X

Claudia Zendejas-Morales

Claudia Zendejas-Morales es física e ingeniera en computación. Su trabajo y participación comunitaria han sido reconocidos internacionalmente al ser seleccionada en el Quantum 100 de la UNESCO en el marco del International Year of Quantum Science and Technology (IYQ 2025). Ha cursado dos MicroMasters en Tecnologías Cuánticas por Purdue University y es desarrolladora certificada de Qiskit y Qiskit Advocate. Participa activamente en QWorld, donde ha colaborado como instructora y asistente de docencia, actualmente imparte el módulo de QML en el QCourse581 y es co-coordinadora del área de QEducation. Se encuentra realizando estudios de posgrado en Quantum Information Science en la Universidad de Copenhague. Sus intereses se centran en información cuántica teórica, machine learning cuántico, fundamentos matemáticos de la computación cuántica y juegos no locales cuánticos.

X

Adair Campos-Uscanga

Físico teórico mexicano con experiencia en investigación desde 2021 y experiencia docente a nivel universitario. Sus intereses de investigación incluyen óptica cuántica, teoría cuántica de la información y tecnologías cuánticas. Actualmente está cursando el Doctorado en Física en la Universidad Autónoma Metropolitana – Iztapalapa, donde está explorando sistemas luz-materia fuertemente interactuantes en el contexto de las tecnologías cuánticas. Ha fungido como instructor en las últimas tres Escuelas de Cómputo Cuántico.

X

Naomi Itzel Reyes Granados

Naomi Reyes Granados estudió la carrera de Ciencias de la Computación en la Facultad de Ciencias de la UNAM en donde desarrolló una tesis acerca de la Transformada Cuántica de Fourier en dos modelos de cómputo cuántico distintos, compuertas y one-way. Actualmente está realizando estudios de Maestría en el Posgrado de Ciencia e Ingeniería de la Computación en la UNAM, desarrollando una tesis sobre la implementación de un modelo de Campos Aleatorios de Markov para la eliminación de ruido en imágenes digitales mediante el paradigma adiabático de la computación cuántica. Naomi ha participado como expositora en varios talleres y seminarios de computación cuántica en la UNAM.

X

Sebastián González Juárez

Sebastián González Juárez es estudiante de Física en la Universidad Nacional Autónoma de México. Su trabajo se enfoca en aprendizaje automático cuántico, redes neuronales híbridas cuántico-clásicas y clasificación de imágenes. Actualmente colabora con el Laboratorio de Procesamiento Avanzado de Imágenes (LAPI, UNAM) en proyectos relacionados con quanvolution y arquitecturas híbridas para extracción de características mediante circuitos cuánticos parametrizados. Ha participado en proyectos y actividades académicas vinculadas con computación cuántica y aprendizaje automático cuántico.

X

Aleatoriedad Intrínseca: Fundamentos, Generación y Aplicaciones

En esta conferencia magistral se presentará el concepto de aleatoriedad intrínseca destacando su importancia en aplicaciones criptográficas. Además, se discutirán los principales desafíos que surgen al trasladar los modelos teóricos a implementaciones experimentales y dispositivos comerciales. Asimismo, se explicarán los modelos más relevantes para garantizar la calidad, la certificación y la seguridad de números aleatorios generados por dispositivos cuánticos. Finalmente, se mencionarán las preguntas abiertas y las perspectivas futuras más importantes del campo.

X

Isabel Moreno Babuglia

Licenciade en Física por la Universidad Nacional Autónoma de México y Maestre en Física por la Universidad de Lund. Actualmente, es candidate a doctorado en la Universidad Técnica de Dinamarca, donde desarrolla investigación en el ámbito de la información y las tecnologías cuánticas. Como parte del proyecto TripleQ, colabora con empresas e institutos para desarrollar generadores cuánticos de números aleatorios ultrarrápidos y de bajo costo, aptos para integrarse en sistemas criptográficos existentes y de próxima generación. Sus intereses de investigación se centran en el estudio teórico de las correlaciones cuánticas y su relación con la aleatoriedad y el entrelazamiento, así como las aplicaciones de estos recursos en la comunicación y criptografía cuántica.

X

Quantum Research Direction Ideas and Unsolicited Career Advice

In this talk, I will discuss some topics that interest me at Zaiku Group. These include classical-to-quantum data encoding inspired by geometric quantisation, and the intersection of privacy-enhancing technologies with quantum computing.

