Revista Sistemas

Computación Cuántica: Mitos y Realidades

Juan G. Lalinde Pulido — 2024-12-18

La computación cuántica ha trascendido los límites del laboratorio para convertirse en un tema central en la tecnología, la economía y la sociedad. En palabras de Isaac Chuang, profesor del MIT que trabajó con IBM en el desarrollo de los primeros computadores cuánticos, “Lo que está impulsando el entusiasmo es la verificación de que la computación cuántica es real. Ya no es el sueño de los físicos, sino la pesadilla de los ingenieros”.

De vuelta a la moda cuántica

Jaime Enrique Gómez Hernández — 2024-12-18

Un día cualquiera después de una cita odontológica, la doctora, una gran amiga mía, me pidió que le explicara brevemente mecánica cuántica. Vaya mi sorpresa. Para nada dudé de la inteligencia de mi amiga, ni de su capacidad para entender, ni que yo no pudiera explicar los principios cuánticos de forma sencilla, pero con lo que no pude fue con la curiosidad de saber de dónde se había originado la pregunta tan particular.

Sucede que al igual que muchos términos científicos, la denominación de “cuántica” está siendo usada por una corriente de “nueva era” para tratar de validar, darle visos de seriedad o de fundamento formal de sus creencias. Entonces se encuentra uno con términos tan diversos como homeopatía cuántica, coaching cuántico, mente cuántica, sanación cuántica por entrelazamiento de mentes (análogo del entrelazamiento cuántico), en fin, toda una selva de términos. Y sorpresivamente no es una cuestión nueva. Esta manipulación perversa de términos es tan vieja como el habla y es parte de la evolución de las lenguas humanas, tenga fundamento o no, nos guste o no.

Catalina Albornoz

Juan Guillermo Lalinde Pulido — 2024-12-18

Tu formación académica diversa, háblanos un poco acerca de tu formación y cómo decidiste orientar tu educación. Lo primero es que me encantan las matemáticas y la física. Cuando estaba en el colegio hice una prueba de aptitud, y me salió que podía estudiar lo que quisiera, y yo pensé: gracias, pero no me sirve ¿qué debería estudiar? Creo que la primera carrera que me salió fue medicina, pero me daba miedo ser cirujana la verdad tener a la vida a alguien en las manos me daba miedo entonces dije no. La segunda opción era ingeniería entonces le pregunté a la persona que me hizo la prueba ¿qué es lo que más tiene física y matemáticas? Y curiosamente en vez de decirme estudia física y matemáticas me sugirieron ingeniería mecánica. Creí que estudiar ingeniería mecánica era ser inventora, después, hablando con un amigo en la universidad, descubrí que ingeniería electrónica, estaba súper chévere, y tenía más matemáticas y más física. Así que, en realidad me terminó gustando más electrónica, y en el fondo me siento un poquito más como ingeniera electrónica. Me encantó, me enfoqué en sistemas de control, hice maestría en eso, estaba muy orientada hacia la academia. Estudiando en la Universidad de los Andes en Colombia, y desde allá hice un énfasis en educación, mis intereses siempre han sido muy variados y me he dejado llevar por lo que me gusta, no importa que no combinen. Así que estudie ingeniería mecánica, ingeniería electrónica y opción de educación.

Pronóstico de Mediciones Eléctricas utilizando aprendizaje de máquina cuántico

Jonathan J. Montes Campos — 2024-12-18

La telemedida es un conjunto de actividades que hacen parte del subproceso de aseguramiento de ingresos en las empresas del sector eléctrico. Utiliza plataformas de software y hardware especializadas que permiten el acceso remoto a los datos capturados por los medidores habilitados para ello, con el propósito de hacer análisis y crítica de los consumos de los clientes y registros de energía generada por las centrales de generación de energía. En este trabajo se presenta un experimento desarrollado en conjunto con EPM - Empresas Públicas de Medellín E.S.P., en el cual se usa computación cuántica para predecir valores futuros de las mediciones eléctricas.

Computación cuántica

Daniel Sierra Sosa — 2024-12-18

Antes de abordar el temario a tratar, cada uno de los invitados hizo un breve resumen de su trayectoria profesional: Alberto Maldonado, doctorado del Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional (CIC IPN) de México; Qiskit Advocate IBM Quantum; Mentor QOSF Mentorship Program and Womanium in quantum; Ambassador Unitary Fund y Admin Quantum Universal Education. Diego Emilio Serrano, Director de Ingeniería en Panasonic, USA, Promotor y divulgador de la computación cuántica por diversos medios, incluido su propio canal en YouTube. Y Gonzalo Mejía Jaramillo, EPM, Medellín, Colombia. Arquitecto de TI que lidera el proyecto de utilización de Computación Cuántica para detectar outliers en telemedidas.

La amenaza cuántica. El día “Q” y sus implicaciones para la seguridad global

Jeimy José Cano Martínez — 2024-12-18

El “Día Q” marca un punto de inflexión en la ciberseguridad global: el día en que las computadoras cuánticas tengan la capacidad de romper los algoritmos criptográficos clásicos, que protegen gran parte de la información sensible a nivel mundial. Aunque la llegada precisa de este día es incierta, las fuentes coinciden en que la amenaza es real y requiere una acción inmediata por parte de Estados y organizaciones. Esta breve reflexión hace una revisión los desafíos claves de esta amenaza cuántica revisando algunos de los algoritmos vigentes para la seguridad de las comunicaciones por internet, los retos de la migración a algoritmos poscuánticos y el plan de migración que se debe concretar para limitar las consecuencias por la materialización de esta amenaza. En este sentido, la planeación estratégica, la colaboración y una visión integral se convierten en el marco de trabajo básico para disminuir la amenaza, reducir la vulnerabilidad y mitigar los impactos para hacer más resiliente la infraestructura de seguridad y control global y empresarial.

Métodos de Codificación para QML

Samuel Lopera Torres — 2024-12-18

La fusión de la computación cuántica con el aprendizaje automático está allanando el camino para el Aprendizaje Automático Cuántico (QML, por sus siglas en inglés), un campo con el potencial de redefinir las capacidades computacionales en sectores como la criptografía, el descubrimiento de fármacos y las finanzas. En el núcleo de QML se encuentra la codificación de datos clásicos en estados cuánticos, una tarea tanto fundamental como compleja. El proceso de codificación permite representar la información clásica aprovechando las propiedades únicas de los sistemas cuánticos, como la superposición y el entrelazamiento, lo que facilita la ejecución de tareas intensivas en computación con una rapidez y eficiencia potencialmente sin precedentes.