Descripción del proyecto
Nombre del proyecto: QATALYZE
Descripción del proyecto: Contribuir al desarrollo e industrialización de la computación cuántica aplicada a la química computacional, mediante una plataforma y algoritmos híbridos cuántico-clásicos para el descubrimiento de nuevos catalizadores y materiales avanzados.
El objetivo de QATALYZE es el de construir una plataforma de Quantum Machine Learning as a Service (QMLaaS) así como los algoritmos que la alimentan. El trabajo gira en torno a tres casos de uso: catalizadores binarios con base en cobre, estructuras MOF para capturar CO₂ del aire (DAC) y cribado de compuestos farmacológicos con metodologías QSAR. En todos ellos se combinan redes generativas adversariales cuánticas (QGAN), algoritmos variacionales, tensor networks e IA clásica, y es el propio sistema quien decide qué mezcla de hardware cuántico y clásico conviene a cada problema. La intención es ahorrar simulaciones costosas y ensayos de laboratorio en los sectores químico, energético y biotecnológico.
El CESGA participa en este trabajo junto con Gradiant y bajo la coordinación de QCentroid Labs. Sus equipos intervienen en el diseño de los algoritmos variacionales híbridos y de inspiración cuántica y su adaptación al ecosistema de computación cuántica del CESGA. El centro integra además en la plataforma sus infraestructuras de supercomputación y computación cuántica, de modo que terceros puedan ejecutar los modelos de forma interoperable, escalable y segura.
Financiado por: MCIU – Agencia Estatal de Investigación y Comisión Europea.
Fecha inicio: 01/11/2025
Fecha finalización: 30/10/2028
