Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática

La computación cuántica desde la perspectiva de un estudiante: ¿cómo afrontarla y qué es exactamente?

La computación cuántica ha emergido como una de las fronteras más prometedoras de la tecnología moderna, con el potencial de revolucionar campos como la medicina, las finanzas y la inteligencia artificial. Para los estudiantes, este ámbito ofrece tanto desafíos como oportunidades únicas.

¿Qué es la computación cuántica?

A diferencia de la computación clásica, que utiliza bits binarios (0 o 1), la computación cuántica se basa en qubits, que pueden existir en múltiples estados simultáneamente gracias al fenómeno de la superposición. Además, el entrelazamiento cuántico permite que qubits separados mantengan una conexión instantánea, independientemente de la distancia.

Estas propiedades permiten que las computadoras cuánticas realicen cálculos complejos de manera más eficiente que las clásicas en ciertos problemas. Por ejemplo, su capacidad para resolver problemas de optimización o simulación molecular ha despertado el interés de industrias enteras. Teniendo el increíble logro de hace unos días, en el que un chip cuántico resolvía una prueba en 5 minutos en lo que un ordenador normal hubiera tardado 10 septillones de años (es decir, un 10 con 24 ceros detrás)

Cómo afrontarla como estudiante

1.     Familiarización con los conceptos básicos

  • Es esencial comprender los fundamentos de la mecánica cuántica. Recursos en línea, como los cursos gratuitos de IBM Qiskit. Los conceptos como la superposición, el entrelazamiento y la interferencia cuántica ayuda a construir una base sólida.

2.     Desarrollo de habilidades matemáticas

  • Un sólido entendimiento de álgebra lineal y probabilidad es crucial, ya que forman la base de los algoritmos cuánticos. Este tipo de preparación permite abordar la complejidad matemática detrás de los fenómenos cuánticos y facilita la transición a niveles más avanzados del tema.

3.     Aprendizaje de lenguajes de programación

  • Entre los lenguajes principales, encontramos Python, junto con bibliotecas específicas como Qiskit, son herramientas fundamentales para la programación cuántica. Invertir tiempo en conocer y aprender dichas bibliotecas permite experimentar con simulaciones y dispositivos cuánticos reales.

4.     Participación en comunidades y eventos

  • La UCLM ha fomentado la investigación y formación en computación cuántica a través de iniciativas clave. Uno de sus grupos destacados, el Grupo Alarcos, se centra en la ingeniería del software y ha incorporado la computación cuántica en sus líneas de investigación. Este grupo trabaja en proyectos que abordan los retos de adaptar metodologías de software al nuevo paradigma cuántico, explorando sus aplicaciones en diversos campos.

Además, en el ámbito académico, se han publicado materiales como el libro “Informática Cuántica”, que proporciona una introducción accesible a los fundamentos, algoritmos y tecnologías de esta disciplina, siendo una referencia útil para estudiantes y profesionales interesados en esta área emergente.

Noticia completa: UCLM

El catedrático de la UCLM Francisco Quiles, representante en España del Centro Latinoamericano de Estudios en Informática

Francisco José Quiles Flor, catedrático de Arquitectura y Tecnología de Computadoras y profesor en la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), ha sido nombrado miembro del comité directivo del Centro Latinoamericano de Estudios en Informática (CLEI). Ostenta el cargo en representación de España.

El actual presidente de la Sociedad Científica Informática de España (SCIE) imparte docencia en la Escuela Superior de Ingeniería Informática en el campus de Albacete. Sucede en el CLEI a Francisco Tirado, profesor de la Universidad Complutense de Madrid y también presidente de honor de SCIE.

Noticia completa: eldiario.es

CODDII, ahora también en Instagram y Facebook

La Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática (CODDII) ha ampliado sus canales sociales para facilitar la comunicación y cercanía a la comunidad informática. 

La CODDII ya disponía de dos plataformas sociales. Los usuarios podían encontrarnos en LinkedIn y X (antiguo Twitter). Desde ahora, ampliamos nuevos horizontes para estar también presentes en Instagram y Facebook, y poder acercarnos a todo tipo de público y perfil, con el objetivo de divulgar actualidad relacionada con la Ingeniería Informática y materias afines. 

Desde la CODDII queremos adaptarnos a las nuevas tendencias y tecnologías, estar al alcance de los usuarios para ofrecer contenido específico en nuestro ámbito, construir una comunidad de ingenieros e ingenieras, estudiantes, titulados y de personas interesadas en la ingeniería informática, ciencia de datos, inteligencia artificial o ciberseguridad, entre otras materias. 

