El proyecto

Quantum Computing for Real Industries

Objetivos del proyecto

OE1

Formalización y programación cuántica de problemas habituales en el dominio industrial. Distribución y logística, industria 4.0, Energía y Automoción, Ciberseguridad industrial.

  • Formulación y adaptación de problemas a las plataformas de computación para los casos estudiados.
  • Computación de los casos en las plataformas cuánticas disponibles, Annealers. y Universal Quantum Computers, y quantum inspired con aproximaciones híbridas

OE2

Desarrollo de una base de conocimiento y componentes para distintas tipologías de problemas computacionales cuánticos.

  • Quantum Machine Learning / Redes Neuronales Cuanticas (QNN).
  • Simulación
  • Optimización
  • Quantum - Inspired

OE3

Generación de prácticas de Ingeniería de SW cuántico.

  • Hibridación de sistemas HPC/Cuanticos.
  • Prácticas de pruebas y verificación en contextos no deterministas.
  • Métricas de rendimiento sobre aproximaciones clásicas, calidad o sostenibilidad.
  • Quantum DevOps.

OE4

Acortar la brecha con el mercado de soluciones comerciales.

  • Metodologías de formulación y roadmapping.
  • Kit de evaluación de impacto / RoI / Impacto.

Estamos asistiendo a la denominada segunda revolución cuántica enfocada a explotar los enormes avances que se han logrado en los últimos años en la capacidad de manipular la materia a nivel cuántico. Estos desarrollos formidables a nivel físico están impulsando rápidos desarrollos en varios campos y, con relación al presente proyecto, especialmente en el nuevo paradigma de la computación cuántica. Con este progreso exponencial, antes del fin de la década se logrará previsiblemente la supremacía general de estos sistemas cuánticos sobre los sistemas de computación actuales o clásicos. Es decir, serán capaces de resolver algunos problemas computacionales complejos en varios órdenes de magnitud más rápidamente que la aproximación clásica más potente conocida.

Quantum Computing for Real Industries

Lo que es relevante de este hecho es que la supremacía cuántica otorgará la supremacía en Inteligencia Artificial -entendiendo bajo este paraguas genérico las tecnologías de computación para resolver problemas de todo tipo relacionados con la percepción, interacción, comprensión, predicción, recomendación, optimización… Y la Inteligencia Artificial es la tecnología clave de la Transformación Digital.

En un contexto donde la tecnología cobra cada vez más protagonismo, muchas disciplinas digitales “colaboran” para hacer un mundo más amigable, pero la Inteligencia Artificial “contribuye” diferencialmente a resolver los grandes retos económicos, sociales y medioambientales que como sociedad tenemos por delante. Las capacidades de la IA para inferir, decidir y actuar permitirán orquestar eficientemente la movilidad autónoma, ajustar exactamente la producción de energía al consumo instantáneo, sincronizar perfectamente las cadenas logísticas a las necesidades de producción y suministro, adecuar la producción alimentaria a la demanda y optimizar otros muchísimos más procesos con impacto social, económico y medioambiental.

A medida que el mundo se va haciendo más interrelacionado, instantáneo y complejo, la optimización global de los sistemas inteligentes que gobiernan estos procesos es otro gran reto al que nos enfrentaremos, pues no se podrá conseguir mediante la pura optimización de cada uno de los elementos por separado.

Dominar los nuevos medios de computación cuántica para la supremacía en Inteligencia Artificial debe ser, por tanto, una prioridad para la industria ante estos retos. De manera similar a como hemos visto con la IA en la computación clásica, la combinación de disciplinas de conocimiento y aplicación que se requiere en este nuevo campo es muy difícil de generar y copiar, y necesita un tiempo de consolidación sostenido.

Para estar preparados cuando se desplieguen plenamente todas estas tecnologías, dentro de unos 5 años, es preciso establecer los cimientos ahora. Las organizaciones van a necesitar desarrollar una combinación de talento singular y compleja para crear aplicaciones con impacto.

Optimization, simulation, machine learning