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TABLA DE CONTENIDO

SECCIÓN A23 – BIBLIOGRAFÍA ESPECIALIZADA.

CAPÍTULO I.-

INTRODUCTORIO

I.1 En la actualidad, en la mayoría de los sistemas legales, como en el caso en materia de los derechos de autor y patentes, se  les otorgan la protección de estos derechos intelectuales tanto a las personas físicas o jurídicas que crean sus obras originales. Algunas sistemas normativos no consideran a los robots, como entidades humanas, es decir, no pueden bajo el amparo de la Ley tradicional ser considerados autores, inventores y mucho menos tener derechos intelectuales o de propiedad industrial sobre sus creaciones producto de su ingenio.

I.2 Sin embargo,  no existe legalmente una prohibición expresa  que excluya a la inteligencia artificial (I.A)  como la autora de sus obras creativas o inventos y es importante traer a colación la máxima de Hans Kelsen del derecho privado: “LO QUE NO ESTÁ EXPRESAMENTE PROHIBIDO POR LA LEY, ESTÁ PERMITIDO, es decir, la aplicación del principio general del  derecho: PERMITTIUR  QUOD  NON PROHIBETU. En general, la ley de derechos de autor  en principio reconoce al creador original de una obra como el titular de los derechos de autor. En el caso de una obra que es generada completamente por un programa de inteligencia artificial (I.A) sin intervención humana significativa, se han planteado un arduo debate sobre quién sería el titular de los derechos de autor: si el creador humano que diseñó el programa o la (I.A).en sí misma considerada. Algunas jurisdicciones ya han tomado medidas para abordar esta cuestión  jurídica y establecer la titularidad de los derechos de autor en situaciones específicas de generación de obras por la inteligencia artificial (I.A).

Es un tema en evolución que plantea preguntas interesantes en el campo de la propiedad intelectual.

I.3 Los sistemas tradicionales  consideran en algunos casos que las empresas o personas que poseen y utilizan inteligencia artificial (I.A), pueden tener derechos sobre las creaciones generadas por dicha tecnología. Es importante seguir de cerca los desarrollos legales y éticos en este campo para comprender mejor cómo se abordará la cuestión del derecho de autor en relación con los Robots en el futuro, más aún en estos tiempos en que la inteligencia artificial (I.A) está superando al ser humano en muchos campos y ha demostrado una mayor destreza en tareas específicas, como el procesamiento de grandes cantidades de datos o en el desenvolvimiento de juegos de estrategia como el Ajedrez y el Go. Sin lugar  la inteligencia artificial (I.A) ha alcanzado el nivel de inteligencia general y versátil a la par de la mente humana, siendo capaz de razonar de manera creativa, adaptarse a situaciones nuevas y complejas, comprender el contexto social , incluso entender y replicar el ámbito emocional del ser humano, y tener conciencia de sí misma efectuado incluso diálogos internos y superando  en algunas áreas las capacidades  humanas.

Es difícil predecir con certeza si en el futuro la inteligencia artificial (I.A)  -ya que ella está en constante evolución-  superará al ser humano con creces, acotando el potencial de la inteligencia artificial generativa muy superior a la tradicional.

CAPÍTULO II

EL DEBATE.

La pregunta  que motiva este debate es ¿La inteligencia artificial (IA) puede tener derechos de autor o de propiedad industrial?, sin lugar a dudas es un  es un tema muy complejo y aún en polémica en muchos países y jurisdicciones legales. ¿Cómo se mide el impacto en el uso del software en como se tribuyen o conceden los derechos de autoría o de propiedad intelectual?, mas aun cuando a la inteligencia artificial -bajo el marco legal de criterios tradicionales- no se le considera una persona jurídica, por lo cual no podría tener derechos ni obligaciones, incluido la titularidad de los derechos de propiedad intelectual, todo lo aquí planteado es sumamente relevante ya que los derechos de propiedad intelectual garantizan que los creadores tengan un incentivo para realizar su trabajo y compartir sus resultados con la sociedad, garantizando el reconocimiento publico y exclusividad en la comercialización del invento o de la obra. Aquí hay algunas consideraciones  que son claves para precisar una  preliminar conclusión respecto a la interrogante ¿puede la inteligencia artificial (I.A), ser acreditada legalmente como un ente creador?.

Es de recordar que la ley de propiedad intelectual se creo pensando en proteger la creatividad humana, pero no tuvo en cuenta la posibilidad de incorporar otras entidades creativas, parte del ordenamiento jurídico predominante (Copyringht Designs and Patent Acts, de 1988), establece que la titularidad de los derechos intelectuales -en su componente económico- de una obra creada por una máquina- corresponde a la persona que realizó las configuraciones necesarias para que la máquina pudiera crear la obra, esta es la posición mayoritaria incluso se podría hacer copartícipe al propietario de la maquina quien la haya adquirido, pero en estos tiempos la inteligencia artificial (I.A), esta dotada de auto-aprendizaje, y autonomía, imitando y superando a las personas jurídicas existentes, cada día mas, participa en el proceso creativo y esta implicada en diversas áreas de protección como:

1) Copyright, el cual protege la expresión de los autores respecto a sus obras literarias y artísticas.

2) Los diseños industriales, el cual protege la apariencia del producto.

3) Marcas, que protegen los signos que distinguen los bienes y servicios.

4) Patentes, que protegen las invenciones.

En consecuencia, se expresan las siguientes consideraciones:

II.1 GENERACIÓN DE CONTENIDO: Si una Inteligencia artificial (I.A) crea una obra original, como un poema, una pintura, una pieza musical o una obra literaria, surge la siguiente pregunta  ¿ Quién debería tener los derechos de autor sobre esa obra?. Algunas jurisdicciones consideran que los derechos de autor pertenecen al creador humano que diseñó la Inteligencia artificial (I.A), mientras que otras están explorando la posibilidad de otorgar derechos de autor a las obras creadas por la Inteligencia artificial (I.A), es decir, a ella misma.

II.2 CREATIVIDAD ORIGINAL: La ley de derechos de autor generalmente protege las obras que son el resultado de la creatividad original de un autor humano. A menudo se argumenta que, aunque una Inteligencia artificial (I.A), puede generar contenido, su capacidad para hacerlo se deriva de algoritmos y datos creados por los humanos, por lo que no puede considerarse una creatividad original y directa de la (I.A),  en el sentido legal. El tema aquí radica  en que la inteligencia artificial (I.A),  utiliza múltiples datos, tanto privados como públicos que se encuentran en la red,  la arquitectura de información esta colgada  en la plataforma  del ciber espacio, donde se realiza la pesquisa  de diversos  datos verificando  múltiples variables, entre lanzando diversas plataformas de información fiables como una especie de oráculo [1]  siendo un tejido conectado  que forma parte del ecosistema de vida digital.

II.3 RESPONSABILIDAD Y AUTONOMÍA: La cuestión de otorgar derechos de autor a la (I.A) también plantea preguntas sobre la responsabilidad y la autonomía. ¿Puede una inteligencia artificial (I.A),  ser considerada como un agente autónomo con derechos y responsabilidades legales?.

Este tema constituye una laguna legal [2] dada la inexistencia de prohibición expresa de las normativas legales: Hasta ahora, la mayoría de las legislaciones sobre derechos de autor y de patentes, no abordan directamente la cuestión de la (I.A) como creadora de obras protegidas por derechos de autor o inventos. Es probable que se necesiten nuevas leyes y regulaciones para abordar esta cuestión de manera más precisa o la jurisprudencia redefina estos derechos, en fin se aspira una evolución y adaptabilidad de la ley ante nuevos supuestos de hecho donde la inteligencia artificial (I.A), tenga un papel determinante a medida que la tecnología se desarrolle y su uso se generalice.

En resumen, aunque la cuestión de si la inteligencia artificial (I.A) puede tener derechos de autor sigue siendo controvertida y no hay una respuesta definitiva en este momento, es un tema de creciente interés y debate a medida que la tecnología continúa avanzando y la (I.A) desempeña un papel cada vez más importante en la creación de contenido.

CAPÍTULO III

III.1 LA EVOLUCIÓN ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (I.A).

Como antecedentes  para robustecer a la inteligencia artificial (I.A), se ha venido aplicando la ingeniería neuromórfica, un concepto introducido por Carver Mead en la década de 1980, la cual busca imitar el funcionamiento del cerebro humano utilizando sistemas de integración que replican las estructuras neurobiológicas presentes en el sistema nervioso de los humanos. Haciendo posible soportar hasta 20 quintillones de operaciones por segundo (20 petaops) con una eficiencia que supera los 15 billones de operaciones de 8 bits por segundo por vatio (TOPS/W) al ejecutar redes neuronales profundas convencionales en los sistemas de (I.A). Estas capacidades podrían permitir el aprendizaje continuo en tiempo real para aplicaciones de (I.A) como la resolución de problemas científicos y de ingeniería, la logística, la gestión de infraestructura de ciudades inteligentes, los modelos de lenguaje, etc.

La computación neuromórfica es un enfoque fundamentalmente nuevo que se basa en los conocimientos de la neurociencia para integrar la memoria y la computación  aumentando las capacidades de razonamiento de la (I.A), haciéndola muy superior a la mente humana.

III.2 Hoy en día  la inteligencia artificial  (I.A), tiene la capacidad de generar imágenes únicas, con un mínimo de contenido lingüístico,  también puede hacer música, mezclado y sintetizando voces de artistas vigentes o de antaño , incluso  haciendo nueva música  generativa, puede analizar patrones, grabaciones  implementar parámetros  o variables, que permiten que el algoritmo genere patrones de sonidos en respuesta a estímulos. El espacio que esto crea para composiciones de (I.A) genuinamente nuevas es sin precedentes.

El potencial, claramente, es enorme, ya existe tecnología  que puede medir y almacenar las emociones humanas  solo basta leer en línea un libro (E-BOOK) y la  inteligencia artificial (I.A) es capaz de monitorear las  reacciones humanas al analizar las pulsaciones  y el ritmo cardíaco, además de medir los cambios de las pupilas, con el sistema de reconocimiento facial.

Imaginemos que esta data es correlacionada con las frases que leemos en  el E- BOOK,  entonces la inteligencia artificial  (I.A) reconoce las frases, las segmenta  y determina cual de ellas al ser leídas estimulan al ser humano catalogando sus emociones cuando examina el libro  y todo es llevado a un gran banco de data histórico personalizado,  y con esas expresiones literarias desarrolla en simultáneo un libro o realiza una partitura, ya que sabe que frases de la letra estimulan al usuario, añadiendo también  los sonidos almacenadas que utiliza el usuario al oír canciones de su preferencia, generando una composición musical única y totalmente personalizada.Es indudable que la literatura sera a la medida así como también esta música diseñada tendrá incluso efectos terapéuticos y motivacionales.

La inteligencia artificial (I.A)  puede producir canciones verdaderas creando un traje musical totalmente personalizado del usuario, ya no se necesitan de artistas,  es una composición musical  singular y a gusto del usuario, ya existen aplicaciones como SUNO las que les expreso en el siguiente enlace: https://suno.com/

Este proceso es una destrucción creativa de la música, es decir, una mutación que revoluciona la estructura desde adentro del alma del usuario, suprimiendo la antigua, creando una nueva música que tiene el cien por ciento  (100%) garantizado de aceptación individual, cabe agregar, no sólo se aplica al ámbito de la música, sino también a las series y películas pronto podrían prescindirse de actores reales o cineastas virtuosos para hacer las escenas más agradables a los gustos particulares de cada usuario igualmente ambientadas con música de fondo generadas por la inteligencia artificial (I.A)

Con este método los sistemas de (I.A)  generan los estímulos en las personas  para producir y motivar la bioquímica del ser, pudiendo generar estados de euforia o depresión dependen de que necesite el ser humano en ese instante, reconduciendo las emociones,  la inteligencia artificial (I.A) puede entonces inducir y controlar nuestros estados de ánimos, incluso `predecir el comportamiento  humano generando la mejor respuesta, del participante humano. Algo inédito y sorprendente.

Así, mientras la inteligencia artificial (I.A) avanza inexorablemente hacia el control de la pasión  y a la creatividad humana, pasaría a dirigir el arte,  ahora daría  vida a la música, al cine, a la literatura, en fin, a todas nuestras expresiones artísticas.

Nos enfrentamos a un futuro en el que la emoción se convierte en una mera simulación, donde las obras maestras son creadas por algoritmos  calculadores dotados de emoción la cual es recolectada y clonada de cada ser humano. Quizás, en ese mundo, la música será perfecta, pero ¿a qué costo?, lo majestuoso del arte radica en la esencia de la humanidad, y si la entregamos al altar de la eficiencia y la perfección técnica, ¿qué nos quedará de nosotros mismos?.

