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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.

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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.

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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.

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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.

5ta Escuela de Cómputo cuántico

Facultad de
Ingeniería
Instituto de
Ciencias Nucleares
Universidad Autónoma
Metropolitana
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 Cuarta 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

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 Principios de Mecánica Cuántica
  • 1.2 Paradigmas de Computación Clásica y Computación Cuántica
  • 1.3 Aplicaciones de la Computación Cuántica
  • Sesión de laboratorio

TEMA 2

Principios básicos de la Computación Cuántica

  • 2.1 Qubits y Vectores
  • 2.2 Compuertas lógicas y matrices
  • 2.3 Representación geométrica de qubits en la esfera de Bloch
  • 2.4 Implementaciones físicas de los qubits: una introducción
  • 2.5 Construcción de circuitos cuánticos
  • 2.6 Circuito de entrelazamiento cuántico
  • 2.7 Mediciones y visualización de resultados de un experimento real
  • Sesión de laboratorio

TEMA 3

Algoritmos Cuánticos

  • 3.1 Algoritmo de teleportación cuántica
  • 3.2 Algoritmo de codificación superdensa
  • 3.3 Algoritmo sumador cuántico
  • Sesión de laboratorio

TEMA 4

Algoritmos Cuánticos II

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

TEMA 5

Quantum Machine Learning

  • 5.1 Machine Learning, ¿Qué es Quantum Machine Learning?
  • 5.2 Maquina de soporte vectorial y clasificador cuántico variacional
  • 5.3 Algoritmos de Quantum Machine Learning

Conferencias magistrales

Título conferencia magistral 1

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Título conferencia magistral 3

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Instructores

Claudia Zendejas-Morales

University of Copenhagen
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Naomi Reyes

UNAM
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Adair Campos-Uscanga

UAM Iztapalapa
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Sebastián González Juárez

UAM
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