Este estudio explora cómo la Ingeniería del Software Clásico, especialmente la ingeniería dirigida por modelos en testing, puede contribuir a la mejora de la Ingeniería del Software Cuántico (Quantum Software Engineering, QSE). Adoptando principios de "agnosticismo", se busca desarrollar procesos de ingeniería del software que sean independientes de cualquier lenguaje o plataforma específicos para software cuántico. Actualmente, el testing de software cuántico se considera un área emergente con múltiples propuestas focalizadas en lenguajes o plataformas particulares. Este trabajo propone una extensión del UML Testing Profile 2.0 para modelar pruebas de software cuántico, permitiendo (i) la exploración de nuevos conceptos necesarios para especificar estas pruebas, (ii) el modelado de diferentes tipos de pruebas durante el diseño del software cuántico, y (iii) la especificación de pruebas independiente del lenguaje o plataforma de ejecución. Esta aproximación busca establecer una base más flexible y extensible para el testing en QSE.
Este estudio explora cómo la Ingeniería del Software Clásico, especialmente la ingeniería dirigida por modelos en testing, puede contribuir a la mejora de la Ingeniería del Software Cuántico (Quantum Software Engineering, QSE). Adoptando principios de "agnosticismo", se busca desarrollar procesos de ingeniería del software que sean independientes de cualquier lenguaje o plataforma específicos para software cuántico. Actualmente, el testing de software cuántico se considera un área emergente con múltiples propuestas focalizadas en lenguajes o plataformas particulares. Este trabajo propone una extensión del UML Testing Profile 2.0 para modelar pruebas de software cuántico, permitiendo (i) la exploración de nuevos conceptos necesarios para especificar estas pruebas, (ii) el modelado de diferentes tipos de pruebas durante el diseño del software cuántico, y (iii) la especificación de pruebas independiente del lenguaje o plataforma de ejecución. Esta aproximación busca establecer una base más flexible y extensible para el testing en QSE.
La computación cuántica ha evolucionado desde una disciplina teórica hasta convertirse en una realidad tecnológica emergente. Aunque los principales proveedores en la nube ya ofrecen acceso a hardware cuántico real, su adopción en sistemas reales sigue limitada por importantes desafíos de software. Entre ellos se encuentran la heterogeneidad del hardware, los ecosistemas específicos de cada proveedor, los modelos de programación de bajo nivel, los elevados costes de ejecución, los tiempos de espera y la falta de metodologías de ingeniería comparables a las del desarrollo clásico. En este contexto, la Ingeniería del Software Cuántico (QSE) surge como un área clave para cerrar la brecha entre las tecnologías cuánticas y las prácticas consolidadas de la ingeniería del software. Esta tesis doctoral por compendio investiga cómo avanzar de forma sistemática en QSE en entornos de computación cuántica como servicio, acercando el desarrollo cuántico a paradigmas clásicos mediante abstracción y gestión eficiente de recursos. El trabajo propone reducir la fragmentación entre proveedores adaptando patrones y conceptos de la computación clásica. En particular, presenta: (i) un análisis de la heterogeneidad de las principales plataformas cuánticas y el diseño de una capa de acceso independiente del proveedor; (ii) mecanismos de traducción para la ejecución portable de circuitos; (iii) estrategias de consolidación de cargas de trabajo a nivel de circuito; y (iv) un modelo de ejecución híbrido que integra multi-programación y ejecución distribuida basada en disparos. En conjunto, la tesis demuestra que adaptar principios consolidados de ingeniería mejora la viabilidad y sostenibilidad de la computación cuántica.
La Ingeniería de Software Cuántico (Q-SE) requiere herramientas que permitan analizar de manera reproducible y cuantitativael comportamiento funcional de algoritmos cuánticos, más allá de su corrección global. En este trabajo se presenta SMEF (Software Engineering Module Evaluation Framework), un marco de atribución funcional basado en valores de Shapley, orientado a cuantificar la contribución de bloques funcionales dentro de una implementación cuántica bajo métricas explícitas definidas por el analista. El marco evalúa configuraciones parciales del circuito que preservan el orden físico de ejecución, permitiendo descomponer el comportamiento global en contribuciones funcionales atribuibles a cada bloque, en coherencia con la semántica operacional del algoritmo y con las propiedades axiomáticas del mecanismo de atribución empleado. SMEF no busca reinterpretar la dinámica cuántica subyacente, sino proporcionar métricas funcionales reproducibles y comparables, útiles para actividades propias de la Q-SE, tales como auditoría, validación, comparación sistemática de implementaciones y detección de anomalías funcionales. La propuesta se valida mediante dos casos de estudio: (i) la búsqueda sobre hipercubos del algoritmo SKW y (ii) la etapa de estimación de fase (QPE) del algoritmo de Shor. En ambos casos, los perfiles de contribución obtenidos resultan coherentes con el rol funcional esperado de los bloques analizados y permiten identificar desviaciones funcionales sin necesidad de inspeccionar el circuito a nivel de compuertas.
La computación cuántica plantea nuevos desafíos para la ingeniería de software, particularmente en la especificación de requerimientos funcionales (FR), no funcionales (NFRs) y en el diseño arquitectónico de sistemas híbridos clásico-cuánticos. Este artículo plantea un mapeo sistemático de la literatura con el objetivo de analizar cómo se abordan FR, NFRs y las decisiones arquitectónicas en la ingeniería de software clásica y cómo estos enfoques están siendo adaptados al dominio cuántico. Los resultados evidencian que la ingeniería de software cuántico hereda marcos consolidados de ámbito clásico, como el uso de SRS, estándares de calidad como ISO/IEC 25010 y estilos arquitectónicos como capas, modular y SOA. Sin embargo, se identifican brechas significativas al trasladar estos enfoques al contexto cuántico, debido a la naturaleza probabilística de los algoritmos, la presencia de ruido, decoherencia y las restricciones del hardware. Asimismo, se observa la ausencia de métricas estandarizadas y metodologías maduras para validar requerimientos de calidad en entornos híbridos QPU-CPU. En el presente trabajo se concluye que, aunque existe una base conceptual heredada del paradigma clásico, es necesario desarrollar marcos específicos que integren requerimientos y arquitecturas adaptadas a las particularidades de la computación cuántica.
