Sus propiedades hacen posible desarrollar algoritmos que resuelven en tiempo lineal problemas que al cómputo clásico toma tiempo exponencial.

Ciudad de México.- Diseño de nuevos materiales y de proteínas y fármacos, solución de problemas complejos con numerosas variables, predicción de escenarios financieros y decisión de rutas críticas en temas de medio ambiente y agricultura, son algunas de las aplicaciones de esta disciplina.

El coordinador del Centro de Estudios en Computación Avanzada (CECAv) de la UNAM, Boris Escalante Ramírez, informó lo anterior y agregó que otras más son el desarrollo de internet cuántico en telecomunicaciones y la integración con la inteligencia artificial a través del Quantum Machine Learning, que promete unir el potencial de esta área para crear modelos más

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