La IA cuántica es un campo interdisciplinario que combina la potencia de la computación cuántica con la capacidad de la IA para aprender de los datos. Esta fusión busca crear herramientas más eficientes e inteligentes que las existentes actualmente.

La IA cuántica promete transformaciones profundas en cómo se abordarán los problemas y se diseñarán las soluciones apropiadas, y es un ámbito de investigación y aplicación con un potencial creciente.

Se mostrarán nuevas oportunidades para la investigación y aplicación práctica de estas tecnologías, como por ejemplo la resolución de problemas complejos, aprendizaje automático más eficiente y sistemas de inteligencia artificial robustos.

Presenta:

• Pol Torres, Responsable de línea, Applied Artificial Intelligence (AAI), Eurecat

Participa:

• Queralt Portell, Quantum data scientist, GMV

• Jordi Riu, Lead Engineer, Qilimanjaro Quantum Tech, S.L

• Pablo Lauret, Pre-Sales Engineer, Multiverse Computing

www.gmv.com

Queralt Portell es licenciada en matemáticas y física en la Universidad Autónoma de Barcelona. Ha realizado varias estancias en centros de investigación y en la empresa Qilimanjaro orientadas al mundo de la computación cuántica, tanto a nivel de hardware como de software. En 2023 entró en el departamento de BDA de GMV como quantum data scientist. Actualmente se dedica a estudiar el uso de la computación cuántica en aplicaciones de inteligencia artificial.

CUCO es el primer gran proyecto de computación cuántica a nivel nacional y liderado por GMV. Busca avanzar en el estado de arte de los algoritmos cuánticos y aplicarlos en una serie de pruebas de concepto por distintos sectores de la economía española. GMV trabaja en sus propias líneas de investigación destinadas a la aplicación de técnicas de Quantum Machine Learning y Quantum Optimization orientadas al campo industrial de la observación de la Tierra. Las tres pruebas de concepto que estudia son: la dentificación de plantas fotovoltaicas en imágenes satelitales, la optimización en la toma de imágenes satelitales y la predicción a corto plazo de la velocidad y la dirección del viento en zonas de interés.

www.qilimanjaro.tech

Jordi Riu es graduado en Ingeniería Física por la UPC y posee un Máster en Inteligencia Artificial de la misma universidad. Cuenta con 5 años de experiencia desarrollando algoritmos cuánticos para problemas de optimización en distintos sectores industriales así como aplicaciones de Quantum Machine Learning. Antes de Qilimanjaro, trabajó 2 años como consultor tecnológico en Accenture. Actualmente lidera el equipo de consultoría y aplicaciones de Qilimanjaro.

En esta ponencia, se discutirá la interacción entre la Inteligencia Artificial (IA) y la Computación Cuántica. Se presentará cómo las técnicas de IA están optimizando la computación cuántica NISQ actual, y cómo la futura computación cuántica puede potenciar la IA, incluyendo ejemplos de cómo esta interacción está creando oportunidades para las empresas y cómo superar los desafíos presentes. Esta ponencia servirá como guía para comprender cómo estas dos tecnologías están configurando el futuro de la computación.

https://multiversecomputing.com/

Pablo Lauret tiene un máster integrado en Física Matemática por la Universidad de Edimburgo, con una tesis de máster en física fenomenológica de partículas. Antes de unirse a Multiverse Computing, trabajó en el Irish Centre for High-End Computing a Galway, Irlanda. Allí, trabajó como parte de un equipo de investigadores desarrollando modelos ML híbridos cuánticos-clásicos para tareas de procesamiento del lenguaje natural, y también ejerció como especialista en apoyo de usuarios de HPC. Como ingeniero de preventa, sus responsabilidades incluyen proporcionar conocimientos técnicos durante el proceso de ventas, relacionarse con clientes potenciales y trabajar con el equipo de producto para transmitir los comentarios de los clientes.

A pesar de los grandes avances en el desarrollo de ordenadores cuánticos, todavía quedan retos técnicos sustanciales por resolver.
Esto, combinado con el coste y los escasos recursos de estos dispositivos, plantea la siguiente pregunta: ¿podemos aprovechar las propiedades de la computación cuántica hoy en día sin necesidad de depender del hardware cuántico?

La respuesta es sí, mediante el uso de un marco matemático conocido como Tensor Networks (TNs). Como líder mundial en soluciones basadas en valores alimentadas por TN, Multiverse Computing ha implementado con éxito TN en una amplia gama de industrias, tales como finanzas, energía, defensa y fabricación.

En esta presentación, se introducirán las TN y se presentará una aplicación particular en el campo de la compresión de modelos (CompactifAI), mostrando el poder de esta nueva y prometedora tecnología.

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www.eurecat.org

Pol Torres es licenciado y doctorado en física por la UB y UAB respectivamente. Cuenta con más de 10 años de experiencia en el desarrollo de algoritmos de simulación y modelos predictivos en el ámbito industrial, energético y de ciencia de materiales. Durante su trayectoria ha colaborado en diversos grupos de investigación internacionales como el Energy Conversion and Storage en la Denmark Technical University (Dinamarca), el grupo Electronic Engineering en el Birck Nanotechnology Center (EEUU) o el grupo Thermal Energy Engineering de The University of Tokyo (Japón). Actualmente lidera la línea de investigación de energía en la unidad de Inteligencia Artificial Aplicada de Eurecat.

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