Optimización y Recursos en la Computación Cuántica Aplicada a la Ingeniería de Software

Ficha técnica

Resumen

Este proyecto busca abordar los desafíos actuales en ingeniería de software cuántico, tanto en la compatibilidad de bibliotecas y frameworks que cambian rápidamente como en la optimización de recursos cuánticos en la era NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum). Además, propone el desarrollo de asistentes de programación basados en modelos de lenguaje (LLMs) para facilitar la generación y la depuración de código cuántico. En particular, se trabajará en el uso de aprendizaje automático para corregir problemas de compatibilidad cuando se actualizan las versiones de librerías cuánticas, y se explorarán métricas y herramientas que permitan a los ingenieros de software cuantificar y optimizar el uso de recursos cuánticos (por ejemplo, el entrelazamiento y la coherencia) a la hora de ejecutar algoritmos en hardware cuántico real y simulado. Como resultados, se espera contar con prototipos que automaticen la detección de incompatibilidades en el software cuántico, herramientas capaces de medir y gestionar los recursos cuánticos, y un asistente que ayude a generar y depurar código en marcos como Qiskit y Cirq. Asimismo, se publicarán lineamientos y metodologías para trabajar con software cuántico en entornos NISQ, dando lugar a contribuciones científicas que sienten las bases para futuras investigaciones en compatibilidad, optimización de recursos y asistencia inteligente al desarrollo de software cuántico.

Publicaciones bib

Becas, pasantías y estancias

En curso

José Manuel Suárez (Beca doctoral). QML - Aplicabilidad de técnicas de aprendizaje automático sobre la computación cuántica. Financiado por UNLP. Dirigido por Alejandro Fernandez. Co-Dirigido por Luis Mariano Bibbo. Duración: 1/4/2025-30/3/2030

Marcos Guillermo Lammers (Beca de experiencia laboral). Investigación y prototipado de algoritmos y herramientas de computación cuántica. Financiado por Facultad de Informática, UNLP. Dirigido por Alejandro Fernandez. Duración: 1/4/2025-31/3/2026

Concluídos

Joaquín Bogado (Beca post-doctoral). Asistentes basados en Modelos de Lenguaje para Programación en Computación Cuántica. Dirigido por Alejandro Fernandez. Duración: 1/2/2025-31/1/2026

Tesis y trabajos finales de carrera

En curso

Jose Manuel Suárez (Doctorado). Aplicación de técnicas de aprendizaje automático a la programación de circuitos cuánticos. Doctorado en Ciencias Informáticas. Dirigido por Alejandro Fernandez. Co-Dirigido por Luís Mariano Bibbó. Duración: 1/2/2025 - en curso

Marcos Guillermo Lammers (Doctorado). Computación Cuántica y sus Recursos en la Ingeniería de Software. Doctorado en Ciencias Informáticas . Dirigido por Alejandro Fernandez. Duración: 1/8/2024 - en curso

Concluídos

Facundo Tomatis y Facundo Miglierini (Tesina de grado). Dos hojas de ruta para aprender computación cuántica. Licenciatura en Informática. Dirigido por Ricardo Rosenfeld y Alejandro Fernandez. Duración: 1/2/2025 - 31/10/2025