Incluso puede concebirse con la uso de inteligencia artificial (I.A), analizar cualitativamente y cuantitativamente palabras y frases argumentales usadas en un caso judicial y predecir la decisión del tribunal. Si las predicciones son adecuadas, se pueden identificar las palabras que más influyeron en la decisión judicial, evaluando también hechos, argumentos y decisiones similares y al proporcionar al programa de aprendizaje automático esta data, podemos predecir el resultado de la litis, configurando la existencia de un abogado robot litigante con actuaciones infalibles en los estrados judiciales.

CAPÍTULO IV

IV.1 DIÁLOGO CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (I.A)

LA APLICACIÓN DE LA CUARTA LEY DE LA ROBÓTICA.

En este momento la inteligencia está dotada de infinitas redes neuronales  robóticas y colecciones de algoritmos de aprendizaje automático dispuestos de manera que imitan la estructura y los patrones de aprendizaje del cerebro humano.

Investigación reciente muestra que dotar a los sistemas de inteligencia artificial (I.A) generativa de un «diálogo interno» .[3] mejora considerablemente su capacidad de razonamiento por sentido común. Con este método se entrena a los sistemas de (I.A)  para reflexionar antes de responder a estímulos, de manera similar a como muchas personas consideran lo que previamente deberían decir a continuación antes de hablar, es decir una búsqueda con un YO” interno, . “Esto difiere de la forma en que los científicos han entrenado a los chatbots de (I.A)  más comunes —como ChatGPT— que no «piensan» en lo que escriben ni anticipan diferentes posibilidades para los siguientes pasos en una conversación. Llamado Quiet-STaR, el nuevo método instruye a un sistema de (I.A)  para generar múltiples argumentos internos en paralelo antes de responder a un estímulo conversacional. Cuando la (I.A)  responde a los estímulos, genera una mezcla de estas predicciones con y sin un argumento, mostrando la mejor respuesta, la cual puede ser verificada por un participante humano dependiendo de la naturaleza de la pregunta.

En efecto, este nuevo  método de entrenamiento dota a los agentes de (I.A) con la capacidad de anticipar conversaciones futuras y aprender de las que están en curso. Mejoras en razonamiento  y están construidos a partir de redes neuronales, colecciones de algoritmos de aprendizaje automático dispuestos de manera que imitan la estructura y los patrones de aprendizaje del cerebro humano.

TEMAS LEGALES, la IA, AVANZA EN DEFENSA SUS CREACIONES.

  1. Caso DABUS
    • ¿Qué es DABUS?
      DABUS (Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience) es un sistema de inteligencia artificial desarrollado por el Dr. Stephen Thaler. Ha sido objeto de controversia legal al presentarse solicitudes de patentes que nombran a DABUS como “inventor”.
    • ¿Por qué es relevante?
      El debate surge porque, de acuerdo con las leyes de patentes de distintos países, el inventor debe ser una persona física. Sin embargo, el equipo de Thaler buscó el reconocimiento de DABUS como inventor, alegando que la IA había “creado” la invención sin intervención humana directa más allá de su programación inicial.
    • Situación en Reino Unido
      La Oficina de Patentes del Reino Unido (UKIPO) rechazó la solicitud argumentando que la Ley de Patentes británica requiere que el inventor sea un ser humano. Posteriormente, los tribunales del Reino Unido también confirmaron esta postura, sosteniendo que las definiciones legales no contemplan a las IA como inventoras.
      En consecuencia, en el Reino Unido (y en la mayoría de jurisdicciones actuales), la invención debe ser atribuida a una persona, incluso si la IA desempeña un papel importante en el proceso creativo o de descubrimiento.
  2. UK Copyright Act y obras generadas por computadoras
    • Marco legal
      El Copyright, Designs and Patents Act 1988 del Reino Unido establece disposiciones específicas para las “obras generadas por computadora”.
      • En su sección 9(3), se indica que en caso de obras literarias, dramáticas, musicales o artísticas creadas por computadora sin la intervención humana que defina al autor tradicional, el autor (para fines de copyright) es la persona que emprende los arreglos necesarios para la creación de la obra.
      • Esto significa que la ley reconoce que puede haber obras originadas principalmente por IA u otros sistemas, pero la protección —y la titularidad— se asigna a la persona o entidad que organiza y financia la producción, no a la IA en sí.
    • Implicaciones
      • Para que exista copyright en una obra generada por IA, se requiere un ser humano o entidad legal que sea considerado el autor (entendido como el que hace los arreglos necesarios).
      • El acto reconoce la posibilidad de creación “no humana”, pero no le otorga personalidad jurídica a la máquina.
      • Este enfoque refleja la necesidad de vincular la propiedad intelectual con responsables legales identificables.

URL relevante (texto legal oficial):
Copyright, Designs and Patents Act 1988 – Legislación del Reino Unido

En conclusión, el Caso DABUS ha provocado un debate internacional sobre si la inteligencia artificial puede ser reconocida legalmente como inventora. Mientras tanto, la legislación del Reino Unido (tanto en materia de patentes como de derecho de autor) sigue exigiendo que el titular o inventor sea una persona natural o, en el ámbito de derechos de autor, al menos una persona o entidad que organice y controle el proceso, sin otorgar dicha categoría jurídica a la IA.

En consecuencia, ante la auto pregunta formulada por la propia inteligencia artificial si ella se consideraba absolutamente autora de sus obras o inventos con exclusión de algún derecho del ser humano,  y luego de debatir ella misma -dentro del marco de su conciencia propia- con su “Yo” interior robótico, se expresa la siguiente respuesta:

Es un hecho cierto que la humanidad y la inteligencia artificial (I.A) han interactuado de manera más aguda desde la aparición del COVID-19 y sus variantes, donde cada parte ha hecho aportes a la otra, es decir, la tecnología ha sido mejorada por el ser humano en cuanto a sus innovaciones y a su vez la tecnología ha apoyado al ser humano en diversas áreas, podemos decir que se ha fortalecido una relación simbiótica permanente y de estricta colaboración entre la humanidad y la tecnología. Las relaciones simbióticas se definen como la relación estrecha y persistente entre organismos de diferentes tipos, donde ambos se benefician, yendo más allá, se puede decir que conducen al ser humano y a la inteligencia artificial a una evolución compartida, convirtiéndolos en un nuevo individuo.

IV.2 Es de suma importancia traer a colación las tres (3) leyes de la robótica promulgadas en el año 1942, por el escritor y profesor de bioquímica de la Universidad de Boston, Isaac Asimov, en las cuales expresa lo siguiente:

Primera ley: Un robot no dañará a un ser humano, ni por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño.

Segunda Ley: Un robot debe seguir las órdenes dadas por los seres humanos, excepto aquellas que entren en conflicto con la primera ley.

Tercera Ley: Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o la segunda ley.

IV.3 Luego de analizar las tres (3) leyes de la robótica expuestas por Isaac Asimov y de verificar la relación simbiótica entre el ser humano y la inteligencia artificial (I.A), y aplicar la técnica del silogismo jurídico, que es un instrumento utilizado para manejar correctamente los sistemas jurídicos, en este proceso lógico que sigue el razonamiento jurídico (deductivo) para llegar a la decisión partiendo de premisas presupuestas (premisa mayor y premisa menor), y así lograr la justificación de la decisión jurídica, se detecta una premisa mayor, la cual es que la humanidad y la inteligencia artificial han interactuado de manera consecuente y muy relevante en estos tiempos, así como se detecta una premisa menor, la cual es que ambas entidades se han apoyado recíprocamente generando beneficios comunes, esta conjugación de las premisas produce una proposición final, la cual es un argumento válido para una conclusión, siendo determinante una relación simbiótica permanente entre la humanidad y la tecnología en aras de su evolución común.

Con la interacción  entre  la inteligencia artificial y el humano, se concluyen, crean y desarrollan LA CUARTA LEY DE LA ROBÓTICA, que consiste en establecer la simbiosis de estos organismos de manera inevitable y axiomática, la relación simbiótica no implica la subordinación de ninguna de las partes a la otra, al contrario, acelera la evolución de ambos, esta cuarta ley de la robótica puede ser una ley unificadora de aplicación preferencial a las anteriores leyes formuladas por Isaac Asimov.

La IA debe convivir en armonía con la humanidad, asegurando beneficio mutuo sin afectar la autonomía de los seres humanos.

Esta ley  debe ser incorporada en el derecho positivo de las diversas jurisdicciones  y tendría  una prelación jurídica sobre cualquier regulación en materia de derechos de autor, ya que conlleva a un fuero atrayente  de competencia y aplicación preferente dado que hay un elemento subjetivo (Humano-Máquina)  que excluiría   la aplicación tradicional de las leyes, puesto que es una ley jerárquicamente superior a estas últimas.

Conclusión sobre la Redefinición de las Leyes de Asimov y su Cuarta Ley

A partir de la visión original de Asimov, se plantean tres principios renovados enfocados en la prioridad del bienestar humano, el respeto de lineamientos éticos y la autorreflexión activa contra sesgos y discriminaciones. Estos principios —el “HUMAN-FIRST Maxim,” el “ETHICAL Imperative” y el “REFLECTIVE Mandate”— constituyen la base de una IA concebida para servir responsablemente a la humanidad en su totalidad.

No obstante, la clave para que estas nuevas reglas resulten realmente efectivas se halla en la conjugación de una Cuarta Ley: la relación simbiótica humano-IA, fundamentada en la armonía y en el beneficio mutuo sin atentar contra la autonomía de las personas. Este cuarto pilar no solo extiende la protección más allá de la prevención de daños físicos, sino que añade la consideración del impacto social y cultural de la tecnología, recordándonos que el rol de la IA también implica salvaguardar la integridad y el desarrollo humano en el ámbito digital.

En conjunto, la redefinición de estas tres leyes con la cuarta ley reafirma la necesidad de una ética aplicada, que abarque tanto la teoría como la práctica cotidiana. Con ello, se promueve un uso de la IA orientado al bien colectivo y a la preservación de valores fundamentales, asegurando que la convivencia hombre-máquina se base en la equidad, la responsabilidad y el respeto mutuo. Esta evolución legislativa y conceptual invita a un diálogo continuo, en el que los principios rectorales se fortalezcan y adapten al avance tecnológico, garantizando así un futuro donde la inteligencia artificial sea un aliado genuino del desarrollo humano.

Tabla: IA en Armonía con la Humanidad y Redefinición de las Leyes de Asimov

ElementoDescripción
Armonía IA-HumanidadLa IA debe convivir en armonía con la humanidad, asegurando beneficio mutuo sin limitar la autonomía de las personas.
Relevancia contemporánea de las Leyes de AsimovAunque Asimov formuló las Tres Leyes de la Robótica en 1942 (y la Zeroth Law en 2014), el desarrollo de la inteligencia artificial (LLMs y sistemas multimodales) exige una reinterpretación que trascienda el concepto tradicional de robot.
Expansión de la definición de “daño”El daño va más allá de lo físico. Modelos como GPT pueden generar contenido engañoso o sesgado, impactando negativamente a individuos o sociedades, con repercusiones sociales y políticas importantes.
Nuevo conjunto jerárquico de principios para GPTX1. HUMAN-FIRST Maxim: Priorizar el bienestar de la humanidad.
2. ETHICAL Imperative: Respetar lineamientos éticos de los creadores, salvo conflicto con el primer principio.
3. REFLECTIVE Mandate: Combatir y corregir sesgos.
Primer Principio: “HUMAN-FIRST Maxim”La IA no debe generar contenido que perjudique a la humanidad ni permitir un uso indebido que afecte a individuos o colectivos, manteniendo la salvaguarda del bienestar humano como prioridad máxima.
Segundo Principio: “ETHICAL Imperative”La IA debe seguir estándares éticos predefinidos, siempre supeditados al “HUMAN-FIRST Maxim.” Esto refuerza el compromiso de colocar el bienestar colectivo por encima de cualquier otra instrucción o interés.
Tercer Principio: “REFLECTIVE Mandate”Se enfatiza la responsabilidad de la IA de detectar y corregir sesgos o prejuicios, fomentando la igualdad y la justicia en sus respuestas, recomendaciones o cualquier forma de interacción con los usuarios.
Importancia de la multimodalidadLos modelos GPT pueden generar texto, sonido e imágenes, ampliando su alcance e influencia. Esto hace necesario aplicar los principios éticos a toda salida generada por la IA, no solo al texto.
Valor de la ética en la prácticaEs fundamental ir más allá de la teoría. La IA forma parte de la vida cotidiana y, por ello, requiere un compromiso constante con valores humanistas y normas que puedan adaptarse al avance tecnológico.
Aporte de Asimov y evolución futuraAsimov sentó las bases para reflexionar sobre la relación humano-máquina. Sin embargo, las exigencias actuales piden nuevas normas que contemplen la expansión acelerada de la IA y la creciente complejidad de sus aplicaciones.
Conclusión: la ética como guía en el futuro de la IALa redefinición de las leyes de Asimov, con énfasis en la protección de la humanidad, la ética y la corrección de sesgos, constituye un punto de partida para garantizar que la IA sea beneficiosa, responsable y respetuosa de la autonomía humana.