Nuestros nuevos perfiles son @coddiiorg en Instagram y Coddii en Facebook. Además de las redes sociales, puedes inscribirte a nuestro boletín, donde cada lunes recibirás en tu correo electrónico las últimas noticias sobre la profesión. Puedes hacerlo aquí

También puedes acceder a los nuevos perfiles en la cabecera de nuestra web https://coddii.org/

Ahmed Begga, de la Universidad de Alicante, se proclama vencedor del UniversityHack 2024

Ahmed Begga, doctorando del Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Alicante, logró proclamarse campeón en la final del Datathon UniversityHack 2024, considerada la mayor competición de analítica de datos de España, que tuvo lugar el pasado 19 de diciembre de 2024 en las instalaciones del DOMO de la Universidad Politécnica de Madrid.

Begga accedió a la final y compitió en solitario contra otras tres propuestas finalistas presentadas por equipos de diversos integrantes. No obstante, consiguió el primer puesto con el desarrollo un innovador modelo predictivo para la optimización en la producción de antígenos para vacunas del que destacó por su capacidad para predecir con precisión la concentración de antígenos en el producto final, un factor crítico en la fabricación de vacunas.

La solución presentada por Ahmed sobresalió en el análisis de datos complejos provenientes de múltiples fases de producción, que incluían preinóculo, inóculo, cultivo productivo y centrifugación. “El modelo no solo demostró una excepcional precisión en sus predicciones, sino que también cumplió con los estrictos criterios de evaluación del jurado en términos de explicabilidad, transparencia y sostenibilidad ambiental”, explica el propio Begga, a lo que añade que “esta victoria representa tanto un logro personal significativo como un avance en la aplicación de la analítica de datos para mejorar la producción de vacunas, un campo crucial para la salud”.

Dirigida a alumnado de centros formativos en Inteligencia Artificial y Data Science, esta competición ha celebrado en 2024 su octava edición y ha congregado a aspirantes de una treintena de universidades españolas y centros de formación superior en este ámbito que han podido participar de forma individual, como el representante de la Universidad de Alicante, o en grupos de hasta tres personas de un mismo centro.

Organizado por la asociación Spain AI y por Cajamar Data Lab, este evento ha repartido unos premios de 8.000 € para Ahmed Begga como campeón, 6.500 € para el segundo clasificado, 5.000 € para el tercer clasificado y, finalmente, 3.500 € para el cuarto clasificado.

Para acceder a esta final, los aspirantes trabajaron sobre un reto planteado por la empresa Aggity que consistía en optimizar el proceso de producción de antígenos para vacunas mediante el análisis de datos históricos de ensayos. Los participantes debían crear un modelo capaz de predecir la concentración del producto en el antígeno final tras completar todas las fases del proceso productivo. La complejidad del desafío residía en el manejo de múltiples variables y datos provenientes de diferentes etapas del proceso, desde el cultivo inicial hasta la purificación final. Esta predicción es fundamental para mejorar la eficiencia en la producción de vacunas y su impacto en la salud.

Fuente: Universidad de Alicante

Desarrollado un ‘software’ que mejora hasta en un 80 % las predicciones sobre trayectorias orbitales de satélites y basura espacial

Edna Viviana Segura Alvarado se doctora con una tesis en la que desarrolla un ‘software’ que mejora hasta en un 80 % las predicciones sobre trayectorias orbitales de satélites y basura espacial, gracias a la Inteligencia Artificial

Edna Viviana Segura Alvarado ha logrado el título de doctora por la Universidad de La Rioja con una tesis en la que desarrolla un nuevo método para el cálculo de orbitas espaciales que mejora hasta en un 80% las predicciones obtenidas.

El software, denominado propagador híbrido HSGP4, amplía versiones anteriores gracias al uso de redes neuronales de Inteligencia Artificial; y contribuye a la seguridad de los satélites artificiales frente al riesgo de colisiones con basura espacial y otros objetos que orbitan nuestro planeta.

La tesis, titulada ‘Mejora del propagador SGP4 utilizando técnicas de Machine Learning’, ha sido desarrollada en el Departamento de Matemáticas y Computación de la Universidad de La Rioja – en el marco del programa 782D de Doctorado en Matemáticas y Computación (Real Decreto 99/2011)- bajo la dirección de los profesores Juan Félix San Juan Díaz y Rosario López Gómez; y ha obtenido la calificación de sobresaliente ‘cum laude’.

En su tesis, Edna Viviana Segura se ha centrado en la mejora del propagador orbital SGP4, un software ampliamente utilizado para predecir las trayectorias de satélites y basura espacial.

La propagación orbital es el proceso de cálculo de las trayectorias de los objetos que giran alrededor de la Tierra. Se trata de una herramienta básica para el diseño de misiones y para la gestión segura del espacio, ya que permite evitar colisiones entre los satélites activos y la creciente cantidad de basura espacial. Pero los cálculos necesarios implican la resolución de complejas ecuaciones matemáticas, algo muy costoso en términos de tiempo y recursos computacionales.

