En nuestra empresa nos dedicamos principalmente al diseño y optimización de nuevos principios activos y formulaciones en la industria farmacéutica a partir de la caracterización de sus interacciones con otras moléculas y agregados supramoleculares de diferente grado de organización, como por ejemplo membranas celulares. En particular, estamos interesados en la comprensión de la interacción...
En ese proyecto hemos estudiado posibles aplicaciones del algoritmo QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) en entornos industriales reales mediante el simulador del CESGA, haciendo énfasis en el Job Shop Scheduling Problem (JSSP). Para ello hemos desarrollado un método innovador, el Hadamard+LCU Test, y hemos creado una formulación QUBO del JSSP nueva para mejorar su performance
Algunos algoritmos de Machine Learning, como las Redes Neuronales Recurrentes (RNN),
analizan series temporales para predecir valores desconocidos de variables en un sistema
complejo. Cuando se trabaja con redes multicapa y series amplias, surgen algunos problemas,
como el sobreajuste o las pérdidas de memoria. Varios enfoques intentan resolverlos, por
ejemplo, la célula Long Short-Term...
En esta charla se hará un resumen del estado del arte de los algoritmos cuánticos más relevantes para la investigación matemática y los problemas que resuelven, así como sus ventajas, limitaciones y problemas abiertos.
La compra de un computador cuántico supone una inversión de varios millones de euros. Sin embargo, la evaluación de qué computador cuántico tiene el mejor rendimiento entre varios candidatos es un problema abierto todavía por resolver. Así como en la computación clásica ya existen varias suites de evaluación del rendimiento bien establecidas y aceptadas por la comunidad, la cantidad de...
