Un dels problemes amb els quals s'enfronta la computació quàntica és el de l'optimització de la compilació d'un circuit quàntic. El procés de compilació inclou bàsicament dues etapes: síntesi del circuit a executar en termes de les portes quàntiques suportades pel processador, i adaptació del circuit a executar a les limitacions de connectivitat imposades pel processador. En aquest treball, he abordat el segon d'aquests problemes, conegut amb el nom de Quantum Circuit Layout (QCL). Per a la seva resolució, he intentat usar tècniques de Reinforcement Learning (RL), que requereixen modelitzar prèviament el problema en termes d'un Markov Decision Process (MDP). En concret, descric dos MDP's finits la solució dels quals proporciona una solució a una part del problema del QCL. El problema principal és dissenyar un mètode que permeti efectivament resoldre aquests MDP's, ni que sigui de manera aproximada. En el treball es discuteixen dues aproximacions al problema. La primera d'elles utilitza una variant de l'algoritme usat per AlphaZero, dissenyat amb l'objectiu d'entrenar a una màquina per tal que aprengui a jugar als jocs d'Escacs, Shogi i Go. La segona utilitza una aproximació més estàndard coneguda com a Deep Q-Learning (DQL).One of the challenges in quantum computing is the problem of optimizing quantum circuit compilation. The compilation process involves two main stages: synthesizing the circuit to be executed in terms of the quantum gates supported by the processor, and adapting the circuit to the connectivity limitations imposed by the processor. In this work, I have addressed the second of these problems, known as Quantum Circuit Layout (QCL). To tackle this problem, I have attempted to use Reiforcement Learning (RL) techniques, which require modeling the problem as a Markov Decision Process (MDP). Specifically, I describe two finite MDPs whose solution provides a solution to a part of the QCL problem. The main problem is to design a method that effectively solves these MDPs, even if it is only an approximate solution. In the thesis two approaches to the problem are discussed. The first one uses a variant of the algorithm used in AlphaZero, designed to train a machine to learn how to play Chess, Shogi, and Go. The second approach uses a more standard approximation known as Deep Q-Learning (DQL)