Para solucionarlo existen diferentes métodos: algunos altamente precisos pero lentos, otros más rápidos pero menos exactos, y soluciones intermedias, como las empleadas por el Grupo de Computación Científica (GRUCACI) de la Universidad de La Rioja, al que pertenece la nueva doctora. Esta metodología híbrida, que combina técnicas tradicionales de propagación con Inteligencia Artificial, aumenta la precisión sin elevar el tiempo de cómputo.

Redes neuronales para corregir errores 

En su tesis, Edna Viviana Segura se ha centrado en la mejora del propagador orbital SGP4, un software ampliamente utilizado para predecir las trayectorias de satélites y basura espacial. Su relevancia se debe a que es necesario para procesar la única fuente de información orbital que se publica abiertamente de forma regular, en el formato conocido como Two-Line Element (TLE).

A partir de este software, la investigadora ha logrado desarrollar el HSGP4, una versión avanzada que incluye redes neuronales entrenadas específicamente para corregir los errores de SGP4 en órbitas de altitud media (MEO). Localizadas entre los entre los 2.000 y los 36.000 kilómetros de altura, es en estas órbitas donde se sitúan las redes satelitales de GPS, los satélites del sistema europeo de navegación Galileo y otros satélites de observación, defensa y posicionamiento.

Mayor seguridad para los satélites espaciales

Tras analizar más de 2.000 trayectorias y probar 30.000 configuraciones de redes neuronales, HSGP4 logró mejorar en un 80% las predicciones de SGP4 en escenarios de errores significativos, y en un 60% cuando las predicciones originales ya eran aceptables. Estos resultados avalan la utilidad del modelo para la monitorización y gestión del tráfico espacial, ya que disminuye el riego de colisiones de los satélites artificiales con otros objetos, en un entorno orbital cada vez más congestionado.

Para el desarrollo de este modelo híbrido, se han usado herramientas computacionales avanzadas y la infraestructura de computación de altas prestaciones ‘Beronia’ de la Universidad de La Rioja. La tesis contó, además, con apoyo del Centro Nacional de Estudios Espaciales (CNES) -agencia espacial del gobierno francés- a través de un proyecto financiado con fondos FEDER de la Unión Europea.

Fuente y fotografía: Universidad de La Rioja 

Carlos Huesa, la informática al servicio de la lucha contra el cáncer

Una de las más importantes organizaciones médicas internacionales, la Sociedad Americana contra el Cáncer, ha confiado en un malagueño la investigación para desarrollar nuevos modelos computacionales que permitan un mejor y más efectivo tratamiento para el cáncer de hígado. En un ecosistema científico tan competitivo como el estadounidense, el joven Carlos Huesa Berral ha sido becado durante los próximos tres años para hacer realidad el proyecto que ha convencido al jurado, ‘Modelado computacional y simulación de tumores hepáticos para una radioembolización transarterial mejorada’, investigaciones en las que está trabajando en los últimos años, en concreto desde que a finales de 2022 fue ‘fichado’ por lel Massachusetts General Hospital, hospital afiliado a la Universidad de Harvard. Allí, trabaja en el grupo de investigación Bertolet-Lab.

Carlos ha regresado a Málaga por unos días para pasar las vacaciones navideñas junto a su familia. Le acompañan su esposa, Belén Palomo, y Miguel, el primer hijo de la pareja nacido ya en Estados Unidos. Carlos aún está asimilando la concesión de esta beca posdoctoral, consciente del alto nivel de exigencia y de la elevada competitividad en el mundo científico estadounidense. La propia American Cancer Society así lo reconoce en la nota en la que ha dado a conocer la concesión de la ayuda: «Esta beca es altamente competitiva, ya que solo un pequeño porcentaje de solicitantes en todo el país recibe el honor y el potencial de obtener fondos futuros de la Sociedad Estadounidense del Cáncer», señala.

Carlos Huesa (Málaga, 1994) es graduado en Ingeniería de la Salud (mención en Ingeniería Biomédica) por la Universidad de Málaga. Después realizó un máster en Matemáticas en la UMA, para marcharse a la Universidad de Navarra, donde realizó su doctorado en Física Médica. Forma parte de la segunda promoción de esta ingeniería de la UMA, en la que se combina la informática con las matemáticas, programación y nociones de salud. Tras terminar su tesis y doctorarse, Carlos Huesa fue contratado por la Universidad de Navarra, después de realizar una estancia de siete meses en Amsterdam.

Noticia completa y fotografía: Diario Sur