La computación cuántica ya resuelve problemas reales de las empresas

Los centros tecnológicos CTIC, Eurecat e ITG han presentado los resultados de los dos últimos años de trabajo conjunto, en el marco de la Red de Excelencia Cervera ARQA, que demuestran el potencial de la computación cuántica para resolver tareas complejas como el análisis y clasificación de imágenes satelitales, la optimización del reparto energético y la generación de imágenes para detectar fraudes.

La jornada ha contado también con la presencia de la jefa del Área de la Oficina para la España Digital 2030 e Internacionalización, Susana de Prado Hernández, que ha presentado la Estrategia Española de Tecnologías Cuánticas, y con el director General de Centro por el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI), José Moisés Martín Carretero, que ha clausurado el acto.

 

Análisis de imágenes satelitales mediante tecnología cuántica

Los demostradores desarrollados por la Red ARQA permiten mostrar a las empresas los conocimientos logrados en el ámbito de la computación cuántica y el potencial para ofrecer soluciones reales y transferibles a medio plazo. Uno de los demostradores cuánticos realizados por la Red ARQA bajo la coordinación de Eurecat se centra en el problema de la clasificación de las imágenes satelitales.

Sobre imágenes de un dataset tomadas por el Satélite Sentinel 2, se ha desarrollado una herramienta que permite identificar los elementos presentes como ríos, bosques, carreteras, lagos o ciudades para clasificarlas en función de sus contenidos.

Con este demostrador “se han explorado las ventajas de utilizar tres tipos de algoritmos al hacer esta clasificación: computación clásica, cuántica simulada y cuántica pura”, ha afirmado el investigador principal del Grupo de Investigación de Computación Cuántica de Eurecat, Adan Garriga. “Los resultados obtenidos ejemplifican cómo la computación cuántica puede ser aplicada de manera efectiva a este tipo de problemas”.

 

Optimizar el uso de renovables gracias a la computación cuántica

Otro de los demostradores de ARQA, coordinado por el centro tecnológico ITG, está enfocado a mejorar la rentabilidad de sistemas en comunidades energéticas, donde la generación, las cargas y el reparto de energía son clave para reducir costes y aprovechar al máximo la energía renovable generada. Considerando factores como la previsión de la energía solar, el consumo de los diferentes usuarios y los precios del mercado eléctrico, se ha testeado esta tecnología en el caso concreto y real de una comunidad energética.

“Mediante algoritmos cuánticos de optimización combinatoria es posible identificar la mejor manera de distribuir la energía de generación renovable dentro de una comunidad energética, aumentando la rentabilidad de esta para todos los usuarios que forman parte”, ha explicado Óscar González, director de IA y TIC en ITG.

En concreto, los algoritmos analizan y gestionan la distribución de energía renovable y la asignación de recursos, obtienen los tiempos óptimos de carga y descarga y las operaciones de carga flexible. “Hemos diseñado múltiples escenarios a partir de los datos del Laboratorio de SmartGrids de nuestro centro de experimentación avanzada, y hemos podido probar cómo los algoritmos cuánticos desarrollados resuelven con éxito esta problemática, tomando las de descarga de batería en momentos clave y de activar las cargas en el horario más ventajoso”, ha comentado González.

De este modo, la solución reduce los costes de la energía, aumenta la eficiencia y disminuye la emisión de gases de efecto invernadero, mostrando el camino hacia el mercado energético del futuro.

 

La tecnología cuántica aplicada a la detección de fraudes generados por la IA

Otro de los campos donde la computación cuántica puede aportar grandes beneficios, es el de la IA generativa. El tercer demostrador de la Red ARQA aplica la computación cuántica a un riesgo de seguridad que amenaza a los entornos bancarios, legales y administrativos: la generación de firmas manuscritas con IA generativa.

Bajo la coordinación de CTIC, este demostrador ha explorado el uso de redes generativas adversarias cuánticas (QGANs) para entrenar un modelo generador, que aprende a generar firmas sintéticas, y un modelo discriminante, que aprende a detectar si la firma es verdadera o falsificada.

“Los resultados muestran firmas sintéticas cada vez más realistas, y un discriminante cuántico capaz de diferenciar bien el fondo del trazado y dar un feedback adecuado al generador. El modelo puramente cuántico ha dado muy buenos resultados, a pesar de su complejidad, demostrando el potencial de la aplicación de la computación cuántica en este ámbito”, ha explicado Luis Meijueiro, líder del equipo de computación cuántica de CTIC.