[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.

[en] Quantum computing represents a significant advancement in computational science, offering the potential to address problems through fundamentally different computational paradigms from classical computers. One of the current prime candidates to potentially demonstrate a quantum advantage on near-term Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) devices is the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). A highly promising application of this algorithm is to tackle modern NP-hard optimization problems. In this study, the application of the QAOA algorithm is tested on an energy grid problem, aiming at the allocation of renewable energy sources, pivotal to achieving Europe's Net-Zero goal by 2050. The focus is on the Scandinavian power grid and evaluating different strategies for performing parameter optimization of QAOA ansatz circuits under various initialization strategies. This process combines fine-tuning parameters using both quantum and classical methods. Multiple extensions inspired by literature such as the Multiangle Approach, initial parameter distributions, and diverse methodologies are explored and their efficiency is discussed, highlighting Gaussian distribution as a great naive option. A new approach to improve convergence using neural networks is proposed and many techniques are applied to envision an efficient quantum algorithm capable of handling real-time demand of power grid partitioning. Error rates are discussed and the applicability of such technologies in this field is questioned rigorously.