La Ingeniería de Software Cuántico (Q-SE) requiere herramientas que permitan analizar de manera reproducible y cuantitativa el comportamiento funcional de algoritmos cuánticos, más allá de su corrección global. En este trabajo se presenta SMEF (Software Engineering Module Evaluation Framework), un marco de atribución funcional basado en valores de Shapley, orientado a cuantificar la contribución de bloques funcionales dentro de una implementación cuántica bajo métricas explícitas definidas por el analista. El marco evalúa configuraciones parciales del circuito que preservan el orden físico de ejecución, permitiendo descomponer el comportamiento global en contribuciones funcionales atribuibles a cada bloque, en coherencia con la semántica operacional del algoritmo y con las propiedades axiomáticas del mecanismo de atribución empleado. SMEF no busca reinterpretar la dinámica cuántica subyacente, sino proporcionar métricas funcionales reproducibles y comparables, útiles para actividades propias de la Q-SE, tales como auditoría, validación, comparación sistemática de implementaciones y detección de anomalías funcionales. La propuesta se valida mediante dos casos de estudio: (i) la búsqueda sobre hipercubos del algoritmo SKW y (ii) la etapa de estimación de fase (QPE) del algoritmo de Shor. En ambos casos, los perfiles de contribución obtenidos resultan coherentes con el rol funcional esperado de los bloques analizados y permiten identificar desviaciones funcionales sin necesidad de inspeccionar el circuito a nivel de compuertas.
El interés por la computación cuántica ha crecido exponencialmente en los últimos años debido a su potencial para influir en un amplio número de tecnologías, potenciando muchas de ellas al tiempo que supone una amenaza para la seguridad de otras. Por consiguiente, esta tecnología tendrá inevitablemente un impacto social. Ciertas organizaciones necesitarán incorporar componentes cuánticos a sus sistemas para mantenerse competitivas. Ejemplos de estos componentes son los algoritmos capaces de resolver problemas que antes eran irresolubles en un tiempo razonable para la computación clásica o los nuevos protocolos de seguridad post- cuánticos, entre muchos otros. Por lo tanto, es probable que el desarrollo de los futuros sistemas de información se vea afectado por este nuevo paradigma de computación. La implementación de componentes cuánticos en los sistemas de información no implica que los sistemas de información actuales (clásicos) vayan a ser sustituidos en su totalidad por sistemas de información totalmente cuánticos. Por el contrario, se producirá una evolución hacia sistemas de información clásicos-cuánticos. Por consiguiente, las organizaciones tendrán que evaluar qué partes de su sistema de información deberán modernizarse con aplicaciones cuánticas y que se integrarán en estos nuevos sistemas de información híbridos. Desafortunadamente, no existen técnicas ni procesos concretos para abordar este reto. Esta tesis doctoral presenta un proceso de modernización de software como solución para migrar los sistemas de información clásicos hacia sistemas de información híbridos. Este proceso se denomina proceso de Modernización del Software Cuántico. Se han realizado adaptaciones de estándares acogidos por la industria como UML y KDM para emplear los principios de ingeniería dirigida por modelos. De esta manera y utilizando los estándares se pueden representar los nuevos componentes cuánticos. Los resultados obtenidos demuestran que el proceso de Modernización del Software Cuántico puede facilitar la integración de programas cuánticos en los sistemas de información clásicos existentes.
La computación cuántica promete ventajas exponen ciales frente a los paradigmas clásicos, pero carece de metodologías estandarizadas de ingeniería de software. Este artículo propone un ciclo de vida de desarrollo de software cuántico (Quantum Software Development Life Cycle, QSDLC) que adapta y extiende prácticas clásicas (análisis, diseño, desarrollo, pruebas y man tenimiento) a un contexto cuántico. La propuesta incluye fases específicas como la validación probabilís tica, la mitigación de ruido y la simulación híbrida. Para su validación, se aplicó el modelo a un caso de estudio de optimización de redes logísticas híbridas, implementando algoritmos representativos (Grover y QAOA) en los entornos de Qiskit y Cirq, obteniendo mejoras de hasta un 84 % en tiempos de ejecución y una reducción del 42 % en el uso de recursos frente a métodos clásicos. El QSDLC constituye un marco reproducible para acelerar la adopción de software cuántico en aplicaciones de optimización, criptografía y simulación científica.//Quantum computing promises exponential advan tages over classical paradigms; however, it still lacks standardized software engineering methodologies. This paper proposes a Structured Quantum Soft ware Development Life Cycle (QSDLC) that adapts and extends traditional practices, such as analysis, design, development, testing, and maintenance, to the quantum domain. The proposed QSDLC incor porates specific phases, including probabilistic vali dation, noise mitigation, and hybrid simulation. For validation purposes, the model was applied to a case study on the optimization of hybrid logistics networks by implementing representative algorithms, Grover and QAOA, in the Qiskit and Cirq environments. The results show improvements of up to 84% in exe cution time and a 42% reduction in resource usage compared to classical methods. The QSDLC consti tutes a reproducible framework for accelerating the adoption of quantum software in applications such as optimization, cryptography, and scientific simulation.