Esta sección presenta líneas de investigación, problemas de interés, colaboraciones, proyectos en curso y documentos técnicos vinculados con información cuántica, algoritmos, criptografía, corrección de errores, metrología, redes y sistemas híbridos.

Nuestro propósito no es sobredimensionar resultados, sino documentar trabajo serio, preguntas relevantes y rutas de desarrollo con claridad metodológica. La investigación aquí se entiende como producción de conocimiento, evaluación crítica y vinculación responsable con aplicaciones.

Colaboradores

Iván Barrientos Salas (B4L4M)

Investigador en Computación Cuántica

Físico especializado en el desarrollo y aplicación de algoritmos cuánticos. Su trabajo se centra en la intersección de la mecánica cuántica y la implementación práctica de soluciones computacionales. Como desarrollador, cuenta con experiencia en Qiskit y PennyLane, herramientas con las que ha diseñado pruebas de concepto (PoC) orientadas a la optimización de procesos complejos. Entre sus proyectos se encuentra el desarrollo de algoritmos de emparejamiento (matching) para el sector inmobiliario, resolviendo problemas de búsqueda y filtrado de alta dimensionalidad.
Actualmente, compagina la investigación científica con la divulgación de contenido especializado, enfocado en democratizar el acceso al conocimiento sobre tecnologías cuánticas y su implementación en entornos de desarrollo industrial.

Líneas de Interés:

  • Algoritmos de Optimización: Implementación de modelos cuánticos para la resolución de problemas combinatorios.
  • Machine Learning Cuántico: Uso de librerías como PennyLane para el entrenamiento de modelos híbridos.
  • Simulación de Sistemas: Aplicación de la física de partículas en entornos de computación distribuida.

Yair Patiño Ramírez

Desarrollador en Computación Cuántica

Ingeniero en Sistemas Computacionales con sólida experiencia en desarrollo de software y trabajo en equipos ágiles.

Actualmente transitando hacia la computación cuántica, aplicando su expertise en programación para explorar algoritmos cuánticos y computación híbrida cuántico-clásica, usando principalmente Qiskit y PennyLane.

Combina su desarrollo técnico con su pasión por la educación y divulgación en computación cuántica: le apasiona crear contenido accesible, explicar conceptos complejos de manera clara y guiar a desarrolladores y estudiantes en sus primeros pasos con Qiskit, PennyLane y programación cuántica.

Michael Muñoz

Practicante de Computación Cuántica

Estudiante de Física con especial interés en algoritmos de búsqueda cuántica. Actualmente colabora en el análisis y diseño de arquitecturas lógicas orientadas a mejorar la eficiencia en sistemas de computación de próxima generación.

Enfocado en comprender los principios físicos que rigen el procesamiento de datos y la optimización algorítmica desde una perspectiva teórica, busca integrar el rigor de la física con el desarrollo de modelos lógicos.

Orientado al estudio de la optimización de algoritmos de emparejamiento y entrelazado como recurso fundamental para el desarrollo de nuevas herramientas computacionales.