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.
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.
Quantum computing promises exponential advantages over classical paradigms; however, it still lacks standardized software engineering methodologies. This paper proposes a Structured Quantum Software 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 incorporates specific phases, including probabilistic validation, 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 execution time and a 42% reduction in resource usage compared to classical methods. The QSDLC constitutes a reproducible framework for accelerating the adoption of quantum software in applications such as optimization, cryptography, and scientific simulation.
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 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.
Esta línea de investigación aborda el estudio y desarrollo de la Computación Cuántica desde una perspectiva integral de Ingeniería de Software, enmarcada en el tránsito actual desde la era NISQ hacia la era de tolerancia a fallos temprana. El proyecto se centra en seis ejes estratégicos: metodologías para el ciclo de vida del software cuántico (QSE), seguridad y coexistencia de sistemas criptográficos híbridos y blockchain, educación superior en programación cuántica, algoritmos variacionales híbridos, arquitecturas para laboratorios remotos y la experimentación directa con hardware de Resonancia Magnética Nuclear (RMN). A través de la colaboración interuniversitaria y la integración de hardware real (como el procesador SpinQ Triangulum), se busca no solo la producción científica de impacto —con resultados ya publicados en foros internacionales como Springer CCIS—, sino también la formación de recursos humanos capaces de enfrentar la "amenaza” cuántica y de aprovechar las oportunidades de la utilidad cuántica en optimización y simulación. Esta línea de investigación combina el rigor teórico con la validación experimental, para desarrollar las competencias necesarias y hacer frente a los desafíos que plantea la próxima revolución computacional.
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 es un campo innovador en las ciencias de computación e información que actualmente se encuentra en vías de desarrollo con algoritmos e infraestructuras cada vez más elaborados. Este tipo de computación, en concreto la computación cuántica universal de puertas, posee un gran potencial de cálculo y, a lo largo de todo el proyecto, se detallan las características y propiedades que la hacen una computación alternativa y ventajosa frente a la computación clásica en problemas de cálculos masivos. Además de incluir la información más relevante sobre el contexto histórico de la mecánica cuántica, por la cual la computación cuántica se ha podido desarrollar, se introducen los conceptos principales de esta para la construcción de algoritmos con el paradigma de programación cuántico universal, analizando, a su vez, las ventajas que supone la utilización de dicho paradigma. También, se estudia el estado actual de la computación cuántica referente a tecnologías como los entornos de programación cuántica y las infraestructuras de máquinas cuánticas existentes de empresas relevantes como IBM o Microsoft. Una vez introducidos los conceptos fundamentales sobre computación cuántica, se detalla la construcción del algoritmo cuántico Quantum Counting con el cual se cuenta el número de soluciones de una determinada función objetivo abstracta, adaptable a muchos problemas reales, demostrando una ventaja cuántica frente a los algoritmos clásicos más eficientes que realizan el mismo trabajo. Análogamente, se investiga y se desarrolla un algoritmo cuántico muy reciente, más simple y eficiente que el Quantum Counting clásico, denominado Simpler Quantum Counting, el cual facilita la ejecución en ordenadores cuánticos reales por la reducción sustancial del número de operadores controlados. Estos dos algoritmos, el clásico y el simplificado, son ejecutados en simuladores y máquinas cuánticas utilizando funciones prueba con el correspondiente análisis de resultados. Finalmente, se enumeran una serie de aplicaciones prácticas del Quantum Counting útiles para la implementación de otros algoritmos cuánticos como el Quantum Amplitude Estimation o el algoritmo de Grover, además de otras utilidades en campos como la inteligencia artificial o problemas de explosión combinatoria, en los que la computación cuántica supone ventajas en cuanto a complejidad computacional. Abstract: Quantum computing is a breakthrough field in information and computation science whose quantum software and hardware are in a constant development process improving increasingly its possibilities. This type of computation, specifically the universal quantum gates computation, holds a great potential of calculation and its features and properties are explained all along the project, demonstrating the advantages against classical computation when it comes to massive calculation problems. Firstly, fundamental concepts of universal quantum computation are introduced focusing on algorithm construction using the quantum gate programming paradigm which advantages are analyzed. Also, an historic context of quantum mechanics is given to trace the evolution that brought quantum computing to reality. Moreover, quantum computing state-of-art is studied researching recent technologies as quantum programming environments and physical quantum devices of outstanding corporations as IBM or Microsoft. Once all fundamental concepts of quantum computing are explained, the construction of a quantum algorithm called Quantum Counting is detailed, whose purpose is to find the number of solutions of a given abstract function adaptable to real life problems. The quantum advantage of this algorithm is demonstrated by comparing it to the best classical algorithms with the same purpose. Then, a simplified version of the Quantum Counting algorithm is studied and implemented, named as Simpler Quantum Counting. It is a brand new quantum algorithm which reduces the number of controlled operators in its related quantum circuit easing, consequently, its physical execution in quantum machines. These two quantum algorithms, the classical version and the simplified one, are run in quantum simulators and physical quantum computers including their corresponding results and discussions. At last, several useful applications of the Quantum Counting are listed and presented as future jobs. Some of them are associated with other quantum algorithms implementation as Quantum Amplitude Estimation or Grover’s algorithm and the rest are aimed to artificial intelligence or combinatorial explosion problems where quantum computing is advantageous in terms of computational complexity.