquest estudi, es prova l'aplicació de l'algorisme QAOA en un problema de la xarxa energètica, amb l'objectiu d'assignar fonts d'energia renovable, que és fonamental per assolir l'objectiu d'Europa de zero emissions netes per al 2050. L'enfocament se centra en la xarxa elèctrica escandinava i en l'avaluació de diferents estratègies per realitzar l'optimització de paràmetres dels circuits ansatz de QAOA sota diverses estratègies d'inicialització. Aquest procés combina l'ajust fi de paràmetres utilitzant mètodes tant quàntics com clàssics. S'exploren múltiples extensions inspirades en la literatura, com l'Enfocament Multiangle, distribucions de paràmetres inicials i diverses metodologies, i es discuteix la seva eficiència, destacant la distribució gaussiana com una excel·lent opció ingènua. Es proposa un nou enfocament per millorar la convergència utilitzant xarxes neuronals i s'apliquen moltes tècniques per albirar un algorisme quàntic eficient capaç de gestionar la demanda en temps real de la partició de la xarxa elèctrica. Es discuteixen les taxes d'error i es qüestiona rigorosament l'aplicabilitat d'aquestes tecnologies en aquest camp.

[es] La computación cuántica representa un avance significativo en la ciencia computacional, ofreciendo el potencial para abordar problemas mediante paradigmas computacionales fundamentalmente diferentes a los de las computadoras clásicas. Uno de los principales candidatos actuales para demostrar una ventaja cuántica en dispositivos cuánticos ruidosos de escala intermedia (NISQ) es el Algoritmo de Optimización Aproximada Cuántica (QAOA). Una aplicación altamente prometedora de este algoritmo es abordar problemas modernos de optimización NP-difíciles. En este estudio, se prueba la aplicación del algoritmo QAOA en un problema de la red energética, con el objetivo de asignar fuentes de energía renovable, lo cual es fundamental para lograr el objetivo de Europa de cero emisiones netas para 2050. El enfoque se centra en la red eléctrica escandinava y en la evaluación de diferentes estrategias para realizar la optimización de parámetros de los circuitos ansatz de QAOA bajo diversas estrategias de inicialización. Este proceso combina el ajuste fino de parámetros utilizando métodos tanto cuánticos como clásicos. Se exploran múltiples extensiones inspiradas en la literatura, como el Enfoque Multiángulo, distribuciones de parámetros iniciales y diversas metodologías, y se discute su eficiencia, destacando la distribución gaussiana como una excelente opción ingenua. Se propone un nuevo enfoque para mejorar la convergencia utilizando redes neuronales y se aplican muchas técnicas para vislumbrar un algoritmo cuántico eficiente capaz de manejar la demanda en tiempo real de la partición de la red eléctrica. Se discuten las tasas de error y se cuestiona rigurosamente la aplicabilidad de estas tecnologías en este campo.