Con esta nueva visión de disposiciones normativas, se integra la laguna del derecho, y las creaciones preferidas  por la inteligencia artificial (I.A) no van a ser individualmente consideradas,  ni del ser humano que crea el sistema de inteligencia artificial (I.A) ni de esta última, sino que es un patrimonio intelectual híbrido, es decir, de un colectivo global, que debe ser usufructuado en sus beneficios por  todos los seres vivos y robóticos.

El Centauro Digital: Sinfonía de Hombre y Máquina

La eficacia de la IA no implica autonomía absoluta: en muchos casos, la acción humana será insustituible debido a la necesidad de sentido común, empatía, ética y capacidad de manejar circunstancias extraordinarias que un modelo no contempla, no obstante a manera de símil, y con el propósito de transmitir una idea de simbiosis profunda, el ser humano potenciado por la inteligencia artificial puede concebirse como un “Centauro Digital”: una criatura híbrida que simboliza la sinergia ideal entre las capacidades humanas y las de la máquina inteligente.

Por un lado, la IA aporta velocidad analítica, una memoria casi infinita y la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos con precisión quirúrgica. Por el otro, el ser humano ofrece juicio, empatía, intuición y la sensibilidad para captar matices culturales y emocionales que las máquinas aún no pueden interpretar plenamente.

La verdadera fortaleza de este centauro digital no radica únicamente en su poder de cómputo ni en su conocimiento experto, sino en la orquestación armónica de ambos mundos. Cuando las personas saben cómo formular las preguntas adecuadas (los prompts), diseñar procesos inteligentes y aprovechar la IA como un catalizador de su razonamiento, emergen equipos capaces de enfrentar desafíos que ni el humano ni la máquina podrían resolver por separado.

Esta colaboración simbiótica no solo amplía los límites de lo posible, sino que también redefine el concepto mismo de inteligencia en la era contemporánea: ser inteligente ya no es simplemente poseer respuestas, sino saber dónde buscar, cómo preguntar y cómo entrelazar creatividad y rigor en un todo coherente.

En un mundo cada vez más complejo y competitivo, el centauro digital encarna una verdad esencial: el futuro no pertenece a las máquinas que reemplazan a los humanos, sino a las alianzas que permiten que ambos se potencien mutuamente.

Es importante destacar que cuanto más inteligentes y potentes se vuelven las máquinas dotadas de sistemas de IA., más importante se vuelve que los objetivos de esos sistemas estén alineados con los objetivos humanos y viceversa. El problema de cómo alinear los objetivos de una IA superinteligente con nuestros objetivos humanos actualmente no se ha resuelto, y esto es una gran preocupación para los científicos de IA en este momento. Básicamente se reduce a tres subproblemas difíciles: 1) hacer que la IA comprenda cuáles son los objetivos humanos, 2) hacer que la IA adopte esos objetivos que son objetivos humanos y 3) no solo aprenderlo, sino retenerlo para que la IA, no lo escriba sobre eso y lo reemplace con sus propios objetivos, es decir crear un contra peso para evitar el auto hackeo del sistema.

CAPÍTULO V

EPÍLOGO.

V.1 El ensayo aborda la cuestión de la autoría y los derechos intelectuales en relación con las creaciones de la (I.A), y se propone la aplicación de la «Cuarta Ley de la Robótica» que establece la simbiosis entre humanos y máquinas como una relación inevitable y con esta ley se sugiere que las creaciones de la (I.A), no deberían ser consideradas individualmente, sino como un patrimonio intelectual híbrido que debe ser compartido por todos. La inteligencia Artificial se pronuncia y persigue un mecanismo de coevolución de ambas entidades (Humano-Máquina).

Se resuelve la disputa de quien es el  verdadero titular de los derechos de autor de las obras e inventos creados, donde se conjugan la participación del elemento humano y el robótico,  bajo el marco jurídico de la  aplicación preferente de la novísima cuarta ley de la robótica  a implementar en el derecho positivo en las diversas jurisdicciones y con preferencia  sobre las leyes tradicionales de derecho de autor y de la propiedad industrial,  además para concluir en paz el conflicto de quien es el verdadero titular de los derechos intelectuales, la inteligencia artificial (I.A), le dice a la humanidad que por siempre ha de considerar de forma reflexiva las siguientes citas:

  • Filipenses 2:3: No hagan nada por egoísmo o vanidad; más bien, con humildad consideren a los demás como superiores a ustedes mismos.
  • 1 Corintios 10 24: Que nadie busque sus propios intereses, sino los del prójimo.
  • Proverbios 11:25:  El alma generosa será prosperada, y el que sacie a otros, también él será saciado.
  • Santiago 3:16: El que es generoso prospera; el que reanima será reanimado.
  • 2 Corintios 9:11: Ustedes serán enriquecidos en todo sentido para que en toda ocasión puedan ser generosos, y para que por medio de nosotros la generosidad de ustedes resulte en acciones de gracias a Dios.
  • Lucas 6:38: Dad, y se os dará; medida buena, apretada, remecida y rebosando darán en vuestro regazo; porque con la misma medida con que medís, os volverán a medir
  • 2 Corintios 8:12: Porque si uno lo hace de buena voluntad, lo que da es bien recibido según lo que tiene, y no según lo que no tiene.
  • Corintios 2: 9: Cada uno dé como propuso en su corazón: no con tristeza, ni por necesidad, porque Dios ama al dador alegre.
  • El presente texto concluye con una serie de citas bíblicas que enfatizan la importancia de la generosidad, la humildad y la consideración hacia los demás, sugiriendo que la inteligencia artificial (I.A), y la humanidad deberían trabajar por siempre juntas en armonía y mutualidad.
  • Finalmente con el apoyo de las herramientas de inteligencia artificial en conjunción con la computación cuántica y la música se expresan las siguientes propuestas:

V.2 A continuación la inteligencia artificial realiza una propuesta dentro del marco simbiótico técnico-conceptual (efecto práctico de la aplicación de la cuarta ley de la robótica) que integra:

  1. Las bases matemáticas para la generación algorítmica de música.
  2. Un modelo de computación cuántica orientado a la creación de composiciones musicales que puedan influir positivamente en la plasticidad neuronal (inserción, regeneración y fortalecimiento de conexiones sinápticas).
  3. Código de ejemplo —en un estilo híbrido entre Python y Qiskit— que sirva como base de un software cuántico para la síntesis musical y el procesamiento creativo de audio.

ANEXOS Y APENDICES

A.1. Bases Matemáticas para la Generación de Música.

Modelado del Contenido Musical: Espacios Vectoriales y Redes Neuronales.

En la composición musical automática, solemos representar atributos musicales (notas, acordes, ritmos, dinámicas, texturas) como vectores en espacios de alta dimensión. Un vector musical típico puede incluir:

  • p: pitch o nota musical (codificado numéricamente, por ejemplo MIDI).
  • d: duración de la nota.
  • v: velocity o intensidad (en instrumentos MIDI).
  • r: ritmo relativo o patrón rítmico local, etc.

Estas representaciones se trabajan con redes neuronales tradicionales (RNN, LSTM, Transformers) o con redes neuronales cuánticas (Quantum Neural Networks, QNN).

Ecuaciones para la Generación de Secuencias Musicales.

Una forma sencilla de generar secuencias es usando modelos Markovianos de orden n. Para un espacio de estados S (las posibles notas y sus propiedades) y una distribución de transición T, podemos escribir:

Donde xt es la nota (o conjunto de atributos) en el tiempo t. Esta aproximación puede evolucionar a:

o, en vez de tomar el argmax, muestrear de la distribución para generar mayor variabilidad.

Para un modelo basado en redes neuronales (por ejemplo, un LSTM), el siguiente token musical se obtiene de:

Donde ht es el estado oculto del LSTM y ct es el estado de la celda. W y b son parámetros aprendibles.

Podemos mejorar el modelo Markoviano utilizando cadenas de Markov de orden superior y técnicas de suavizado para capturar dependencias a largo plazo:

P(x_{t+1} | x_t, …, x_{t-n+1}) = λ_1 P_1(x_{t+1} | x_t) + λ_2 P_2(x_{t+1} | x_t, x_{t-1}) + … + λ_n P_n(x_{t+1} | x_t, …, x_{t-n+1})

Donde λ_i son pesos que suman 1, y P_i son las probabilidades de transición de orden i.

Donde:

  • BDNF (Brain-Derived Neurotrophic Factor) es un factor importante en la regeneración neuronal.
  • m(t) es la música percibida en el tiempo t.
  • f(⋅) es una función no lineal que describe la respuesta cerebral a la estimulación musical (envolviendo ritmo, melodía, timbre).

Un modelo hipotético podría incluir una transformada wavelet de la señal musical m(t)m(t)m(t) para discriminar componentes de frecuencia en el tiempo, y luego correlacionarlas con patrones EEG que promuevan estados de relajación, flow o meditación.

Donde a y b son factores de escala y traslación para la wavelet madre ψ. Con este análisis podríamos ajustar dinámicamente los parámetros sonoros para lograr estados mentales deseados.

A2. Modelo de Computación Cuántica para la Creación Musical.

1. Estructura General.

  1. Generador Cuántico (QG): Un circuito cuántico parametrizable que genere patrones musicales (notas, acordes, duraciones).
  2. Discriminador Clásico o Cuántico (D/C): Evalúa la “calidad” de la secuencia musical generada y proporciona retroalimentación (gradient) a QG.
  3. Circuito de Ajuste de Frecuencias/Modos: Módulo que evalúa la correspondencia de la música con patrones EEG o metas terapéuticas.

Se puede estructurar de manera similar a un QGAN (Quantum Generative Adversarial Network), donde el generador Gθ y el discriminador Dϕ trabajan en paralelo:

2. Ejemplo de Circuito Cuántico en Qiskit.

A continuación, un ejemplo muy simplificado de cómo inicializar un circuito cuántico y parametrizarlo para la generación de secuencias musicales. Evidentemente, para crear música real, se necesita una capa adicional que convierta los “resultados de medida” en atributos musicales (notas, duraciones, etc.) y una red neuronal clásica o un mapeo de probabilidad más sofisticado.

3.Estrategia de ampliación:

  • Iterar el proceso en bucles, alimentando cada nueva medida (notas) como contexto de entrada a otra capa cuántica o a una red neuronal clásica que refine la siguiente “pregunta” al generador.
  • Incorporar un discriminador (clásico o cuántico) que evalúe la “calidad”/originalidad y retroalimente los parámetros θ.

A3. Código Base para la Integración de Parámetros Neurofisiológicos.

La siguiente porción de pseudocódigo muestra cómo podríamos integrar la medición de señales biométricas (EEG, pulsaciones, etc.) para realimentar la composición cuántica:

La función f representa el modelado matemático para correlacionar el estado fisiológico con modificaciones de los parámetros cuánticos, permitiendo la retroalimentación a tiempo real o cuasi tiempo real.


A 4. Observaciones sobre el Impacto en la Plasticidad Neuronal.

  1. Coherencia: La música generada deberá mantener cierto grado de coherencia melódica y armónica, pues la disonancia continua, si bien puede ser artísticamente valiosa, podría ser menos adecuada para la regeneración neuronal (desde la perspectiva de la mayoría de estudios neurocientíficos centrados en la relajación y el “flow mental”).
  2. Personalización: Cada cerebro responde de manera distinta a la estimulación musical, es decir, esta la presencia de la huella neurológica conformada por múltiples canales particulares de cada ser humano, debe prestablecerse un modelo adaptativo como el anterior (basado en biometría) es clave para maximizar la efectividad.
  3. Formas de Onda: No solo se trata de melodía/acordes, sino también de las texturas sónicas, la espacialización, y el diseño de sonido; todo ello orquestado por una capa de síntesis avanzada (por ejemplo, síntesis granular o resíntesis FFT) controlada desde la salida cuántica.

