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Adair Campos


Maestro en Física y actual doctorante en la Universidad Autónoma Metropolitana, Campus Iztapalapa. Sus áreas de investigación abarcan modelos de interacción luz-materia, correlaciones cuánticas y cómputo cuántico.

En su proyecto doctoral, está explorando la viabilidad de implementar qubits en fluidos cuánticos de luz, abordando tanto aspectos teóricos como experimentales.

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Claudia Zendejas-Morales


Claudia Zendejas-Morales es Física por la UNAM e Ingeniera en Computación por la UAEMex, con dos MicroMasters en Tecnologías Cuánticas de Purdue University. Como Qiskit Developer certificada y participante del programa Qiskit Advocate, colabora como mentora en proyectos de IBM Quantum. Ha sido instructora y TA en cursos de QWorld, incluyendo colaboraciones con la Universidad de Letonia, y coordinó el programa QClass23/24. Participó en programas como el Quantum Computing Mentorship Program de QOSF y el PSI Start Program del Perimeter Institute. Actualmente, es co-coordinadora del departamento QEducation de QWorld, TA en el curso de Computación Cuántica de la facultad de ingeniería de la UNAM, y Quantum Fellow en QuantumQuipu donde también lidera el departamento de investigación. Sus principales intereses incluyen la Optimización Cuántica y el Quantum Machine Learning.

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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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Jorge Luis Apatiga Sánchez


Físico y Actuario por la Facultad de Ciencias de la UNAM, con una maestría en Matemáticas por el Instituto de Matemáticas de la misma universidad. Actualmente, es doctorante en el programa de Ciencias e Ingeniería de la Computación en el IIMAS, UNAM.

Ha sido profesor de asignatura en la Facultad de Ciencias y actualmente imparte los laboratorios de Computación Cuántica I y II. Su trabajo de investigación se ha centrado en transiciones de fase y túneleo cuántico en polímeros, con publicaciones en revistas especializadas como Polymers. Sus intereses de investigación incluyen el área de Quantum Computing Vision y Deep Fake Detection.

Cuarta Escuela de Cómputo Cuántico

Del 4 al 8 de agosto de 2025













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 y el CECAv, 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.

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, 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.

Escuela híbrida

El curso de cómputo cuántico se llevará a cabo del 4 de agosto al 8 de agosto del 2025 en un horario de 10 a 14 horas. 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 impartirán a distancia por la plataforma Zoom los mismos días de 17 a 18 hrs.

Público dirigido

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

IMPORTANTE

REQUISITOS

Requerimientos mínimos

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.

Herramientas de Hardware y Software

  • Lleva tu equipo 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

TEMAS QUE SE VERÁN EN LA ESCUELA

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

NUESTRO EQUIPO

Instructores

Adair Campos

Claudia Zendejas-Morales

Naomi Itzel Reyes Granados

Jorge Luis Apatiga Sánchez



conferencias magistrales

Areli Yesareth Guerrero Estrada

(Próximamente se dará información)

Nombre del ponente

(Próximamente se dará información)

ENTIDADES PARTICIPANTES

Organizadores

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Dirección

Centro de Estudios en Computación Avanzada. Tercer piso, ala sur. Torre de Ingeniería.

Correo electrónico

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