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

-2025-

Lammers, Marcos Guillermo, Holik, Federico Hernán and Fernández, Alejandro. 2025. Gestión de recursos cuánticos en la Era NISQ: implicaciones y perspectivas desde la ingeniería de software. 107–120.   bib

Suárez, José Manuel, Bibbó, Luis Mariano, Bogado, Joaquín and Fernandez, Alejandro. 2025. Taxonomy of migration scenarios for Qiskit refactoring using LLMs. 65–79.  bib

Tomatis, Facundo, Miglierini, Facundo, Rosenfeld, Ricardo and Fernández, Alejandro. 2025. Hoja de ruta para aprender computación cuántica. 15–18.  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 (Estancia post-doctoral). Asistentes basados en Modelos de Lenguaje para Programación en Computación Cuántica. Dirigido por Alejandro Fernandez. Duración: 1/2/2025-31/1/2026

Ignacio Schwindt (Practica Profesional Supervisada). RAGs para refactorización de Código Qiskit en Software Cuántico.. Dirigido por Joaquín Bogado. Duración: 25/8/2025-23/12/2025

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