La computación cuántica continúa consolidándose como una tecnología con potencial para transformar múltiples sectores estratégicos. Sin embargo, alcanzar ese potencial requiere algo más que avances científicos: es necesario construir un ecosistema sólido donde universidades, empresas y organizaciones colaboren para convertir la investigación en soluciones con impacto real.
En este contexto, la Red Iberoamericana para el Avance de la Ingeniería de Software Cuántico (RIPAISC) celebra la publicación de Q2SAR, un trabajo que ejemplifica el valor de la colaboración entre los miembros de la red y el papel de la ingeniería de software cuántico en el desarrollo de aplicaciones de alto impacto.
Q2SAR: aprendizaje automático cuántico para el descubrimiento de fármacos
El artículo, publicado en IEEE Xplore en el marco de TLISC 2025, presenta un enfoque innovador para el modelado Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR), una de las técnicas fundamentales de la química computacional utilizada para acelerar el descubrimiento de nuevos medicamentos.
El objetivo del trabajo es mejorar la identificación de moléculas con actividad biológica mediante técnicas de Quantum Machine Learning (QML). Para ello, los investigadores desarrollan un modelo basado en Quantum Multiple Kernel Learning (QMKL) combinado con máquinas de vectores de soporte (SVM), capaz de integrar información proveniente de kernels cuánticos y clásicos.
El flujo de trabajo incluye:
- Conversión de moléculas representadas mediante SMILES en descriptores moleculares numéricos.
- Reducción de dimensionalidad mediante Principal Component Analysis (PCA).
- Entrenamiento de un clasificador SVM utilizando una combinación optimizada de múltiples kernels clásicos y cuánticos.
- Comparación de resultados con modelos clásicos de Gradient Boosting.
Los resultados muestran que el enfoque cuántico obtiene un AUC superior al alcanzado por el modelo clásico de referencia en la clasificación de inhibidores de la quinasa DYRK1A, una proteína de interés en investigación biomédica. Aunque todavía se trata de investigación aplicada, estos resultados ponen de manifiesto el potencial que las técnicas cuánticas pueden aportar a problemas complejos de la quimioinformática y el descubrimiento de fármacos.
Un ejemplo de colaboración entre academia e industria
Más allá de los resultados científicos, Q2SAR representa un caso de éxito de colaboración entre academia e industria.
El desarrollo del trabajo contó con la participación de:
- QNOW, como socio industrial.
- ICC de la Universidad de Buenos Aires, como socio académico.
Esta colaboración demuestra cómo la interacción entre empresas y centros de investigación permite combinar capacidades complementarias para desarrollar soluciones innovadoras basadas en tecnologías cuánticas.
Uno de los objetivos fundamentales de RIPAISC es precisamente facilitar este tipo de iniciativas, promoviendo espacios donde investigadores, profesionales y organizaciones puedan compartir conocimiento, desarrollar proyectos conjuntos y acelerar la transferencia tecnológica hacia la sociedad y la industria.
Formación para fortalecer el talento cuántico en Latinoamérica
El fortalecimiento del ecosistema cuántico no depende únicamente de la investigación. La formación de profesionales capaces de diseñar, desarrollar y aplicar tecnologías cuánticas es un elemento igualmente estratégico.
En esta línea, durante julio de 2025 QNOW anunció una alianza estratégica con QURECA, organización reconocida internacionalmente por sus programas de formación especializada en computación cuántica e inteligencia artificial.
La colaboración tiene como objetivo ampliar el acceso a formación de alto nivel en Latinoamérica mediante programas adaptados tanto a empresas como a instituciones educativas, cubriendo distintos perfiles profesionales y niveles de especialización.
La alianza combina la experiencia de QNOW en plataformas Quantum as a Service (QaaS) y agentes de inteligencia artificial con la trayectoria de QURECA en diseño de programas educativos, creando una oferta que busca responder a las necesidades reales del mercado latinoamericano.