{"id":10556,"date":"2026-01-19T11:42:06","date_gmt":"2026-01-19T11:42:06","guid":{"rendered":"https:\/\/quantum2025.org\/?post_type=news-link&p=10556"},"modified":"2026-01-19T11:56:12","modified_gmt":"2026-01-19T11:56:12","slug":"en-las-fronteras-de-la-informacion-cuantica-aprendizaje-automatico-y-optimizacion-cuantica","status":"publish","type":"news-link","link":"https:\/\/quantum2025.org\/es\/news-link\/en-las-fronteras-de-la-informacion-cuantica-aprendizaje-automatico-y-optimizacion-cuantica\/","title":{"rendered":"En las Fronteras de la Informaci\u00f3n Cu\u00e1ntica: Aprendizaje Autom\u00e1tico y Optimizaci\u00f3n Cu\u00e1ntica"},"content":{"rendered":"\n

La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica est\u00e1 cambiando la manera en que abordamos los problemas dif\u00edciles. Ya no se trata solo de producir computadoras m\u00e1s r\u00e1pidas, sino de repensar c\u00f3mo procesamos la informaci\u00f3n. Dos de las \u00e1reas m\u00e1s prometedoras, y tambi\u00e9n m\u00e1s desafiantes, son el Aprendizaje Autom\u00e1tico Cu\u00e1ntico<\/em> y la Optimizaci\u00f3n Cu\u00e1ntica<\/em>. Aunque ambos temas siguen en investigaci\u00f3n, ya est\u00e1n mostrando resultados que hace unos a\u00f1os parec\u00edan ciencia ficci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico (y qu\u00e9 lo hace \u201ccu\u00e1ntico\u201d)?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El aprendizaje autom\u00e1tico (o machine learning<\/em>) es la tecnolog\u00eda detr\u00e1s de muchas cosas que usamos a diario: asistentes de voz, filtros de correo no deseado, recomendaciones de series o incluso predicciones del clima. Se trata, b\u00e1sicamente, de programar una computadora para que aprenda a reconocer patrones a partir de ejemplos, sin que ning\u00fan programador le indique exactamente c\u00f3mo hacerlo.<\/p>\n\n\n\n

El aprendizaje autom\u00e1tico cu\u00e1ntico, o QML (por sus siglas en ingl\u00e9s), busca llevar ese proceso un paso m\u00e1s all\u00e1 al aprovechar las caracter\u00edsticas propias de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. En lugar de usar bits (ceros y unos), utiliza qubits, las unidades b\u00e1sicas de informaci\u00f3n de las computadoras cu\u00e1nticas. Los qubits se definen a partir de las propiedades cu\u00e1nticas de un sistema, como, por ejemplo, los estados de energ\u00eda de un \u00e1tomo. Aunque tambi\u00e9n se representan como ceros y unos, a diferencia de los bits cl\u00e1sicos, los qubits pueden codificar informaci\u00f3n de manera simult\u00e1nea. <\/p>\n\n\n\n

Hoy en d\u00eda, las computadoras cl\u00e1sicas ya se utilizan para analizar sistemas muy complejos (desde el comportamiento del clima hasta la estructura de materiales), pero lo hacen mediante aproximaciones que simplifican el problema. A medida que la complejidad aumenta, estas aproximaciones pueden resultar insuficientes o extremadamente costosas en t\u00e9rminos de recursos computacionales. Como se\u00f1alaba Richard Feynman, si la naturaleza se comporta de manera cu\u00e1ntica, describirla con modelos cl\u00e1sicos tiene l\u00edmites naturales. En este contexto, los modelos cu\u00e1nticos ofrecen una forma diferente de representar y explorar datos complejos, especialmente cuando las relaciones entre las variables son dif\u00edciles de capturar con m\u00e9todos tradicionales.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, en lugar de solo calcular el precio de una casa bas\u00e1ndose en su tama\u00f1o y ubicaci\u00f3n, un modelo cu\u00e1ntico podr\u00eda captar relaciones m\u00e1s sutiles entre muchas m\u00e1s variables de manera simult\u00e1nea.<\/p>\n\n\n\n

A\u00fan no sabemos si esto ser\u00e1 siempre m\u00e1s eficiente que los m\u00e9todos cl\u00e1sicos, pero ya se han realizado demostraciones experimentales en hardware cu\u00e1ntico. Por ejemplo, grupos de investigaci\u00f3n de Harvard y QuEra han mostrado <\/a>que ciertos sistemas cu\u00e1nticos pueden representar experimentalmente problemas de optimizaci\u00f3n complejos usando arreglos de \u00e1tomos neutros. En estos dispositivos, cada qubit se codifica en dos estados de energ\u00eda del \u00e1tomo (por ejemplo, un estado de baja energ\u00eda y otro excitado) y, al controlar sus interacciones, se pueden explorar posibles soluciones del problema.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfY qu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n cu\u00e1ntica?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La optimizaci\u00f3n es una rama de la ciencia computacional que busca la mejor soluci\u00f3n entre muchas posibles. Se usa para decidir c\u00f3mo asignar recursos, planificar rutas de entrega o organizar horarios de trabajo de manera eficiente.<\/p>\n\n\n\n

