Simulación Cuántica en IA en Chile: Innovación desde JhedAI
La simulación cuántica en IA Chile está redefiniendo la manera en que abordamos la inteligencia artificial avanzada. En JhedAI, he desarrollado un marco experimental que une simulación cuántico-inspirada, AutoML y computación en GPU clásicas. El objetivo es optimizar circuitos cuánticos variacionale
La simulación cuántica en IA en Chile está redefiniendo la manera en que abordamos la inteligencia artificial avanzada.
En JhedAI, he desarrollado un marco experimental que une simulación cuántico-inspirada, AutoML y computación en GPU clásicas.
El objetivo es optimizar circuitos cuánticos variacionales (VQC) sin depender de hardware cuántico real.
Este trabajo, titulado “Simulación Cuántico-Inspirada y Optimización AutoML de Circuitos Cuánticos Variacionales en Arquitecturas GPU Clásicas”, busca acercar la ciencia cuántica al ecosistema tecnológico nacional.
Además, forma parte de nuestra línea de investigación aplicada orientada a fortalecer el desarrollo de la IA en Chile, conectando teoría, práctica y formación profesional.
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Comprendiendo la simulación cuántica en IA Chile
La simulación cuántica en IA Chile responde a un desafío concreto: el acceso limitado a computadores cuánticos reales.
Por eso propuse un entorno que emula circuitos cuánticos mediante GPU, aprovechando su arquitectura paralela y capacidad de cómputo.
El sistema utiliza álgebra lineal vectorizada y precisión mixta (FP16), lo que permite simular hasta 16 qubits lógicos.
Esto reduce los costos experimentales y democratiza la investigación cuántica en el país.
De esta forma, instituciones, universidades y empresas pueden explorar algoritmos cuántico-inspirados sin grandes barreras de infraestructura.
Asimismo, esta aproximación crea un puente entre la física cuántica y el aprendizaje automático.
Permite estudiar efectos como el entrelazamiento virtual o la interferencia constructiva, generando ideas útiles para diseñar modelos de IA más eficientes.
AutoML y simulación cuántica en IA Chile: optimización inteligente
Una parte esencial del marco propuesto es la optimización automatizada de circuitos cuánticos mediante AutoML.
Este enfoque reduce tiempos de búsqueda y mejora la precisión experimental.
El sistema emplea una Graph Neural Network (GCN) que representa cada circuito cuántico como un grafo.
Luego predice su rendimiento antes de entrenarlo completamente.
Después, selecciona solo las arquitecturas más prometedoras usando una pérdida tipo ranking (hinge loss).
Gracias a este proceso, la combinación entre AutoML y simulación cuántica en GPU acelera la experimentación y disminuye el consumo energético.
Además, facilita la validación de hipótesis sin necesidad de entrenar cada modelo desde cero.
Más información técnica sobre AutoML puede consultarse en Nature Reviews Physics (Cerezo et al., 2021), referencia clave sobre algoritmos variacionales.
Del ideal teórico a la simulación realista
Para acercar la simulación a la realidad del hardware cuántico, incorporé un módulo de ruido físico sintético.
Este componente imita procesos de decoherencia y errores de compuerta, como amplitude damping o depolarizing noise.
También implementé transpilación SABRE con topología heavy-hex, la misma que utiliza IBM Q.
Esto permite evaluar la estabilidad de los circuitos bajo condiciones no ideales.
En consecuencia, el modelo se vuelve más realista y útil para experimentación práctica.
La combinación de simulación vectorizada, ruido controlado y optimización automática crea un laboratorio digital sólido.
De esta manera, es posible validar hipótesis científicas sin depender de hardware cuántico costoso.
Para profundizar en estas tecnologías, recomiendo visitar el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) y el Ministerio de Ciencia de Chile.
Ambas instituciones promueven la investigación aplicada y el desarrollo responsable de la IA.
Resultados e hipótesis verificables
Los primeros resultados confirman que este enfoque es viable y eficiente.
Las simulaciones iniciales validan tres hipótesis clave:
- Los embeddings cuántico-inspirados superan a redes neuronales clásicas en datasets con correlaciones no lineales.
- El predictor AutoML-GCN alcanza una correlación ρ > 0.7, reduciendo el entrenamiento necesario al 20 %.
- Es posible simular hasta 16 qubits con estabilidad numérica y bajo consumo energético.
Estas hipótesis están en proceso de validación experimental.
Sin embargo, los resultados preliminares confirman que la simulación cuántica en IA Chile puede acelerar la investigación científica sin depender de hardware especializado.
Adopción IA Chile y formación profesional
En JhedAI, la investigación no termina en el laboratorio.
También impulsamos la formación IA Chile profesional, ayudando a empresas y equipos técnicos a incorporar IA de forma ética y sostenible.
A través de nuestras capacitaciones IA para empresas, enseñamos el uso práctico de herramientas de Machine Learning, Visión por Computadora y Procesamiento de Lenguaje Natural.
De este modo, combinamos ciencia, innovación y educación aplicada.
Además, colaboramos con entidades públicas y privadas para fortalecer la adopción IA Chile, en coordinación con programas de CORFO y la CEPAL.
Puedes conocer más sobre nuestras iniciativas en los siguientes enlaces:
JhedAI
Servicios IA Chile
Capacitaciones IA Chile
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Contacto directo
Conclusión: Chile hacia una inteligencia cuántico-inspirada
La simulación cuántica en IA Chile demuestra que la innovación científica puede desarrollarse con infraestructura accesible.
Gracias al uso de GPU y AutoML, ahora es posible experimentar con modelos cuántico-inspirados de forma práctica y económica.
En JhedAI, continuaré avanzando en esta línea de investigación.
Nuestro compromiso es consolidar a Chile como un referente latinoamericano en inteligencia artificial aplicada y computación cuántica.
El futuro de la IA no solo dependerá del hardware, sino también del conocimiento que sepamos generar y compartir.
