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la iniciativa está apoyada por la UPV

BBVA, Repsol y diez entidades inician CUCO, un proyecto para investigar la computación cuántica 

11/01/2022 - 

VALÈNCIA (EP). Un consorcio de trece entidades compuesto por empresas como BBVA y Repsol e instituciones como el Centro Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha puesto en marcha CUCO, un programa público privado para investigar la aplicación a la economía de la computación cuántica.

El consorcio formado por Amatech, BBVA, DAS Photonics, GMV, Multiverse computing, Qilimanjaro Quantum Tech y Repsol, en el plano empresarial y apoyado por los centros de investigación BSC, CSIC, DIPC, ICFO y Tecnalia y la Universitat Politècnica de València, se centrará en posibles aplicaciones a la energía, finanzas, espacio, defensa y logística, según un comunicado.

El proyecto está subvencionado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) y el Ministerio de Ciencia e Innovación bajo el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

Con su actividad, el consorcio pretende acelerar la investigación en la materia para que poder utilizar soluciones con esta tecnología a medio plazo para casos de uso relacionados con aspectos como la observación terrestre, la lucha contra el cambio climático, la optimización de cálculos financieros complejos y la trazabilidad de la cadena de suministros.

A nivel internacional, el consorcio busca posicionar al proyecto y sus empresas como referentes del sector y participar en iniciativas a nivel europeo como Horizonte Europa, Digital Europa o el European Defence Fund.

Asimismo, el proyecto CUCO, a través de la investigación en computación cuántica que se llevará a cabo, tendrá su impacto en la mejora de la sostenibilidad ambiental, puesto que la computación cuántica promueve algoritmos energéticamente más eficientes.

En el marco del proyecto CUCO, CVBLaB de la Universitat Politècnica de València centrará sus esfuerzos en la investigación de algoritmos basados en Quantum Neural Networks (QNNs) para la clasificación fotónica de señales RADAR y seguimiento de fuentes de comunicaciones de espectro ensanchado.

Ello implicará tareas que irán desde el preprocesado de señal, hasta la validación de modelos predictivos pasando por el diseño e implementación de algoritmos basados en aprendizaje profundo cuántico, según ha informado la institución académica en un comunicado.

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