I will also discuss how ideas from pure mathematics may contribute to new approaches in quantum computing.

I will end with some unsolicited career advice for students and aspiring professionals, based on my experience working in research, technology and education across the UK and Europe.

X

Bambordé Baldé

Bambordé Baldé is co-founder and Head of Mathematical Sciences at Zaiku Group. His activities sit at the intersection of pure mathematics, machine learning, quantum computing and privacy-enhancing technologies.

He develops advanced mathematics programmes at Quantum Formalism (QF) Academy for students, researchers and technology professionals, covering topics such as linear algebra, topology, group theory, Lie theory and the mathematical foundations of quantum computing.

He also leads the Quantum Formalism Substack, a community of more than 9,000 subscribers, including researchers, students and professionals from academia and leading technology companies.

X

Simulación cuántica de la ecuación de von Neumann mediante álgebras de Lie: de las cadenas de Pauli a la dinámica de transmones

La simulación eficiente de sistemas cuánticos constituye una de las aplicaciones más prometedoras de las computadoras cuánticas. En este seminario presentaré un método para la simulación de la ecuación de von Neumann basado en la expansión de la matriz de densidad en bases de operadores hermíticos y en las propiedades algebraicas de las cadenas de Pauli. Esta formulación permite expresar la evolución temporal mediante compuertas unitarias conmutativas, simplificando la tomografía cuántica y evitando la necesidad de trotterización. Se discutirán los resultados obtenidos para distintos sistemas modelo y se presentarán avances recientes sobre la simulación cuántica de transmones multinivel, mostrando cómo la misma estructura algebraica puede emplearse para describir y estudiar la dinámica de dispositivos superconductores de interés actual para la computación cuántica.

X

Alejandro Kunold

Alejandro Kunold es profesor titular del Departamento de Ciencias Básicas de la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco. Obtuvo el doctorado en Física en el Instituto de Física de la UNAM en 2005, donde recibió la Medalla Alfonso Caso y el Diploma Juan Manuel Lozano.

Cuenta con más de treinta años de experiencia en investigación y docencia. Sus principales áreas de trabajo son la información cuántica, los sistemas cuánticos abiertos, la interacción entre átomos y fotones, las álgebras de Lie aplicadas a la mecánica cuántica y los materiales bidimensionales. Es autor o coautor de más de cincuenta artículos científicos y ha desarrollado algoritmos, métodos algebraicos y herramientas computacionales para el estudio de sistemas cuánticos.

Ha realizado estancias de investigación en Sandia National Laboratories, el Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse y el Instituto de Física de la UNAM. En el ámbito de la formación académica, ha impartido más de cinco mil horas de docencia y dirigido tesis de licenciatura, maestría y doctorado. En la UAM-A ha sido jefe del Área de Física Teórica y Materia Condensada y coordinador de la Licenciatura en Ingeniería Física, cargo desde el cual encabezó una importante modificación de su plan de estudios. Además, ha presentado más de cuarenta y cinco trabajos en congresos internacionales, ha sido editor invitado y árbitro de diversas revistas científicas, y ha evaluado proyectos para organismos nacionales e internacionales de financiamiento a la investigación.

X

Proyectos cuánticos

En esta plática se discutirán proyectos de investigación desarrollados en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla en colaboración con instituciones nacionales e internacionales, incluyendo el desarrollo de redes neuronales cuánticas equivariantes y modelos generativos cuánticos para simulación de eventos, ambos para el análisis de datos del experimento CMS del CERN, así como aplicaciones en simulación de materiales y comunicaciones cuánticas. Asimismo, se presentarán las oportunidades de formación e investigación disponibles para estudiantes de licenciatura, maestría y doctorado interesados en incorporarse a esta área interdisciplinaria.

X

Dra. María Isabel Pedraza Morales

Es investigadora del Centro Interdisciplinario de Investigación y Enseñanza de la Ciencia (CIIEC) de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) y miembro de la colaboración CMS del CERN. Su investigación se centra en física de partículas, inteligencia artificial y computación cuántica, con énfasis en Quantum Machine Learning aplicado al análisis de datos científicos. Ha impulsado proyectos interdisciplinarios y la formación de estudiantes en tecnologías cuánticas. En 2026 recibió el Premio Elsevier "Mujeres que Transforman México: Líderes innovadoras en solución ambiental, social y económica", en reconocimiento a su liderazgo e impacto en la investigación científica.