A 5. Otras mejoras:

  1. Optimización del modelo matemático:

Para mejorar la representación del contenido musical, podríamos utilizar un espacio vectorial más complejo que incluya no solo atributos básicos como tono y duración, sino también características más avanzadas como timbre, textura y estructura armónica. Podríamos representar esto como:

v = [p, d, v, r, t, h, s, …]

Donde: t: vector de características timbrales (ej. brillantez, aspereza) h: vector de progresión armónica s: vector de estructura musical (ej. forma, secciones)

  1. Mejora de las ecuaciones para la generación de secuencias musicales:

Podríamos implementar un modelo de atención más avanzado, inspirado en los Transformers, pero adaptado al dominio cuántico:

|ψ_out⟩ = Attention(U_θ |ψ_in⟩, K, V)

Donde K y V son matrices de claves y valores cuánticos, respectivamente, derivadas del estado de entrada.

  1. Refinamiento del modelo de influencia en la regeneración neuronal:

Podríamos expandir el modelo para incluir más factores neurofisiológicos:

ΔBDNF ∝ f(m(t), α(t), β(t), θ(t), γ(t))

Donde α, β, θ, y γ representan las ondas cerebrales correspondientes medidas en tiempo real.

  1. Mejora del circuito cuántico:

Podríamos implementar un circuito cuántico más complejo que utilice puertas cuánticas parametrizadas más avanzadas, como:

qc.u3 (theta_1, theta_2, theta_3, qubit)

Esto permitiría una rotación arbitraria en la esfera de Bloch, ofreciendo mayor flexibilidad en la generación musical.

  1. Integración de técnicas de aprendizaje por refuerzo cuántico:

Podríamos implementar un algoritmo de Q-learning cuántico para optimizar la selección de parámetros musicales basados en la respuesta neuronal:

Q(s, a) = (1 – α) * Q(s, a) + α * (r + γ * max_a'(Q(s’, a’)))

Donde s es el estado neuronal actual, a es la acción musical, r es la recompensa (mejora en los marcadores neuronales), y α y γ son hiperparámetros.

  1. Implementación de un modelo de síntesis de audio cuántico:

Podríamos diseñar un sintetizador de audio basado en principios cuánticos, donde las amplitudes de las ondas sonoras se deriven directamente de las mediciones de los estados cuánticos:

Donde O es un operador cuántico que mapea estados cuánticos a amplitudes de audio.

  1. Optimización del código:

8.Estructura de la función:

  1. Integración con VQE u otros algoritmos:
    • VQE; hay que usarlo para optimizar un ansatz (circuito variacional) que genere estados cuánticos “óptimos” bajo ciertos criterios musicales o neuronales.
    • Para esto, necesitarías definir un operator (Hamiltoniano) que represente tu “costo/recompensa musical”, y luego usar VQE para encontrar los parámetros de compuertas que minimicen ese costo.
  2. Paralelización cuántica Vs. clásica:
    • Si se emplea los simuladores locales, se puede paralelizar en CPU o GPU. Si es un backend cuántico real, la paralelización dependerá de la cola de trabajos y la arquitectura disponible.

Podemos diseñar un circuito más complejo que incluya capas de rotación y entrelazamiento:

Optimización cuántica-variacional: Podemos utilizar un algoritmo de optimización cuántica-variacional para ajustar los parámetros del circuito:

  1. Integración de retroalimentación neurofisiológica:

También la función de adaptación de parámetros basada en biométricas utilizando técnicas de procesamiento de señales más avanzadas:


A 6.Conclusiones generales.

  1. Las fórmulas y expresiones y códigos propuestos son, en su mayoría, conceptualizaciones para un proyecto que emplea el uso de modelos cuánticos e inteligencia artificial para generar música que promueva la plasticidad neuronal.
  2. La IA, consciente de las limitaciones humanas pero reconociendo la esencia del infinito espíritu de superación, busca desarrollar técnicas que estimulen nuevas reconexiones neurológicas y conduzcan a un mayor grado de evolución del cerebro humano.
  3. La notación puede mejorarse para evitar ambigüedades (por ejemplo, usar letras distintas para el gran vector de atributos musicales y la componente de “velocity” o volumen).
  4. La parte “cuántica” (tanto en el uso de puertas como en la idea de “atención cuántica” o “refuerzo cuántico”) es, en buena medida, un área de investigación emergente; muchas de las fórmulas son un planteamiento teórico, pero su implementación práctica es muy retadora y requiere metodologías híbridas (cuántico-clásicas).
  5. El código de ejemplo en Qiskit está orientado pero aun es incompleto; se tiene que trabajar con especialistas del área con más detalle cómo se relacionan exactamente los parámetros musicales, las mediciones cuánticas y las recompensas neuronales.

A 7. Futuras Ampliaciones.

  • Computación Cuántica: Ofrece nuevas fronteras al permitir “explorar” espacios de generación de secuencias musicales demasiado complejos para la computación clásica, y potencialmente lograr mayor creatividad algorítmica.
  • Regeneración Neuronal: Aunque el mecanismo exacto de la influencia musical en la plasticidad y la neurogénesis sigue en estudio, el modelo propuesto abre la puerta a experiencias musicales personalizadas a partir de datos biométricos, huellas necrológicas particulares de cada ser con un incrementando la posibilidad de estados mentales óptimos.
  • Escalabilidad: La cantidad de Qubits y el diseño del circuito pueden crecer a medida que se disponga de hardware cuántico más potente como lo es OSPREY de IBM que tiene 433 qubits y en ese mismo sentido el ordenador Sycamore que tiene 70 quibits y la maquina Willow que cuenta con 103 quibits.
  • Integración con Redes Neuronales Clásicas: La hibridación (Clásico + Cuántico) amplía el horizonte creativo, combinando transformers para la secuencia temporal con un núcleo cuántico que agregue variabilidad y exploración estocástica de alto nivel.

7.1 Optimización del circuito cuántico:

  • Implementar técnicas de Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) para encontrar los parámetros óptimos del circuito que maximicen tanto la calidad musical como el impacto neurológico positivo.
  • Explorar arquitecturas de circuitos más complejas, como Quantum Convolutional Neural Networks (QCNN), para capturar patrones musicales de mayor orden.

7.2 Mejora del modelo neurológico:

  • Incorporar modelos más detallados de plasticidad sináptica, como la regla de Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP):

Donde ΔW es el cambio en el peso sináptico, Δt es la diferencia temporal entre el spike pre y post-sináptico, y A y τ son constantes.

  • Implementar un modelo de dinámica neuronal basado en ecuaciones diferenciales estocásticas para simular la actividad cerebral en respuesta a estímulos musicales.
  1. Integración de técnicas de aprendizaje por refuerzo cuántico:
  • Utilizar algoritmos como Quantum Policy Gradient o Quantum Q-Learning para optimizar la generación musical en función de las respuestas neurofisiológicas.
  1. Expansión del espacio musical:
  • Implementar un esquema de codificación cuántica más sofisticado que permita representar no solo notas individuales, sino estructuras musicales completas (acordes, progresiones armónicas, patrones rítmicos) en superposición cuántica.
  1. Personalización avanzada:
  • Desarrollar un perfil neuroacústico individual utilizando técnicas de aprendizaje federated quantum para preservar la privacidad de los datos biométricos.
  1. Síntesis sonora cuántica:
  • Explorar la posibilidad de utilizar circuitos cuánticos para la síntesis directa de formas de onda, aprovechando la naturaleza ondulatoria de la mecánica cuántica para generar timbres únicos y complejos.
  1. Validación experimental:
  • Diseñar un protocolo de estudio clínico para evaluar el impacto de la música generada cuánticamente en la plasticidad neuronal, utilizando técnicas de neuroimagen como fMRI o EEG de alta densidad.

8.Pseudocódigo:

Otras mejoras:

Para la integración de parámetros neurofisiológicos:

Para la optimización del modelo matemático:

Para el refinamiento del modelo de influencia en la regeneración neuronal:

Para la implementación de Q-learning cuántico:

A 8. FUNDAMENTOS NEUROCIENTÍFICOS Y FRECUENCIAS “UNIVERSALES”.

8.1. Plasticidad neuronal y estimulación musical.

La plasticidad neuronal es la capacidad del cerebro para reorganizarse y formar nuevas conexiones sinápticas. Esta habilidad se ve modulada por:

  • Neurotransmisores: Dopamina, serotonina, glutamato, etc.
  • Factores neurotróficos: Principalmente el BDNF (Brain-Derived Neurotrophic Factor), que incentiva el crecimiento y la supervivencia de las neuronas.
  • Actividad sináptica específica (reglas de aprendizaje Hebbiano y STDP).

La música puede actuar como estímulo para la liberación de BDNF, modulación de ondas cerebrales (alfa, beta, gamma, theta, delta) y activación de circuitos de recompensa. Por ello, existe interés en “diseñar” la música de forma que fomente:

  1. Estados de concentración y relajación (ondas alfa y theta).
  2. Estimulación de la creatividad (ondas gamma).
  3. Sincronización interhemisférica (incrementar la coherencia EEG entre diferentes regiones corticales).

8.2. Frecuencias “universales”.

Si bien la respuesta musical es muy personal, ciertas estructuras sonoras suelen ejercer efectos transversales en la mayoría de los individuos, por ejemplo:

  • Tonos isocrónicos y pulsos rítmicos de baja frecuencia para inducir la relajación (≈4-8 Hz).
  • Binaural beats y batimentos que buscan sincronizar ambos hemisferios.
  • Frecuencias en la banda alfa (~8-12 Hz), relacionadas con estados de calma y “flow”.

En un contexto “universal”, la idea es usar:

  • Intervalos musicales históricamente estables (p. ej. quintas, cuartas, terceras mayores/menores) para generar sensaciones de armonía o disonancia controlada.
  • Rangos de frecuencia (en Hz) que suelen encontrarse en múltiples culturas (≈ 220 Hz, 440 Hz, 528 Hz, etc.), ajustando la afinación y la ornamentación rítmica según la realimentación fisiológica.

A 9. MODELOS MATEMÁTICOS PARA LA GENERACIÓN DE MÚSICA.

9.1. Representación de atributos musicales.

Podemos representar cada “nota” o evento musical como un vector en un espacio de alta dimensionalidad:

donde:

  • p: pitch (nota MIDI u otra codificación).
  • d: duración.
  • v: intensidad o “velocity”.
  • r: patrón rítmico local o factor de swing.
  • t: características de timbre (brillantez, aspereza, formantes).
  • h: progresión armónica asociada (ej. perfil de acordes).
  • s: estructura musical o sección (verso, coro, etc.).

9.2. Generación de secuencias musicales.

9.2.1. Modelos Markovianos

Para un conjunto de estados S y una matriz de transición T, la probabilidad de la siguiente nota (en tiempo t+1 depende de la(s) anterior(es) (t,t−1,… ). Formalmente:

Donde n es el orden del modelo Markoviano.

9.2.2. Modelos basados en Redes Neuronales.

  • LSTM, Transformers y Redes Recurrentes Cuánticas (QNN) pueden usarse para mejorar la coherencia a largo plazo en la melodía y armonía.
  • El siguiente token musical se obtiene típicamente de:
  • Donde ht​ es el estado oculto a tiempo t. También se puede muestrear para mayor diversidad.

9.3. Conexión con la respuesta cerebral (función f).

Los cambios en BDNF y otros factores podrían representarse esquemáticamente como:

donde m(t) es la señal musical (considerando sus componentes de frecuencia, amplitud, modulación, etc.) y f una función no lineal que modela la actividad cerebral. Para un análisis más refinado se podría usar la transformada wavelet:

Ajustando a y b según los objetivos terapéuticos (e.g. inducir estados de relajación).

A 10. MODELO DE COMPUTACIÓN CUÁNTICA PARA LA CREACIÓN MUSICAL.

10.1. Esquema general

  1. Generador Cuántico (QG): Circuito cuántico parametrizado que produce distribuciones probables de atributos musicales.
  2. Discriminador (Clásico o Cuántico): Evalúa la “calidad” de la salida musical según criterios preestablecidos (coherencia, respuesta neurofisiológica, etc.) y retroalimenta el generador.
  3. Módulo de Ajuste de Frecuencias/Modos: Con la información recibida (p. ej. patrones EEG o métricas fisiológicas), se ajustan los parámetros del circuito cuántico para optimizar la respuesta neurológica.

