Ventajas
Diseño integrado full-stack
Desarrollamos un stack tecnológico completo e integrado verticalmente: desde las capas de aplicación (como la previsión de demanda y de potencia) hasta los algoritmos cuánticos, los frameworks de programación y el soporte de hardware, logrando una fusión profunda entre la computación cuántica y las necesidades reales del sector energético.
Sinergia multialgorítmica
Al integrar diversos modelos de inspiración cuántica (como QLSTM, QTransformer y QMLP), cubrimos la predicción de series temporales, el procesamiento de flujos de datos (stream processing) y el entrenamiento de modelos a gran escala, respaldando el I+D+i y el despliegue en múltiples escenarios del sector eléctrico.
Diseño conjunto de plataforma y hardware
La capa de plataforma facilita el procesamiento, cifrado y simulación de datos estructurados, mientras que el hardware subyacente —que incluye ordenadores cuánticos superconductores, clústeres de computación virtual y sistemas híbridos cuántico-clásicos— garantiza una potencia y flexibilidad de cálculo excepcionales.
Compatibilidad con múltiples frameworks de programación cuántica
La compatibilidad con diversos entornos de desarrollo aumenta la flexibilidad de programación y reduce las barreras de entrada, permitiendo una integración fluida con los flujos de trabajo de la computación clásica actual.
Puntos de dolor del sector
Ineficiencia computacional
Los algoritmos tradicionales consumen demasiado tiempo y no logran responder a las exigencias en tiempo real de tareas críticas, como el cálculo de flujos de potencia y la previsión de la demanda.
Precisión insuficiente
A los métodos convencionales les cuesta gestionar datos complejos y escenarios de incertidumbre, lo que limita la precisión y dificulta la toma de decisiones estratégicas.
Dificultad para procesar datos masivos
Con el aumento exponencial del volumen de datos, la informática tradicional se enfrenta a graves cuellos de botella, lo que ralentiza el análisis de datos de la red y limita la eficiencia de las aplicaciones.
Arquitectura de la solución
Casos de uso y aplicaciones
Predicción de potencia
Las redes de memoria cuántica a corto y largo plazo (QLSTM) permiten realizar predicciones a corto plazo de la generación de energía solar con una alta precisión, optimizando el equilibrio de la red.
Previsión de la demanda
Las redes de atención espacio-temporal cuántica basadas en QTensor integran datos de múltiples fuentes (como la meteorología y el comportamiento del usuario) para mejorar notablemente la precisión de la previsión de carga.
Cálculo de flujos de potencia
Los algoritmos de flujos de potencia acelerados por computación cuántica resuelven ecuaciones complejas en tiempo récord, facilitando la optimización y programación de la red eléctrica en tiempo real.
Diagnóstico de fallos
Los modelos de clasificación y extracción de características cuánticas mejoran la precisión en la detección de fallos, permitiendo identificar y responder con rapidez ante anomalías en la red.