X

The difficulties of finding HPC-QC integrated use cases

This presentation will talk about High Performance Computing (HPC) and Quantum Computing (QC) integration, what that means, how that is currently being tackled and what kind of use cases can come out of it. The latter is a non-trivial question which is still an active area of research. The talk will mention four quantum computing areas that the Open Quantum Institute (OQI) focuses on: Optimization, Quantum Machine Learning, Quantum Simulation and Quantum Algorithms for solving Linear Systems of Equations. For each of these methods we will review potential problems that could make use or not of HPC integration, alongside exploring OQI’s use cases in the respective fields.

X

M.C. Francesca Schiavello

M.C. Francesca Schiavello is a Quantum Application Advisor at the Open Quantum Institute (OQI). She holds a bachelor's in mathematics from Boston University, and a master's in computational science from the University of Amsterdam and Vrije University. Her work currently revolves around giving technical support and guidance to teams collaborating with OQI to build quantum computing use case applications. Previously to OQI, she worked as a quantum, and as a high-performance software engineer at The Hartree Centre research facility located in Daresbury, UK, where she used her skills and knowledge to research and apply cutting-edge technology to industrial and real-world problems.

5ª Escuela de Cómputo Cuántico
3 al 7 de agosto 2026

Regístrate!
Facultad de
Ingeniería
Universidad Autónoma
Metropolitana
Facultad de
Ciencias
University of
Copenhagen
Presentación

La computación cuántica es una herramienta que utiliza propiedades propias de la mecánica cuántica, con las cuales es posible desarrollar algoritmos capaces de realizar ciertas tareas a una velocidad muchísimo mayor que los algoritmos clásicos que utilizan nuestras computadoras actuales. Propiedades como el entrelazamiento cuántico y la superposición de estados, entre otras, son las responsables del alto desempeño de los algoritmos cuánticos como el algoritmo de Shor, capaz de factorizar números primos de una manera más rápida que los algoritmos clásicos actuales (problema fundamental en la encriptación RSA que utilizan los sistemas de seguridad digital actuales).

Entre las aplicaciones más importantes de la computación cuántica se encuentra la búsqueda de nuevos materiales, la optimización matemática, la ciberseguridad, las comunicaciones ópticas y el aprendizaje automático cuántico. En el ámbito tecnológico, ya existen varias implementaciones de computadoras cuánticas que utilizan circuitos superconductores, elementos de óptica cuántica, qubits topológicos, iones atrapados, defectos en diamantes, resonancia magnética, etc. Muchas de estas implementaciones son producto de la inversión de compañías como IBM, Google, Microsoft, Amazon, Honeywell apoyadas por los grupos de investigación de importantes universidades como la U. de Chicago, U. de Waterloo, U. de Oxford, U. de Harvard, MIT, etc.. No cabe duda que la computación cuántica es una realidad, está en auge y está siendo desarrollada y usada por grandes compañías y universidades en todo el mundo; su potencial es grandísimo y la UNAM y nuestro país no deben quedar ajenos al desarrollo de la Ciencia e Ingeniería Cuántica.

En esta Quinta Escuela de Cómputo Cuántico que organiza la Facultad de Ingeniería, se ofrece un curso de Cómputo Cuántico por las mañanas en el que los participantes conocerán los principios básicos de la información cuántica y aprenderán a programar algoritmos de computación cuántica. Por las tardes conferencistas magistrales compartirán sus líneas de investigación en esta fascinante área emergente que promete revolucionar la ciencia y la tecnología en el futuro cercano.

La Quinta Escuela de Cómputo Cuántico está dirigida tanto a alumnos como a académicos egresados de, o cursando, alguna carrera afín a las Ciencias e Ingenierías.

Curso de computación cuántica
Curso

Este curso tendrá una duración de 20 horas repartidas en 5 días durante las cuales aprenderás, entre otros temas, operaciones básicas con matrices y vectores, notación de Dirac, operaciones con qubits y su representación en la esfera de Bloch, compuertas y circuitos cuánticos, quantum machine learning, y la construcción de algoritmos cuánticos utilizando la biblioteca de Qiskit. En sí, este curso es una colección "Jupyter notebooks" con los que de manera interactiva podrás aprender los conceptos básicos de la computación cuántica y la programación en Qiskit, basada en el lenguaje de Python. Las clases se impartirán en modalidad presencial en el Auditorio del Instituto de Ciencias Nucleares "Marcos Moshinsky" y virtual a través de la plataforma Zoom. La contraseña será enviada a los participantes, previo registro. Las conferencias magistrales se llevarán a cabo durante las sesiones de clase.