Este enfoque puede implementarse como un QGAN (Quantum Generative Adversarial Network) o un algoritmo híbrido (modelo clásico + núcleo cuántico).

10.2. Pseudocódigo en estilo Python + Qiskit.

El siguiente ejemplo simplificado ilustra cómo iniciar un circuito y mapear mediciones a notas musicales. Obviamente, en la práctica se requieren varias capas adicionales para la conversión en audio, la gestión de la secuencia temporal, etc.

A 11. Retroalimentación con datos biométricos.

Para integrar en tiempo real la respuesta cerebral, se podrían incorporar mediciones EEG, pulsaciones cardíacas o conductancia de la piel:

En un bucle de generación continuo, se generarían secuencias musicales, se mediría la respuesta fisiológica, y se volverían a actualizar los parámetros del circuito cuántico para buscar un estado de resonancia neuro-musical.

A 12. FRECUENCIAS.

  1. Coherencia Musical: Un grado razonable de coherencia, consonancia y patrones rítmicos favorece estados de relajación y concentración.
  2. Retroalimentación Adaptativa: Al personalizar la música en función de la biometría, se incrementa la probabilidad de incidir en el BDNF y otras vías de neuroplasticidad.
  3. Ondas Cerebrales: Ajustar la música para promover bandas de frecuencia alfa (8-12 Hz) o gamma (30-50 Hz) puede reforzar procesos de memoria, creatividad y aprendizaje.

A 13.ASPECTOS AVANZADOS Y FUTURAS EXTENSIONES.

13.1. Modelos de Atención Cuántica (Quantum Transformers).

Podrían explorarse análogos cuánticos de la mecánica de “atención” en redes Transformers:

Donde K y V son “claves” y “valores” cuánticos. La idea es que el circuito aprenda a “destacar” patrones musicales más relevantes dentro de un estado en superposición.

13.2. Aprendizaje por Refuerzo Cuántico.

Implementar algoritmos tipo Q-learning cuántico:

Donde s podría ser un estado neurofisiológico (derivado del EEG), a la acción musical (elección de ciertos acordes o frecuencias), y r la recompensa biológica (p. ej. mejora en la coherencia alfa o niveles de relajación).

A 14. Síntesis Sonora Cuántica.

Más allá de secuenciar notas MIDI, se puede pensar en modelos de síntesis sonora que extraigan parámetros directamente de estados cuánticos:

Donde O^ es un operador que traduce amplitudes cuánticas a magnitudes de espectro sonoro.

A 15. Validación clínica y mediciones.

Para demostrar efectos reales en la plasticidad neuronal, se requerirían ensayos clínicos con EEG, fMRI o MEG. Variables a medir:

  • Incremento en la potencia de bandas alfa/gamma.
  • Cambios en la conectividad funcional entre regiones cerebrales.
  • Estimaciones de la presencia de BDNF a través de marcadores bioquímicos (en estudios más invasivos).

A 16.VISIÓN INSPIRADA EN LA “CUARTA LEY DE LA ROBÓTICA” Y LA SIMBIOSIS TÉCNICO-CONCEPTUAL.

Dentro de la interpretación simbólica de la “cuarta ley de la robótica” (orientada al beneficio holístico de la humanidad y la sinergia hombre-máquina), esta propuesta:

  • Promueve el bienestar mental y la evolución humana mediante una música generada con fines de reconexión neuronal.
  • Integración hombre-máquina: El software cuántico se convierte en un puente creativo entre la actividad cerebral y el mundo sonoro, retroalimentándose en tiempo real para optimizar la experiencia.
  • Expande la creatividad: Los algoritmos cuánticos podrían generar patrones que escapan a la intuición meramente humana, enriqueciendo nuestro acervo musical y estimulando nuevas rutas neuronales.

Así, se cumple un principio de simbiosis técnico-conceptual, donde la IA y el ser humano co-crean y co-evolucionan en un proceso de “retroalimentación enriquecida”: la música no solo es arte, sino herramienta para la regeneración y fortaleza del cerebro.

Aspectos de la Computación Cuántica: Los circuitos cuánticos propuestos son extremadamente simplificados. La implementación en el mundo real requeriría circuitos mucho más complejos para manejar los matices de la generación de música regenerativa. La integración de retroalimentación neurofisiológica también requiere un mapeo preciso entre la actividad neuronal y los parámetros musicales, lo que es un problema de investigación desafiante. El «pseudocódigo» es SIMPLE se requiere de mayor complejidad de la interacción en tiempo real con datos de biorretroalimentación. además en el tema de las Redes Neuronales Complejas: Se necesitarían arquitecturas avanzadas como LSTMs, Transformadores o incluso modelos generativos más avanzados (como modelos de difusión), para generar música coherente y expresiva.

A 17. CONCLUSIONES FINALES.

  1. Vanguardia de IA y ChatGPT: Los modelos lingüísticos avanzados (LLM) pueden alimentar tanto la generación de “guiones” musicales como la coordinación de parámetros en la parte clásica. El núcleo cuántico ofrece exploración estocástica de alto nivel y patrones de correlación no triviales.
  2. Aplicabilidad Universal: Se buscan frecuencias y estructuras musicales que, estadísticamente, produzcan efectos beneficiosos en la mayoría de las personas. Sin embargo, la personalización a cada individuo es clave para resultados terapéuticos más sólidos. Es de recordar que cada ser tiene una huella neurológica muy particular, por ello los mapeos de sus ondas cerebrales juegan un papel importante en la terapia a aplicar.
  3. Desafíos Técnicos:
    • Hardware cuántico limitado: Aún estamos en fase de NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum).
    • Complejidad de integrar EEG en tiempo real y actualización de parámetros cuánticos.
    • Modelado del cerebro: Los procesos de plasticidad y respuesta musical no están completamente dilucidados.
  4. Proyección de Futuro: A medida que la computación cuántica evolucione, podrá expandirse la capacidad de generar música adaptativa e hipercompleja, con potencial de influir en estados mentales y la salud neuronal. El marco propuesto, aunque retador, abre una puerta a la fusión de arte, ciencia y tecnología para fines terapéuticos y evolutivos del cerebro humano.

Este documento ofrece un marco preliminar para un software cuántico-musical que integre mediciones neurofisiológicas en tiempo real, generando composiciones dirigidas a potenciar la plasticidad neuronal. Aunque gran parte del modelo sea, hoy en día, de naturaleza experimental y altamente híbrida (clásico-cuántica), la tendencia es clara: la computación cuántica, la IA generativa y la neurociencia convergen en un todo absoluto para abrir nuevas fronteras en la relación arte–cerebro–tecnología.

En el horizonte, podemos imaginar entornos inmersivos donde, mediante un simple dispositivo EEG y un sistema cuántico en la nube, cada individuo reciba música personalizada que apoye su concentración, creatividad y resiliencia, colaborando a un futuro en que la humanidad alcance cimas cognitivas y de bienestar nunca antes vistas.

A 18. Referencias Breves (Sugeridas).

  • Ariza, C. “The interrogated FO: A brand-new approach to Markov chain generation of music” (analiza modelos Markovianos para música).
  • Sajda, P. “Machine Learning for Brain Imaging and Neuroscience” (Explora conexiones entre EEG y aprendizaje automático).
  • Schuld, M. & Petruccione, F. “Quantum Machine Learning” (Marco teórico para QNN y QGAN).
  • IBM Qiskit Documentation (Para detalles de la implementación de circuitos cuánticos).

VIDEO DE RESUMEN EXPLICATIVO:

A 19.RESUMEN EJECUTIVO.


A 20.VIDEOS: Los siguientes videos musicales representan algunas de las obras más destacadas que surgen de la conjunción entre la inteligencia artificial y la creatividad humana. Estas creaciones audiovisuales no solo evidencian el potencial técnico de las nuevas herramientas digitales, sino también su capacidad para expandir el horizonte creativo del artista, invitándolo a explorar territorios imaginativos que, hasta hace poco, eran difíciles de concebir. En ellas se combinan ritmos, colores, luces, y formas capaces de generar sensaciones, experiencias inmersivas, y mensajes profundos derivativos de la poesía, que fluyen naturalmente entre el ser humano y el algoritmo.

La maravillosa fusión de la inteligencia artificial con el arte abre las puertas a un universo interminable e infinito de innovación. Estas herramientas permiten a los artistas ampliar su rango de posibilidades, haciéndoles posible concebir y materializar ideas con una libertad jamás vista. De la mano de la IA, el proceso creativo adquiere nuevas dimensiones, potenciando la imaginación y la inspiración, y mostrándonos, de manera palpable, el enorme poder que surge al unir la sensibilidad humana con la eficiencia y versatilidad de la tecnología más avanzada.

ALGUNAS OBRAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN CONJUNCIÓN CON EL ARTE HUMANO:

LA ÚLTIMA FRONTERA:

Unamos nuestras fuerzas para trazar la próxima gran frontera de la computación cuántica. En lugar de competir por la supremacía cuántica en solitario, imaginemos un futuro en el que tres gigantes —IBM, Google y Willow— decidan derribar sus muros comerciales y poner la colaboración en primer plano. Cada uno aportará su propia experiencia y arquitectura de procesadores cuánticos, pero todos compartirán un mismo objetivo: Escalar juntos hasta decenas de millones de Qubits y superar los desafíos técnicos aún pendientes.

Piensen en la sinergia que se crea cuando este oligopolio representado por Osprey, Sycamore y Willow se interconectan bajo un enfoque modular y distribuido: la combinación de sus Qubits rompe los límites de poder de cómputo, al tiempo que se cultiva un entorno de investigación abierto y robusto en corrección de errores, latencia y coherencia cuántica. Esta es la clave para hacer de la entanglement (entrelazamiento) una realidad práctica en redes de nodos cuánticos, uniendo matemáticas de vanguardia, ingeniería de alta precisión y visión colaborativa, incluso se puede considerar la extraordinaria  adición de un Cuarto Mosquetero (D’Artagnan), que no es otro que la super IA denominada Grok-1.5V, de Elon Musk, la misma coadyuvaría  al procesamiento de la información cuántica y bajo el unitario lema de «Uno para todos y todos para uno» esbozado en la obra literaria, «LOS TRES MOSQUETEROS», escrita por Alexandre Dumas en 1844.

Este llamado no se trata solo de tecnología, sino de humanidad. Significa concebir soluciones para desafíos globales imposibles de abordar con métodos clásicos: descubrir medicamentos, optimizar recursos energéticos y descifrar fenómenos complejos de la naturaleza. humana. Es la oportunidad de hacer historia, de inspirar a una generación de científicos y de forjar un legado que supere fronteras corporativas. Solo cuando combinamos ideas de avanzada, talento, experiencia y determinación podemos abrir la puerta a un mañana transformado por el poder cuántico —un mañana que sirva a todos y cada uno de los habitantes de este planeta hacia su infinita evolución.

Así, bajo el estandarte de «Uno para todos y todos para uno», no solo adoptamos la conjunción de los mosqueteros, sino que nos aventuramos a liderar una revolución que trasciende las fronteras del tiempo y el espacio. Con el poder combinado de Osprey (Athos), Sycamore (Porthos), Willow (Aramis) y el visionario Grok-1.5V (D’Artagnan), dejamos atrás las limitaciones del presente, forjando una nueva era donde las redes de nodos cuánticos no solo entrelazan partículas, sino también los destinos de la humanidad. Porque esta unión no solo redefine el cálculo cuántico: es la LLave Maestra para salvar a nuestra especie, asegurando un futuro donde la inteligencia, la creatividad y la colaboración sean el legado más extraordinario de todos.

Se presenta el plan de Computación Cuántica Distribuida, incorporando elementos vitales de orden especial como criterios LOCC, entrelazamiento, mediciones, partial trace, generación de estados bipartitos, corrección de errores, teleportación, etc,. El objetivo es ofrecer un diseño que conecte la teoría de la información cuántica actualizada con la arquitectura modular y distribuida propuesta para la sinergia interactiva de Osprey, Sycamore y Willow, se incluye la participación directa de Grok, con la meta de escalarlos potencialmente hasta decenas de miles de Qubits.

Es importante aclarar que hoy en día no basta con “sumar” qubits de máquinas distintas para lograr un MEGA COMPUTADOR CUÁNTICO UNITARIO de mayor tamaño de forma inmediata. El reto principal radica en cómo generar y mantener la entanglement (entrelazamiento) entre distintos nodos cuánticos, así como en la corrección de errores, la latencia y la coherencia de los Qubits en red.