La optimizaci\u00f3n cu\u00e1ntica<\/em> aplica principios de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica para encontrar esas soluciones, idealmente, m\u00e1s r\u00e1pido o con menos recursos. Imagina que tienes que organizar las rutas de una flota de camiones para que consuman la menor cantidad posible de combustible. Hay millones de combinaciones posibles y probarlas todas ser\u00eda inviable. Existen algoritmos cl\u00e1sicos muy sofisticados que hoy se ejecutan incluso en supercomputadoras para enfrentar este tipo de problemas, pero aun as\u00ed sus resultados pueden ser limitados cuando el espacio de posibilidades crece demasiado. Los m\u00e9todos cu\u00e1nticos exploran ese \u00ablaberinto\u00bb de manera distinta y, en ciertos casos, podr\u00edan acercarse m\u00e1s r\u00e1pido a buenas soluciones.<\/p>\n\n\n\n

Empresas como Volkswagen han probado procesadores cu\u00e1nticos reales<\/a>, aunque ruidosos y limitados en el tipo de c\u00e1lculos que pueden realizar para optimizar rutas de tr\u00e1fico en entornos urbanos (Volkswagen, 2019<\/a>). De manera similar, otras compa\u00f1\u00edas exploran aplicaciones en log\u00edstica, finanzas y dise\u00f1o de materiales mediante enfoques cu\u00e1nticos e h\u00edbridos.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 tienen en com\u00fan el aprendizaje autom\u00e1tico y la optimizaci\u00f3n cu\u00e1ntica?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ambos buscan aprovechar el poder de los qubits para aprender y tomar mejores decisiones. En el aprendizaje autom\u00e1tico cu\u00e1ntico, el objetivo es entrenar modelos que descubran patrones complejos; en la optimizaci\u00f3n cu\u00e1ntica, es elegir entre una enorme cantidad de posibilidades la mejor opci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En ambos casos, se emplea una combinaci\u00f3n de procesamiento cl\u00e1sico y cu\u00e1ntico, conocida como enfoque h\u00edbrido<\/em>.<\/span> La parte cu\u00e1ntica propone posibles soluciones o patrones, y la parte cl\u00e1sica eval\u00faa qu\u00e9 tan buenos son y los ajusta. Es un ciclo de colaboraci\u00f3n entre dos mundos.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Interacci\u00f3n entre una computadora cl\u00e1sica y una cu\u00e1ntica. La computadora cl\u00e1sica analiza los resultados y ajusta los par\u00e1metros del modelo, mientras que la computadora cu\u00e1ntica explora nuevas soluciones y entrega los resultados de las mediciones. Este ciclo continuo es la base de los algoritmos h\u00edbridos actuales.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

\u00bfPor qu\u00e9 es importante investigar esto ahora?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Porque estamos en un momento de transici\u00f3n en la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. Las computadoras cu\u00e1nticas actuales ya no son solo una idea te\u00f3rica, pero tampoco m\u00e1quinas completamente desarrolladas. Nos encontramos en la era de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica ruidosa de escala intermedia (NISQ, por sus siglas en ingl\u00e9s), en la que los dispositivos cuentan con suficientes qubits para hacer algunos c\u00e1lculos simples interesantes, pero son todav\u00eda sensibles al ruido del entorno. Esto significa que, por primera vez, es posible poner a prueba en hardware real muchas de las ideas de algoritmos cu\u00e1nticos y de esquemas h\u00edbridos que durante a\u00f1os solo existieron en el papel.<\/p>\n\n\n\n

Aun con esas restricciones, estos sistemas ya permiten probar algoritmos h\u00edbridos y explorar aplicaciones con impacto pr\u00e1ctico, marcando un punto clave en la evoluci\u00f3n de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, en qu\u00edmica, empresas como QC Ware<\/em><\/a> y Quantinuum<\/em><\/a> usan m\u00e9todos cu\u00e1nticos para simular mol\u00e9culas, lo que podr\u00eda acelerar el dise\u00f1o de nuevos materiales o medicamentos. En transporte, proyectos como los de Volkswagen y D-Wave<\/em> buscan optimizar flujos de tr\u00e1fico. Y en investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, trabajos recientes de grupos como Harvard y QuEra ilustran c\u00f3mo estos enfoques ya pueden implementarse y probarse en dispositivos cu\u00e1nticos reales.<\/p>\n\n\n\n

Investigar ahora importa porque estamos en la etapa en la que la teor\u00eda de algoritmos cu\u00e1nticos empieza a encontrarse con dispositivos reales. Algo parecido ocurri\u00f3 en los a\u00f1os 50 con las primeras computadoras cl\u00e1sicas, que  eran limitadas, pero el conocimiento desarrollado entonces permiti\u00f3 construir toda la infraestructura digital que hoy damos por sentada. De manera an\u00e1loga, lo que aprendamos en esta fase de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica definir\u00e1 las herramientas con las que abordaremos muchos problemas del futuro.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 podemos esperar del futuro?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El aprendizaje autom\u00e1tico cu\u00e1ntico y la optimizaci\u00f3n cu\u00e1ntica no buscan reemplazar la inteligencia artificial cl\u00e1sica ni los algoritmos tradicionales. M\u00e1s bien, buscan complementarlos, abriendo caminos nuevos para problemas que hoy resultan imposibles de resolver por completo.<\/p>\n\n\n\n

En el futuro, podr\u00edamos ver sistemas h\u00edbridos en los que las computadoras cl\u00e1sicas y cu\u00e1nticas trabajen juntas: la primera manejando los datos a gran escala y la segunda encontrando soluciones o patrones imposibles de descubrir con m\u00e9todos convencionales.<\/p>\n\n\n\n

Destaquemos, as\u00ed, que ambas \u00e1reas est\u00e1n en la frontera de la computaci\u00f3n moderna y nos acercan a una nueva forma de pensar los problemas.<\/p>\n\n\n\n

Referencias<\/strong><\/h2>\n\n\n\n