9:00 - 9:30 Registro
9:30 - 11:30 Escuela
11:30 - 12:00 Descanso
12:00 - 13:00 Conferencias magistrales
13:00 - 15:00 Escuela


Requisitos y conocimientos mínimos

Familiaridad con el lenguaje de programación Python.
Un curso de álgebra lineal de nivel licenciatura (noción de vectores, espacio vectorial, representación matricial, operaciones entre vectores y matrices, cambio de base, eigenvalores y eigenvectores).
Se recomienda repasar conceptos básicos de compuertas clásicas, como las NOT, AND, OR, XOR, COPY, así como sus tablas de verdad. Será de mucha utilidad que los interesados revisen como funciona el circuito sumador.
Acude con tu computadora portátil.
Instalar previo al inicio de la escuela la plataforma Anaconda para poder utilizar Jupyter notebooks.
Instalar y configurar correctamente la librería Qiskit.

En el video se indica paso a paso cómo instalar Qiskit en tu equipo


Temario

TEMA 1

Introducción a la Computación Cuántica

  • 1.1 Tecnologías cuánticas y su panorama en México
  • 1.2 Sistemas cuánticos para la computación
  • 1.3 Paradigmas de computación clásica y computación cuántica

TEMA 2

Principios básicos de la Computación Cuántica

  • 2.1 Estados cuánticos de un qubit y su representación geométrica
  • 2.2 Compuertas de un qubit
  • 2.3 El producto tensorial y separabilidad
  • 2.4 Estados y compuertas de muchos qubits
  • 2.5 Construcción de circuitos cuánticos
  • 2.6 Mediciones sobre sistemas de múltiples qubits
  • 2.7 Visualización de resultados obtenidos de un circuito

TEMA 3

Algoritmos Cuánticos

  • 3.1 Implementaciones físicas de los qubits: una introducción
  • 3.2 Algoritmo de teleportación cuántica y de codificación superdensa
  • 3.3 Algoritmo sumador cuántico

TEMA 4

Algoritmos Cuánticos II

  • 4.1 Algoritmo de Deutsch-Josza
  • 4.2 Algoritmo de Grover

TEMA 5

Quantum Machine Learning

  • 5.1 Machine Learning, ¿Qué es Quantum Machine Learning?
  • 5.2 Algoritmos Variacionales
  • 5.3 Qiskit Machine Learning
  • 5.4 Ejemplo 1 de QNN, Data Re Uploding QNN
  • 5.5 Ejemplo 2 de QNN, Hybrid QCNN



Conferencias magistrales

Aleatoriedad Intrínseca: Fundamentos, Generación y Aplicaciones

M.C. MARTA ISABEL MORENO BABUGLIA

Technical University of Denmark

Lunes 3 de Agosto

Ver resumen de la plática

Ver semblanza


Quantum Research Direction Ideas and Unsolicited Career Advice

BAMBORDÉ BALDÉ

ZAIKU GROUP

Martes 4 de Agosto

Ver resumen de la plática

Ver semblanza


Simulación cuántica de la ecuación de von Neumann mediante álgebras de Lie: de las cadenas de Pauli a la dinámica de transmones

DR. ALEJANDRO KUNOLD BELLO

UAM Azcapotzalco

Miércoles 5 de Agosto

Ver resumen de la plática

Ver semblanza


Proyectos cuánticos

Dra. María Isabel Pedraza Morales

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

Jueves 6 de Agosto

Ver resumen de la plática

Ver semblanza


The difficulties of finding HPC-QC integrated use cases

M.C. Francesca Schiavello

Open Quantum Institute (OQI)

Viernes 7 de Agosto

Ver resumen de la plática

Ver semblanza


Organizadores
Dr. Boris Escalante Ramírez
Facultad de Ingeniería
Dra. Jimena Olveres Montiel
Facultad de Ingeniería
Dr. Alfred Barry U'Ren Cortés
ICN
Dra. Cinthia Rodríguez Maya
IIMAS
MCIC Víctor Manuel Corza Vargas
Facultad de Ingeniería



Instructores

Claudia Zendejas-Morales

University of Copenhagen
Ver semblanza

Naomi Reyes

UNAM
Ver semblanza

Adair Campos-Uscanga

UAM Iztapalapa
Ver semblanza

Sebastián González Juárez

UNAM
Ver semblanza