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Gestión de Recursos de Computación Cuántica en la Era NISQ

QML - Aplicabilidad de técnicas de aprendizaje automático sobre la computación cuántica

El objetivo general de este plan de trabajo es el aprovechamiento de metodologías propios del campo de la IA tendientes hacia el perfeccionamiento del software cuántico, considerando que una de las características de este último en la actualidad es su pronunciada curva de aprendizaje que dificultan su aplicabilidad sobre problemas realistas; más precisamente abordando el análisis de alternativas, oportunidades y dificultades aplicativas asociadas en relación a las técnicas actuales de algoritmia cuántica. Para eso se focalizará en la proposición y desarrollo de algoritmos superadores así como herramientas que permitan la integración de métodos de aprendizaje automático sobre cómputo cuántico en diferentes etapas de la ingeniería del software cuántica, ya sea en etapas de análisis de requerimientos, desarrollo o implementación, testing y despliegue de aplicaciones. En este aspecto será crucial la consideración de la era cuántica actual de escala intermedia ruidosa (NISQ) y sus dificultades asociadas, por ejemplo la mitigación de ruido, adaptación sobre la topologìa física de ejecución subyacente o el impacto de la extensión de circuitos cuánticos en relación a la precisión debido a tiempos de decoherencia, que requerirá del establecimiento de métricas adecuadas que posibiliten la toma de decisiones a la hora de determinar ante qué tipo de problemas y recursos de hardware disponibles son aplicables o no determinadas metodologías, a fin de brindar a los ingenieros de software de la era cuántica una herramienta significativa a la hora de la utilización de las propuestas descritas para el abordaje de problemas complejos. Este plan de trabajo busca explorar nuevas fronteras en la convergencia de la inteligencia artificial (IA) y la computación cuántica (QC), abriendo nuevas posibilidades para el desarrollo de técnicas superadoras en el procesamiento de datos y la toma de decisiones automatizada. Intentando fusionar el potencial de aceleración computacional que promete la QC a partir de propiedades de la mecánica cuántica como la superposición, el entrelazamiento y el tratamiento de la complejidad exponencial de ciertos problemas actualmente difíciles conjuntamente con la enorme aplicabilidad resolutiva del ML, a fin de poder abordar problemas duros que actualmente no es viable abordar, así como también lograr una mayor eficiencia computacional sobre aplicaciones de IA actuales.

Heurísticas de adaptación en el diseño de sistemas Iudificados para proyectos colaborativos

Técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) e Inteligencia Artificial (IA) para la producción de escritos judiciales en Lenguaje Claro

Relevamiento y análisis del estado del arte en prácticas de requerimientos en la Argentina

Diseño e implementación de una solución para realizar experimentos con pulseras y mangas con capacidades hápticos

Técnicas de NLP e IA para identificar similaridades en textos no estructurados

Investigación y prototipado de algoritmos y herramientas de computación cuántica

Observatorio Valores del Suelo

Arquitectura de billeteras electrónicas de código abierto para criptomonedas con privacidad en clientes livianos

El objetivo general de la investigación es contribuir la adopción de tecnología Blockchain por fuera del ´ámbito especulativo/financiero, haciendo especial hincapié en aquellas que consideran el derecho a la privacidad de sus usuarios. El objetivo específico es proponer una arquitectura de referencia para aplicaciones que operen criptomonedas con privacidad (privacy coins) desde dispositivos móviles y/o de bajos recursos computacionales (clientes livianos). La definición de una arquitectura de referencia busca responder las siguientes interrogantes: • ¿Cuáles son los proyectos más relevantes en el universo de privacy coins, cuáles de ellos deben ser sujeto de estudio para la arquitectura de referencia? • ¿Qué tipo de arquitectura utilizan las aplicaciones móviles de privacy coins encuentran implementadas y desplegadas en producción? • ¿Existen requisitos funcionales y no funcionales comunes entre las implementaciones de distintos protocolos de privacy coins? • ¿Qué componentes son extrapolables de un cliente liviano de una criptomoneda de transacciones públicas a una privacy coin y cuáles no lo son? • ¿Qué otras características aspectos deben considerarse para este tipo clientes livianos en privacy coins? (por ejemplo: modelos de seguridad, disponibilidad, rendimiento) A su vez se realizara una implementación modelo para probar la factibilidad de la propuesta y compararla con arquitecturas relevadas. Como trabajos a futuro se abren dos enfoques complementarios. El primero metodológico, centrado en determinar métricas que posibiliten un análisis del estado de situación de estos proyectos en base a sus características concretas presentes en sus repositorios de código abierto que permitan contrarrestar el carácter subjetivo/promocional presente en la literatura gris de los mismos. Contar con tales métricas también contribuiría activamente en otros estudios propios de otros campos de la ciencia (Económicas y Sociales). El segundo, de carácter técnico, centrado en la aplicación practica de tecnologías blockchain en pequeños dispositivos posibilitando así una verdadera democratización y de-centralización de este nuevo tipo de tecnologías sin que su uso y aplicación tenga implicaciones negativas sobre la privacidad de la información que estas cadenas de bloques almacenan, ni signifique un riesgo de la confidencialidad y soberanía de los usuarios sobre su propia información.