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
Estudiante de Física especializado en el desarrollo y aplicación de algoritmos cuánticos. Su trabajo se centra en la intersección de la mecánica cuántica teórica y la implementación práctica de soluciones computacionales de vanguardia. Como desarrollador, cuenta con experiencia técnica en el uso de los frameworks Qiskit y PennyLane, herramientas con las que ha diseñado y validado pruebas de concepto (PoC) orientadas a la optimización de procesos complejos. Entre sus proyectos destacados se encuentra el desarrollo de un algoritmo de emparejamiento (matching) para el sector inmobiliario, aplicando los principios de la computación cuántica para resolver problemas de búsqueda y filtrado de alta dimensionalidad.
Actualmente, compagina su formación académica con la divulgación científica y la creación de contenido especializado, enfocado en democratizar el acceso al conocimiento sobre tecnologías cuánticas y su implementación en entornos de desarrollo modernos.
Líneas de Interés y Capacidades:
- 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
Investigador en Computación Cuántica
Ingeniero en Sistemas Computacionales con sólida experiencia en desarrollo de software, trabajo en equipos ágiles.
Actualmente transitando hacia la computación cuántica, aplicando su expertise en programación para explorar algoritmos cuánticos y computación híbrida cuántico-clásica. Con Python como lenguaje principal junto con bibliotecas como NumPy, Pandas y Matplotlib, y manejo de Qiskit y PennyLane.
Combina su desarrollo técnico con una 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 moderna.
Michael Muñoz
Estudiante de Física con especial interés en el estudio de la termodinámica de la información y su aplicación 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.
Participa activamente en la investigación de modelos para la implementación del algoritmo de Grover, analizando el rol de la entropía y el costo energético en operaciones cuánticas.
Orientado al estudio de la optimización de algoritmos de emparejamiento y entrelazado como recurso fundamental para el desarrollo de nuevas herramientas computacionales.
Qubit MX concibe la investigación como un puente entre formación avanzada, exploración científica y proyección tecnológica, siempre con una comunicación precisa y verificable.
