El 23 de noviembre, GMV destacó los recientes progresos en la aplicación de la computación cuántica para optimizar la adquisición de imágenes en satélites de observación de la Tierra durante la 24ª Conferencia Internacional IDEAL (Intelligent Data Engineering and Automated Learning), celebrada en la Universidade de Évora.

Antón Makarov, Data Scientist de GMV, presentó el artículo de conferencia titulado "Optimization of Image Acquisition for Earth Observation Satellites via Quantum Computing", detallando los resultados de la investigación llevada a cabo en el marco del proyecto CUCO. Este proyecto, pionero a nivel nacional y empresarial en computación cuántica, tiene como objetivo avanzar en el estado del arte de algoritmos cuánticos y aplicar ese conocimiento a diversas pruebas de concepto en sectores estratégicos como Energía, Financiero, Espacial, Defensa y Logística.

En el ámbito espacial, el desafío de seleccionar el subconjunto óptimo de imágenes para la adquisición por parte de un satélite se torna extraordinariamente complejo debido a la explosión combinatoria del problema. La presentación de Makarov abordó cómo la computación cuántica puede ofrecer soluciones más eficientes para resolver este problema, lo que no solo representa una ventaja competitiva significativa, sino que también allana el camino para abordar desafíos más complejos, como los relacionados con constelaciones de múltiples satélites.

El proyecto CUCO, respaldado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) y apoyado por el Ministerio de Ciencia e Innovación bajo el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, destaca como el primer gran proyecto de computación cuántica a nivel nacional y empresarial. Su enfoque interdisciplinario busca impulsar avances en algoritmos cuánticos y aplicar estos avances en escenarios prácticos, marcando un hito significativo en la convergencia de la tecnología cuántica con aplicaciones del mundo real.