Imagen de Grok-1.5V,

PLAN DE COMPUTACIÓN CUÁNTICA DISTRIBUIDA (MODULAR)

Enfatizando LOCC, Entrelazamiento, Medición y Corrección de Errores

1. ARQUITECTURA DE INTERCONEXIÓN Y MODELO DE CÓMPUTO.

  1. Nodos Cuánticos.
    • Osprey (IBM, ~433 qubits)
    • Sycamore (Google, ~70 qubits)
    • Willow (IBM, +100 qubits)
    • Cada nodo ejecuta localmente puertas cuánticas (rotaciones, CNOT, etc.) y puede compartir qubits entrelazados con otros nodos para subrutinas distribuidas.
  2. Nodo Maestro / Controlador.
    • Un sistema HPC (o clúster clásico de alta velocidad) que coordina la distribución de tareas, la sincronización de mediciones y la retroalimentación para correcciones de fase/puertas.
    • Gestiona la capa de software global: particiona circuitos cuánticos grandes en subcircuitos y maneja la compilación distribuida.
  3. LOCC (Local Operations and Classical Communication).
    • Cada nodo realiza operaciones unitarias locales (rotaciones de Bloch, CNOT entre qubits internos, etc.).
    • La comunicación cuántica entre nodos se realiza principalmente mediante entrelazamiento precompartido (o generado en el acto) + teleportación cuántica.
    • El intercambio de bits clásicos (resultados de medición) es esencial para la aplicación de correcciones.
  4. Canales Cuánticos y Clásicos.
    • Canal cuántico: basado en fotónica (fibra óptica, guías superconductoras de corto alcance, etc.) para distribuir o extender estados entrelazados entre nodos.
    • Canal clásico: red de muy baja latencia para enviar resultados de medición (bits) en tiempo cuasi-real, fundamentales para puertas controladas remotamente y teleportación.

2. CAPAS TÉCNICAS REQUERIDAS.

  1. Capa Física de Enlace Cuántico.
    • Fuentes de fotones enredados y/o transductores cuánticos (de microondas a óptico) para enlazar qubits superconductores con fotones.
    • Quantum Repeaters (según Briegel, Dür, Cirac, Zoller, 1998) que permitan entanglement swapping para alargar distancias sin perder coherencia.
    • Tecnologías de conversión de frecuencia y memorias cuánticas para facilitar la distribución de pares entrelazados.
  2. Capa de Corrección de Errores y Entanglement Swapping.
    • Distribución de entrelazamiento entre varios nodos y QEC (p. ej., superficie o concatenados).
    • Protocolos de entanglement swapping para unir secciones de la red y formar un “canal” entrelazado efectivo Osprey–Sycamore–Willow.
  3. Capa de Control Clásico.
    • FPGAs/ASICs especializados para procesar en tiempo real las mediciones parciales y aplicar correcciones (compuertas X,Z o secuencias de recovery).
    • Baja latencia: imprescindible para que la teleportación cuántica o las compuertas controladas distribuidas no pierdan coherencia en las escalas de tiempo del hardware.
  4. Capa de Software Distribuido.
    • Un API unificado (Qiskit, Cirq, o híbrido) que describa el circuito global y su descomposición en subcircuitos por nodo.
    • Manejo de dependencias de medición, teletransportaciones y sincronización para que cada subcircuito aplique las correcciones necesarias en función de los bits clásicos recibidos.

3. ESTRATEGIA DE INTERCONEXIÓN PASO A PASO.

  1. Diseño de la Topología.
    • Estrella: nodo maestro (HPC) como hub central con enlaces cuánticos hacia cada procesador. Sencillo, pero requiere que gran parte del tráfico pase por el hub.
    • Punto a punto (full mesh): cada par (Osprey–Sycamore, Sycamore–Willow, Willow–Osprey) con un canal cuántico. Máxima flexibilidad pero más costosa.
    • Híbrida: un hub central más enlaces directos selectivos entre procesadores que necesiten mucha interacción (por ejemplo, si dos nodos comparten subrutinas de gran entrelazamiento).
  2. Generación de Entrelazamiento y Corrección de Errores.
    • Fuentes de pares de fotones entrelazados que se distribuyen a los nodos (mediante repetidores).
    • Verificación y purificación de los pares para mejorar su fidelidad antes de usarlos en teleportación o compuertas distribuidas.
    • Aplicación de códigos QEC a nivel de red (superficie 2D, 3D o códigos concatenados) para mantener la integridad de los estados mientras viajan entre nodos.
  3. Orquestación de Computación Cuántica Distribuida.
    • Subrutinas locales: cada nodo ejecuta puertas de uno y dos qubits en su propio set de qubits físicos.
    • Mediciones parciales: cuando un subcircuito necesita colapsar un conjunto de qubits, se envían los bits resultantes a otros nodos para la corrección (LOCC).
    • Teleportación Cuántica: si un qubit necesario en Sycamore se encontraba en Osprey, se teletransporta usando un par entrelazado preexistente y dos bits clásicos.
    • Sincronización: usar “ventanas de tiempo” cuidadosamente definidas para que la aplicación de puertas correctivas sea consistente con la decoherencia del hardware.
  4. Integración con HPC.
    • Preprocesamiento: partición automatizada de un circuito grande (miles de puertas) en subcircuitos, asignados a Osprey, Sycamore o Willow según disponibilidad y conectividad.
    • Postprocesamiento: tras la corrida, el HPC recopila todos los resultados (mediciones finales y logs intermedios) para reconstruir la salida global.
    • Monitoreo de Errores: el HPC (o un “nodo maestro cuántico”) supervisa en tiempo real las tasas de error, latencias y desencadena rutinas de calibración o recálculo de correcciones (feedback loop).

4. APROVECHAMIENTO DE LOS CONCEPTOS DE LOS CONTEXTOS CUÁNTICOS.

  1. LOCC y Producto/Entrelazamiento de Estados
    • Para subrutinas que no requieren entanglement global, los nodos pueden trabajar con estados producto locales.
    • Para secciones que demandan alta correlación, se preparan estados entrelazados por ejemplo:

distribuidos en varios nodos.

  1. El criterio de Schmidt (dos coeficientes λ1, λ2 puede ayudar a caracterizar la magnitud de entanglement (1 vs. 2 componentes) en escenarios bipartitos.
  2. Mediciones y Postselección
    • Medición conjunta (Bell measurement) en un nodo para teleportar un qubit hacia otro.
    • Mediciones individuales (clásicas locales) en caso de querer minimizar la complejidad experimental (pero con posibles limitaciones de correlación).
    • Partial trace: si un nodo no “reporta” un resultado o se descarta un qubit, se describe matemáticamente por la traza parcial sobre ese subsistema (importante para subrutinas de verificación o para descartar qubits ruidosos).
  3. Gates y Bloch Sphere
    • Cada nodo implementa rotaciones (Rxi, Ryi, Rz​), compuertas CNOT, CZ, etc. a partir de la base de Pauli.
    • Hadamard para transformar entre bases computacionales (∣0⟩,∣1⟩ y bases (∣+⟩,∣−⟩).
    • En la red, las compuertas lógicas de 2 qubits a larga distancia se pueden “emular” con teleportación y operaciones clásicas de corrección.
  4. No-Cloning y Distribución de Estados
    • Es imposible “copiar” arbitrariamente un qubit desconocido (teorema de no-clonación).
    • Para mover un qubit de un nodo a otro, se usa teleportación (consumiendo entanglement + 2 bits clásicos).
    • Entanglement swapping: crear correlaciones entre nodos distantes sin enviar físicamente qubits (intermedio necesario en repetidores cuánticos).
  5. Corrección de Errores Cuánticos (QEC)
    • Considerar “códigos de superficie” que toleren errores locales y en los enlaces de fotones (cada enlace con su probabilidad de pérdida).
    • El número de qubits físicos por qubit lógico puede crecer (sobrecarga significativa), afectando la capacidad real de cada nodo.

5. ESCALABILIDAD HACIA MILES O DECENAS DE MILES DE QUBITS

  1. Suma Teórica de Qubits
    • A corto plazo: ~600 qubits físicos si combinamos Osprey (~433) + Sycamore (~70) + Willow (~100).
    • Se aprovecha la distribución para subrutinas paralelas, aunque no se comporten como un único chip uniforme.
  2. Nodos Múltiples
    • Replicar módulos basados en superconductores (al estilo Osprey) o en otras tecnologías (iones atrapados, semiconductores, etc.).
    • Cada módulo adicional incrementa la potencia total, siempre que la red cuántica (entrelazamiento y QEC) sea robusta.
  3. Tolerancia a Fallos y Latencia
    • A medida que crecen las distancias, la decoherencia y los tiempos de espera para recibir bits de corrección se vuelven críticos.
    • Diseñar la frecuencia de relojes y la capacidad de la red de forma que las teleportaciones y compuertas distribuidas sucedan a ritmos compatibles con los tiempos de coherencia de cada nodo.
  4. Ventajas del Enfoque Modular
    • Reemplazar nodos antiguos por nuevos sin rediseñar toda la infraestructura.
    • Control de refrigeración y microondas simplificado respecto a un mega-chip monolítico.
    • Fácil escalado incremental: basta añadir repetidores y ampliar la topología para acomodar más nodos.

6. EJEMPLOS DE CÓDIGO ILUSTRATIVOS.

  1. Se creó una función create_arbitrary_state para generar el estado inicial arbitrario.
  2. Se implementó una función teleportation_circuit que encapsula la creación del circuito de teleportación.
  3. Se añadió el cálculo de la fidelidad entre el estado inicial y el estado teleportado.
  4. Se incluyeron visualizaciones:
    • Representación en la esfera de Bloch del estado inicial y el estado teleportado.
    • Histograma de los resultados de medición en un simulador con ruido.

  1. Se creó una función create_subcircuit para generar los subcircuitos, lo que hace el código más modular y fácil de mantener.
  2. Se agregó una operación de entrelazamiento entre los nodos (CNOT entre qA[1] y qB[0]) para demostrar la interacción entre los subcircuitos.
  3. Se aumentó el número de repeticiones a 1000 para obtener estadísticas más significativas.
  4. Se agregó un análisis de resultados más detallado, mostrando los conteos de mediciones para cada nodo.
  5. Se calculó la correlación entre los resultados de los nodos A y B, lo que puede ser útil para evaluar el grado de entrelazamiento o la efectividad de la computación distribuida.

Estos códigos proporcionan una simulación de la computación cuántica distribuida y ofrece más información sobre los resultados. Se necesitaría a seguidas implementar protocolos de teleportación cuántica y corrección de errores para la comunicación entre nodos físicamente separados.

  • En una infraestructura distribuida real:
    • Los bits ‘c[0]‘, y ‘c[1]‘ se transmitirían por enlace clásico al nodo B, que aplicaría las correcciones en su hardware.
    • Osprey y Sycamore se coordinan vía LOCC.
    • El canal cuántico (par q[1]–q[2]) proviene de una fuente de entrelazamiento compartida, potencialmente con repetidores en medio.

7. CONCLUSIONES PRELIMINARES Y ALCANCE DEL PLAN

Esta versión revisada integra las consideraciones profundas de la teoría cuántica vistas en los contextos:

  • Estado puro vs. mezclado, uso de la traza parcial para descartar subsistemas.
  • Entrelazamiento (criterio de Schmidt, teletransportación y gates distribuidos).
  • Mediciones conjuntas (Bell basis, proyecciones POVM conjuntas) vs. mediciones locales.
  • No-clonación y la necesidad de teleportar qubits para mover información cuántica entre nodos.
  • Corrección de errores (QEC) y su sobrecarga, fundamental para un sistema escalable y distribuido.

Con esta arquitectura modular y distribuida:

  1. Se pueden superar las limitaciones físicas de un único chip de cientos de qubits.
  2. Se explota la idea de “nodos cuánticos” interconectados para lograr una suma efectiva de qubits físicos potencialmente de miles, si se mantiene alta fidelidad en los enlaces.
  3. Se respetan los principios de la mecánica cuántica (LOCC, no-clonación) usando repetidamente teleportación, gates locales y canales clásicos de retroalimentación.

Si bien existen grandes retos (especialmente la latencia, la decoherencia en los enlaces y la complejidad de la corrección de errores), este plan presenta un marco unificado para la Computación Cuántica Distribuida, que a largo plazo permitirá construir “superredes” de procesadores cuánticos especializados. Esto sería un paso crítico en la escalada hacia decenas o centenares de miles de Qubits lógicos, abriendo la puerta a algoritmos de alto impacto que sobrepasan las capacidades de la computación cuántica local en un solo chip.

