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2025 | Año Internacional de la Ciencia y la Tecnología Cuánticas (IYQ)

“En la computación cuántica, la teoría avanza bastante rápido, pero nos falta construir máquinas capaces”

Eduardo Sáenz de Cabezón dirige e interviene un Curso de Iniciación a la Computación Cuántica que aborda desde sus fundamentos básicos a aspectos actuales como Quantum Machine Learning o el estado actual de las tecnologías relacionadas

Eduardo Sáenz de Cabezón
Eduardo Sáenz de Cabezón

“En la computación cuántica, la teoría avanza bastante rápido, pero nos falta construir máquinas que sean capaces de implementar esos algoritmos”, ha afirmado Eduardo Sáenz de Cabezón, divulgador científico, profesor de Lenguajes y Sistemas Informáticos, organizador y ponente del Curso de Iniciación a la Computación Cuántica.

Sáenz de Cabezón ha explicado que “la computación cuántica es aprovechar las propiedades cuánticas de la materia, en concreto superposición y entrelanzamiento –que nos pueden sonar casi esotéricas, pero que es como funciona la materia a nivel muy pequeño– para hacer computación ”.

No obstante, “algunas propiedades asustan un poco como romper los códigos criptográficos que usamos actualmente y otras, al revés”, son prometedoras, “como, por ejemplo, entender mejor cómo son la química o cómo se pueden producir proteínas que o medicinas”, ya que los ordenadores cuánticos “aprovechan esas propiedades para resolver algunos problemas de una forma mucho más eficiente, más rápidamente de lo que es capaz de hacer cualquier ordenador clásico”.

Sobre la unión entre la computación cuántica y la inteligencia artificial (IA) ha señalado que “los modelos de IA necesitan algoritmos que trabajan sobre muchísimos datos y estos algoritmos necesitan mucha potencia de cálculo” y otra ventaja es el gasto energético, ya que entrenar esos modelos de IA tiene “una huella ecológica grande”.

Elías Fernández Combarro, catedrático de la Universidad de Oviedo y ponente del Curso de Iniciación a la Computación Cuántica de la Universidad de La Rioja

Elías Fernández Combarro, catedrático Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo, ha intervenido en el curso con la ponencia ‘Quantum Machine Learning’, en la que ha planteado “cómo podemos utilizar ordenadores cuánticos para mejorar los algoritmos de IA para sean más rápidos o que funcionen mejor, que necesiten menos datos, que consuman menos energía”, un campo que considera que “aún está muy en pañales”.

En este sentido, ha señalado que “la limitación que tenemos ahora con los ordenadores cuánticos es que son muy pequeños. Tienen ruido, tienen errores, entonces no podemos hacer”, por lo que “tenemos que protegerlos ante el ruido, hacer lo que llamamos códigos correctores de errores. Y ahí se está utilizando IA clásica en ordenadores mejorar esos esos códigos correctores de errores en los ordenadores”.

En 2025 se celebra el Año Internacional de la Ciencia y la Tecnología Cuánticas (IYQ).

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