Computación cuántica aplicada
Explore el futuro de la computación cuántica en la Maestría de Informática.
La computación cuántica está dejando de ser una promesa distante para convertirse en una plataforma emergente que redefine los límites de la computación y la inteligencia artificial. En 2025, empresas como IBM, Google, Microsoft, Amazon, Quantinuum, IonQ y D-Wave presentaron hojas de ruta ambiciosas con avances clave hacia sistemas cuánticos con miles de qubits, computación tolerante a errores y aplicaciones reales en inteligencia artificial, optimización y simulación científica.
En este contexto de transformación tecnológica global, la Escuela Colombiana de Ingeniería ha integrado una línea de investigación en computación cuántica aplicada dentro de su Maestría en Informática. Esta línea abarca el desarrollo de algoritmos híbridos cuántico-clásicos (como QSVM y QGAN), teoría de la información cuántica, y aplicaciones de aprendizaje automático cuántico. Las capacidades se fortalecen a través de cursos especializados, tesis de maestría, publicaciones científicas y participación activa en redes internacionales.Nuestra visión es formar profesionales que comprendan y dominen las tecnologías emergentes de computación cuántica y puedan contribuir en el desarrollo de soluciones innovadoras en sectores como energía, salud, finanzas, educación y agricultura inteligente.
Cómo trabajamos computación cuántica en la Maestría en Informática
- Formación en teoría cuántica y fundamentos matemáticos aplicados a la informática
- Proyectos con frameworks como Qiskit y PyTorch para experimentos híbridos
- Desarrollos sobre hardware cuántico real sobre el computador cuántico de IBM
Publicaciones
| Título | Autor/a | Año | Enlace |
| On Quantum Wasserstein Distance of Order 1 and Two-Qubit X-States | E. Acosta, J. Agredo, L. Benavides | 2025 | En preparación |
| Generation of 3D Distributions Using Wasserstein Distance in Hybrid Quantum-Classical GANs | J.F. Franco, L.D. Benavides, Y. Jarrah, W.E. Garzón | 2025 | En publicación en The 23rd IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Management and Applications (SERA 2025) |
| Problemas no tratables: enfoques de solución mediante aprendizaje por refuerzo, técnicas de optimización y computación cuántica | J. Vallejo, M. Cañón, D. Bermúdez | 2025 | https://shre.ink/xqb1 |
Proyectos de investigación en desarrollo
- QGANs para generación de imágenes 3D en circuitos cuánticos
Implementación de generadores cuánticos entrenados con Wasserstein distance para reproducir distribuciones de alta complejidad. - Distancia de Wasserstein cuántica y su aplicación a estados tipo X
Estudio teórico y computacional de métricas cuánticas en espacios de estados reducidos, con énfasis en su aplicabilidad a ML. - Solución de problemas NP-duros con computación cuántica y reforzamiento
Exploración de técnicas de aprendizaje por refuerzo y optimización cuántica para problemas de rutas, asignación y decisiones complejas. - Teoría y aplicaciones de Máquina de Soporte Vectorial Cuánticas. Diseño y evaluación de un prototipo de QSVM híbrido con kernel cuántico, aplicado a clasificación supervisada y comparado con SVM clásica.