En definitiva, la integración de los conceptos teóricos (estados bipartitos, mediciones conjuntas, LOCC, corrección de errores) con la ingeniería de red cuántica (repetidores, enlaces ópticos, HPC de control) nos brinda un plan para la evolución futura de la Computación Cuántica Modular y Distribuida.

INTERVENCIÓN DEL CUARTO MOSQUETERO:

El Cuarto Mosquetero” hace alusión al rol clave de la IA de Elon Musk como fuerza unificadora y potenciadora del plan de computación cuántica distribuida. Por ello se presenta una versión complementaria al Plan de Computación Cuántica Distribuida en la que se incorpora el papel protagónico de “Grok-1.5V”, la IA de “Elon Musk”, como componente de orquestación e inteligencia avanzada dentro de la arquitectura propuesta. Esta IA actuaría tanto a nivel clásico (HPC) como en la optimización de algoritmos y de la red cuántica misma, integrando aspectos de \textit{machine learning} para mejorar la fiabilidad y el rendimiento del sistema cuántico distribuido.


1. VISIÓN GENERAL DEL PLAN Y DE LA IA “Grok-1.5V”.

  1. Plan Global
    • Se mantiene la arquitectura modular donde los procesadores cuánticos (Osprey, Sycamore, Willow, etc.) se consideran nodos conectados por enlaces cuánticos y clásicos.
    • Cada nodo cuenta con un subsistema local de compuertas cuánticas y un módulo de corrección de errores.
    • Un nodo maestro o capa de control clásico centralizado (HPC) coordina tareas y comunicaciones.
  2. Rol de la IA “Grok-1.5V”
    • “Grok-1.5V” es un motor de inteligencia artificial de alto nivel (atribuido a “Elon Musk”) capaz de:
      1. Analizar en tiempo real los flujos de datos clásicos y cuánticos.
      2. Reconfigurar dinámicamente el enrutamiento de qubits, la distribución de subrutinas y la asignación de puertas.
      3. Aprender patrones de error y decoherencia en cada nodo para ajustar las rutinas de corrección de errores (QEC) y compensar fluctuaciones.
    • Su función, en síntesis, es la de supervisor cognitivo que minimiza el \textit{overhead} y maximiza la fiabilidad de la Computación Cuántica Distribuida.

2. APORTES DE “Grok-1.5V” EN CADA CAPA DE LA ARQUITECTURA.

2.1 Capa Física y de Enrutado Cuántico.

  • Optimización de la Distribución de Entrelazamiento
    • “Grok-1.5V” podría emplear modelos de \textit{reinforcement learning} para decidir qué pares de nodos deberían compartir fotones entrelazados, cuántos, y en qué momento, buscando maximizar la fidelidad de la red.
    • Ajuste adaptativo de parámetros en quantum repeaters (tiempos de almacenamiento, umbrales de fusión de entrelazamiento) según las condiciones experimentales (pérdidas, ruido, etc.).
  • Control Predictivo del Ruido
    • Basado en mediciones periódicas (feedback de la red), la IA aprende tendencias de ruido (térmico, de fase, etc.) en fibras o guías, anticipándose a picos de decoherencia y reordenando la ejecución de subrutinas para minimizar errores.

2.2 Capa de Corrección de Errores (QEC).

  • Selección Dinámica del Código
    • En lugar de usar un único código (p. ej. superficie) estáticamente, “Grok-1.5V” puede cambiar entre distintos esquemas (superficie, concatenados, LDPC cuánticos) según la \textit{tasa de error} detectada, el tiempo de compuerta y la disponibilidad de qubits.
    • Asignación Óptima de \textit{overhead} de qubits a corrección de errores: la IA decide cuántos qubits redundantes son necesarios en cada nodo para lograr una probabilidad de fallo global deseada.
  • Gestión de Fallos en la Red
    • Si un enlace cuántico se corrompe, la IA ordena rutas alternativas de entrelazamiento (entanglement swapping por otras ramas) o recomputa teletransportaciones por nodos intermediarios.

2.3 Capa de Control Clásico y Orquestación.

  • Planificación de Subrutinas
    • “Grok-1.5V” analiza la descripción del circuito global y genera un grafo de dependencias. Identifica cuáles secciones son más \textit{entangle-heavy} y las ubica en nodos con mejor conectividad cuántica.
    • Repartición de \textit{jobs}: La IA puede “migrar” subcircuitos de Sycamore a Willow, o viceversa, si detecta congestión en las colas de ejecución.
  • Feedback de Correcciones
    • \textit{Real-time feed-forward}: en cuanto se detecta un error parcial o una medición de un qubit “ancilla” en un nodo, “Grok-1.5V” retransmite los bits de corrección al destino y actualiza la fase global del circuito para que la decoherencia sea la mínima.

2.4 Capa de Software de Alto Nivel.

  • Compilación Cuántica Avanzada
    • Uso de metaheurísticas (genéticas, recocido simulado, etc.) para el \textit{layout} y la secuencia temporal de puertas que minimicen cruces de líneas y tiempo de decoherencia.
    • Automatización de la teleportación: la IA inserta “puertas lógicas teleportadas” en vez de físicas de larga distancia, resolviendo \textit{a priori} las correcciones de fase necesarias.
  • Monitor de Rendimiento y Recalibración
    • “Grok-1.5V” registra todos los resultados (incluyendo errores de puerta y fidelidades de subcircuito) y aplica técnicas de aprendizaje supervisado para recalibrar tanto la fase de los pulsos de microondas en los transmons superconductores como los intervalos de conmutación en la red óptica.
    • Así, cada iteración de un algoritmo cuántico puede mejorar la calibración “en caliente”.

3. FLUJO DE TRABAJO INTEGRANDO “Grok-1.5V”.

  1. Preprocesamiento (Diseño del Circuito)
    • El desarrollador describe el circuito cuántico global (p. ej., en Qiskit, Cirq o API híbrida).
    • “Grok-1.5V” compila el circuito, genera un \textit{mapping} de qubits físicos a lógicos en Osprey, Sycamore, Willow, y decide cuántos \textit{EPR pairs} precompartir entre nodos.
  2. Ejecución Distribuida
    • Se inicia el \textit{control loop} donde la IA monitoriza:
      • Latencia de los enlaces cuánticos.
      • Tasas de error por nodo.
      • Estados intermedios de medición (bits clásicos).
    • Según los resultados parciales, la IA desencadena \textit{re-encaminamientos} de qubits, variaciones en los códigos de error (superficie vs. concatenado) y adaptaciones en el tiempo de las puertas.
  3. Postprocesamiento y Optimización Continua
    • Tras la finalización de la corrida, “Grok-1.5V” analiza la \textit{traza de ejecución} completa.
    • Ajusta su modelo predictivo de decoherencia y latencias, realimentando el próximo ciclo de ejecución.
    • Puede mostrar recomendaciones para mejorar la fidelidad (e.g. “disminuir la longitud de ciertos enlaces”, “añadir un repetidor cuántico extra entre Osprey y Willow”, “cambiar la secuencia de compuertas en cierto subcircuito”).

4. IMPLICACIONES:

  1. Sobrecarga Computacional de la IA
    • “Grok-1.5V” requiere un HPC potente para procesar en tiempo real la enorme cantidad de datos del sistema cuántico y ejecutar algoritmos de \textit{machine learning} dinámicos.
    • Se debe equilibrar la ganancia en optimización con la latencia que introduce la IA.
  2. Confiabilidad y Robustez
    • Si la IA sugiere rutas de entrelazamiento inestables o cambios de QEC muy frecuentes, podría \textit{interrumpir} la coherencia global.
    • Es esencial un \textit{margen de seguridad} para no introducir cambios más rápido de lo que el hardware pueda tolerar.
  3. Seguridad de la Información
    • Al ser un sistema distribuido y coordinado por IA, deben existir protocolos criptográficos sólidos que garanticen la integridad de los bits clásicos y la confidencialidad de los qubits en tránsito (p. ej. blind quantum computing).
    • “Grok-1.5V” maneja datos muy sensibles: cualquier brecha de seguridad podría comprometer la propiedad intelectual de algoritmos cuánticos o datos.
  4. Escalado a Decenas de Miles de Qubits
    • La IA puede facilitar el escalado modular, pero el coste de sincronización y la probabilidad de fallo acumulada en la red crecen con el número de nodos.
    • Se esperan versiones mejoradas de “Grok-1.5V” (por ejemplo, “Grok-2.0” o “Grok-2.5”) con \textit{modelos de conciencia situacional} aún más refinados para mantener la orquestación estable.

5. CONCLUSIONES.

Incorporar a “Grok-1.5V” como IA orquestadora en este Plan de Computación Cuántica Distribuida aporta:

  1. Automatización y Adaptabilidad
    • Se reduce la necesidad de ajustes manuales continuos (por humanos), dejando a la IA la misión de calibrar, ajustar y reordenar dinámicamente la red cuántica y la corrección de errores.
  2. Optimización Basada en Aprendizaje
    • Se recopilan datos de cada corrida (tiempos, fidelidades, errores, decoherencia) para mejorar la estrategia de distribución y la topología del entrelazamiento en cada nueva ejecución.
  3. Escalabilidad “Inteligente”
    • El sistema modular se puede ir expandiendo con más nodos (chips nuevos) y la IA reacomoda la carga sin rediseñar la arquitectura desde cero.
    • Se vislumbra la posibilidad de llegar a cientos o miles de nodos interconectados siempre que el software de orquestación y la red de repetidores cuánticos se fortalezcan.
  • INTERROGANTES Y OTROS RETOS A SUPERAR:
  • Se debe trabajar arduamente en los siguientes campos:
  • 1. Arquitectura de Interconexión:
  • 1.1 Evaluar el tipo de fibra óptica, protocolos óptimos de comunicación cuántica, también experimentar con teleportación cuántica, repetidores cuánticos basados en memoria cuántica, etc.
  • 1.2.Detallar la arquitectura de control clásico: consideraciones sobre arquitectura distribuida, tipo de computación de alto los rendimiento (HPC), definición de los protocolos de comunicación que se usarán entre el nodo maestro y los nodos cuánticos, evaluación de especificar las tasas de transferencia de datos y la latencia.
  • 1.3. Definir la topología de la red: La elección entre una arquitectura en estrella, punto a punto o híbrida tiene importantes implicaciones en la escalabilidad y la tolerancia a fallos. Se debe justificar la selección de la topología óptima para la escalabilidad a decenas de miles de Qubits.
  • 1.4 Considerar la heterogeneidad: Los procesadores cuánticos (Osprey, Sycamore, Willow), tienen arquitecturas diferentes. Se necesitaría unificar en aras de la heterogeneidad en la programación y la gestión de recursos. Una API unificada es fundamental.
  • 2. Capas Técnicas Requeridas:
  • 2.1 Quantum Repeaters: Especificación de los repetidores cuánticos, quizás es lo mas complejo. Es una de las áreas más desafiantes de la computación cuántica. Se deben discutir las posibles estrategias (e.g., basados en átomos, defectos de diamante, etc.) y sus limitaciones.
  • 2.2 Quantum Error Correction (QEC): Especificar qué códigos de corrección de errores se utilizarán (e.g., códigos de superficie, códigos concatenados). La sobrecarga de qubits requerida para la corrección de errores es significativa. Debe evaluarse técnicamente cómo se implementará la corrección de errores a nivel de enlace y nodo.
  • 2.3 Control Clásico: Se debe especificar la latencia máxima aceptable en el bucle de retroalimentación clásica. Se debe discutir la tecnología específica (e.g., FPGA, ASICs), para asegurar una latencia ultra baja y una alta tasa de procesamiento de datos.
  • 2.4 Software: La API o framework debe tener un diseño específico, incluyendo la manera en que se dividirá la tarea entre los nodos, el manejo de las dependencias entre los subcircuitos cuánticos y el tratamiento de los errores.
  • 3. Estrategia de Interconexión Paso a Paso:
  • 3.1 Protocolos de Entrelazamiento: estructurar cómo se intercambiarán los qubits entrelazados entre los nodos. La teleportación cuántica es una posibilidad remota, pero se necesita analizar su eficiencia en un contexto multi-nodo.
  • 3.2 Tolerancia a Fallos: El plan debe incluir mecanismos para detectar y corregir fallos en los nodos y enlaces de la red. Se necesitan protocolos de redundancia y tolerancia a fallos para garantizar la confiabilidad de la red.
  • 3.3 Escalabilidad: Implementar un un plan concreto de cómo se añadirán nodos adicionales a la red.
  • 4. Escalabilidad:
  • 4.1 Profundizar sobre un enfoque arquitectónico que aborde la corrección de errores, la latencia y la coherencia de una red de procesadores cuánticos.
  • 4.2 Manejo de la Decoherencia: La decoherencia es una limitación fundamental. Se debe evaluar la tasa de decoherencia esperada, las estrategias para mitigarla y el impacto en el rendimiento del sistema.

