Investigadores clasifican eventos de neutrinos con una computadora cuántica

Los investigadores han logrado una precisión de prueba cercana al 80% con el NPQK y una precisión de aproximadamente el 70% con la QCNN en la clasificación de eventos detectados por telescopios de neutrinos utilizando un ordenador cuántico, un resultado comparable a los métodos tradicionales. Pablo Rodriguez-Grasa, de la University of the Basque Country UPV/EHU y sus colegas, demostraron esta capacidad investigando núcleos cuánticos proyectados neuronales y redes neuronales convolucionales cuánticas.

Este trabajo, publicado el 21 de agosto de 2026 en Quantum Science and Technology, Número 4, establece la viabilidad de aplicar el aprendizaje automático cuántico al análisis de datos astronómicos con el hardware actual. El estudio explora cómo los ordenadores cuánticos pueden distinguir entre diferentes tipos de eventos de neutrinos, algo crucial para comprender fenómenos cósmicos poco comunes.

Enfoques NPQK y QCNN para la clasificación de eventos de neutrinos

Alcanzando una precisión de prueba cercana al 80%, el enfoque de núcleo cuántico proyectado neuronal (NPQK) demostró una capacidad para clasificar eventos de neutrinos directamente tanto en simuladores como en el procesador cuántico IBM de Estrasburgo. Este resultado sugiere un cambio hacia aplicaciones cuánticas prácticas en astrofísica. Los investigadores dirigidos por Pablo Rodriguez-Grasa en la University of the Basque Country UPV/EHU detallaron este rendimiento en un estudio publicado el 21 de agosto de 2026 en Quantum Science and Technology, Número 4, centrándose en distinguir entre trazas de muones y cascadas hadrónicas/electromagnéticas, firmas clave dentro de los datos de los telescopios de neutrinos.