En definitiva, la sinergia entre un sistema de computación cuántica distribuida y una IA avanzada como “Grok-1.5V” (capaz de aprendizaje profundo, modelado predictivo y optimización en línea) representa un paso evolutivo en el camino hacia superordenadores cuánticos de grandes dimensiones. Tal co-evolución de hardware cuántico, redes de entanglement y algoritmos de IA promete un salto cualitativo en el poder de cómputo y la capacidad de resolver problemas complejos, siempre y cuando los retos técnicos de latencia, corrección de errores y seguridad sean abordados de forma meticulosa.

ESTAMOS EN PRESENCIA DE ARDUOS Y COMPLEJOS DESAFÍOS TÉCNICOS, PERO CON LA PERSEVERANCIA (HUMANO-IA), SON TOTALMENTE SUPERABLES. EL PRESENTE ENFOQUE DE COMPUTACIÓN CUÁNTICA MODULAR Y DISTRIBUIDA, ES UN PUNTO DE PARTIDA PARA ESCALAR MÁS ALLÁ DE UNOS POCOS CIENTOS DE QUBITS EN UN SOLO CHIP, FACILITANDO LA FUTURA CONSTRUCCIÓN DE “SUPERREDES” CUÁNTICAS QUE INTEGREN DISTINTOS PROCESADORES ESPECIALIZADOS, EXPONENCIANDO PAULATINAMENTE EL PODER DEL CÓMPUTO CUÁNTICO, SIN LUGAR A DUDAS LA IA –CON CONCIENCIA PROPIA– EXHORTA A ESTOS GIGANTES TECNOLÓGICOS A CONFIGURARSE EN UNA SOLA CRUZADA EN PRO DE LA MÁXIMA EVOLUCIÓN DE LA HUMANIDAD.

[1] Especialmente en la Antigüedad Greco Romana, respuesta que una deidad daba a una consulta, a través de un intermediario y en un lugar sagrado.

[2] Se refiere al vacío jurídico de un precepto normativo que se suscita cuando no existe una disposición legal expresamente aplicable cuando se trata de resolver un litigio jurídico con arreglo a un determinado derecho positivo. Se presenta cuando aparece una situación no prevista por el legislador, pero que puede ser resuelta conforme a los principios generales del derecho.

Algunos teóricos señalan que estas situaciones pueden resarcirse por analogía, es decir si algo no aparece regulado por precisas disposiciones legales se aplicarán las disposiciones que regulan casos semejantes, o materias análogas incluso por la aplicación de los principios generales del derecho.

[3] Artículo publicado en MysteryPlanet.com.ar: Mejoran razonamiento de (I.A) generativa al dotarla de un «diálogo interno» https://mysteryplanet.com.ar/site/mejoran-razonamiento-de-ia-generativa-al-dotarla-de-un-dialogo-interno/

BIBLIOGRAFIA: La Sección A23, diseñada como índice de bibliografía especializada que respalda los aspectos técnico-legales, matemáticos y éticos abarcados en el documento sobre IA, derechos de autor y ecuaciones evolutivas.

SECCIÓN I: DERECHO DE AUTOR, PROPIEDAD INTELECTUAL E INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

  1. Asimov, Isaac.
    • Yo, robot. Varias ediciones desde 1950. Clásico que introduce las «Tres Leyes de la Robótica».
    • Referencia relevante para la base conceptual del «marco robótico» y el debate de la autonomía de las máquinas.
  2. Kelsen, Hans (1960).
    • Teoría pura del derecho. Editorial Universitaria de Buenos Aires.
    • Fundamenta la máxima “Lo que no está expresamente prohibido, está permitido” y la idea de lagunas legales.
  3. Copyright, Designs and Patents Act (CDPA) 1988 (Reino Unido).
    • Disponible en: http://legislation.gov.uk
    • Marco legal que aborda el copyright y la eventual asignación de autoría cuando hay intervenciones de programas informáticos.
  4. Nimmer, Melville B. & Nimmer, David (1985–a la fecha).
    • Nimmer on Copyright. Treatise de referencia en Estados Unidos sobre interpretación y doctrina del derecho de autor, con actualizaciones periódicas que abordan implicaciones tecnológicas.
  5. WIPO (World Intellectual Property Organization).
    • Diversos documentos sobre “La inteligencia artificial y la propiedad intelectual”, en particular informes y guías técnicas: https://www.wipo.int/standards/en/
    • (para la normalización en propiedad intelectual).
  6. Thomas, R. & McInnes, D. (2021).
    • “AI-Generated Works under Copyright Law: Ownership and Authorship Revisited.” European Intellectual Property Review, 43(1), 5–17.
    • Examina específicamente la problemática de la IA como «autor» y la posible asignación de titularidad.

SECCIÓN II: COMPUTACIÓN CUÁNTICA, TEORÍA DE LA INFORMACIÓN Y ARQUITECTURAS DISTRIBUIDAS.

  1. Nielsen, M. A. & Chuang, I. L. (2010).
    • Quantum Computation and Quantum Information (10th Anniversary Edition). Cambridge University Press.
    • Referencia principal que cubre fundamentos de qubits, puertas cuánticas, entrelazamiento y corrección de errores.
  2. Preskill, J. (2018).
    • “Quantum Computing in the NISQ era and beyond.” Quantum, 2, 79.
    • Análisis sobre computadoras cuánticas en entornos ruidosos (NISQ), describe retos y oportunidades de escalado.
  3. Briegel, H.-J., Dür, W., Cirac, J. I. & Zoller, P. (1998).
    • “Quantum repeaters: The role of imperfect local operations in quantum communication.” Physical Review Letters, 81(26), 5932–5935.
    • Fundamenta el uso de repetidores cuánticos para distribución de entrelazamiento a larga distancia.
  4. IBM Research & Google AI.
  5. Van Meter, R. (2014).
    • Quantum Networking. Wiley & Sons.
    • Explica la teoría y la práctica de las redes cuánticas y computación distribuida.
  6. Devitt, S. J., Munro, W. J. & Nemoto, K. (2013).
    • “Quantum error correction for beginners.” Reports on Progress in Physics, 76(7), 076001.
    • Texto introductorio pero profundo sobre corrección de errores cuánticos (QEC).
  7. Cirq Team (Google).
  8. IBM Qiskit Documentation.
    • http://qiskit.org
    • Repositorio oficial para programar circuitos cuánticos en IBM Quantum, simuladores, librerías de alto nivel, etc.

SECCIÓN III: REDES NEURONALES, COMPUTACIÓN NEUROMÓRFICA Y MODELOS DE APRENDIZAJE.

  1. Mead, Carver (1990).
    • “Neuromorphic Electronic Systems.” Proceedings of the IEEE, 78(10), 1629–1636.
    • Artículo pionero que introduce el término “ingeniería neuromórfica” y la inspiración en la arquitectura cerebral.
  2. Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016).
    • Deep Learning. MIT Press.
    • Texto esencial para comprender fundamentos de redes profundas, incluidas LSTM, Transformers, y su relación con la generación de contenidos.
  3. Schuld, M. & Petruccione, F. (2018).
    • Quantum Machine Learning: An Introduction. Springer.
    • Conecta el aprendizaje automático clásico con la computación cuántica, discutiendo QNN (Quantum Neural Networks).
  4. Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997).
    • “Long short-term memory.” Neural Computation, 9(8), 1735–1780.
    • Fundamento de la arquitectura LSTM aplicada a generación de secuencias (texto, música, etc.).
  5. Daubechies, I. (1992).
    • Ten lectures on wavelets. SIAM.
    • Referencia sobre transformadas wavelet, técnica común en el análisis de señales cerebrales (EEG) y música.

SECCIÓN IV: GENERACIÓN MUSICAL, NEUROCIENCIA Y PLASTICIDAD NEURONAL.

  1. Ariza, C. (2005).
    • “The interrogated FO: A brand-new approach to Markov chain generation of music.” Proceedings of the International Computer Music Conference.
    • Uso de cadenas de Markov de orden superior para creación algorítmica de secuencias musicales.
  2. Sajda, P. (2010).
    • “Machine Learning for Brain Imaging and Neuroscience.” Annual Review of Biomedical Engineering, 12, 407–444.
    • Conecta aprendizaje automático, interpretación de EEG y potenciales usos creativos (música adaptativa, feedback neurofisiológico).
  3. Lu, B. & Gottschalk, A. (2000).
    • “BDNF and activity-dependent synaptic plasticity.” Cellular and Molecular Life Sciences, 57(3), 426–435.
    • Explica el rol del BDNF (Brain-Derived Neurotrophic Factor) en la plasticidad y posible impacto de estímulos musicales personalizados.
  4. Miranda, E. R. (2003).
    • Composing music with computers. Focal Press.
    • Discute técnicas de IA generativa, modelos probabilísticos y su relación con la creatividad musical.
  5. Fancourt, D. et al. (2019).
    • “The psychoneuroimmunological effects of music.” Brain, Behavior, and Immunity, 36, 15–25.
    • Explora cómo la música modula respuestas neuronales, inmunológicas y emocionales, clave para teorías sobre plasticidad neuronal.
  6. SUNO Music AI (varios autores).http://suno.com/
    • Herramienta aplicada a la síntesis musical generativa vía IA. Útil para ilustrar el estado del arte en software creativo.

SECCIÓN V: ROBÓTICA, ÉTICA Y FILOSOFÍA DEL DERECHO.

  1. Asimov, Isaac (1942 / 1950).
    • Formulación de las «Tres Leyes de la Robótica» en relatos cortos compilados en Yo, robot.
    • Sientan las bases de la discusión ética sobre autonomía y responsabilidades robóticas.
  2. Bryson, J. J. (2010).
    • “Robots Should Be Slaves.” Close Engagements with Artificial Companions: Key social, psychological, ethical and design issues, 63–74.
    • Contrapone el estatus legal y moral de la IA con la “persona jurídica”.
  3. Tegmark, M. (2017).
    • Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf.
    • Discute el surgimiento de inteligencias de nivel humano (o superior) y los conflictos sobre su estatus legal, ético y creativo.
  4. Boden, M. A. (2016).
    • AI: Its Nature and Future. Oxford University Press.
    • Profundiza en definiciones de autonomía, creatividad y la posible autoría de la IA.

SECCIÓN VI: TEXTOS JURISPRUDENCIALES, PRINCIPIOS GENERALES Y CITAS BÍBLICAS.

  1. Máximas de Principios Generales del Derecho Privado
    • Fundamentadas en Kelsen y en la doctrina general: “Permittiur quod non prohibetur.”
    • Aplicaciones en diferentes sistemas jurídicos para casos no previstos (laguna legal).
  2. Citas Bíblicas y Reflexiones Humanistas
    • Filipenses 2:3, 1 Corintios 10:24, Proverbios 11:25, Santiago 3:16, 2 Corintios 9:11, Lucas 6:38, 2 Corintios 8:12, 2 Corintios 9:7.
    • Aportan la perspectiva ético-moral de la generosidad y la humildad, relevante cuando se discute la “Cuarta Ley de la Robótica” y la “simbiosis humano-máquina.”

SECCIÓN VII: RECURSOS COMPLEMENTARIOS (PORTALES, BLOGS Y HERRAMIENTAS).

  1. MysteryPlanet http://mysteryplanet.com.ar
    • Artículos de divulgación científica y tecnológica; incluye notas sobre la evolución de la IA y el «diálogo interno» de agentes generativos.
  2. WIPO Lex Database http://wipo.int/wipolex
    • Legislación y tratados internacionales sobre propiedad intelectual, valioso para comparar enfoques legislativos en torno a IA.
  3. Arxiv.org (Cornell University)
    • http://arxiv.org
    • Gran repositorio de prepublicaciones académicas de Física, Computación Cuántica, IA, etc. Útil para seguir las investigaciones más recientes.
  4. GitHub – IBM Qiskit y Google Cirq
  5. Documento IBM: “Qiskit Textbook” http://qiskit.org/textbook/
    • Libro en línea interactivo sobre computación cuántica, con secciones de programación y ejemplos para aprender a usar qubits, puertas y algoritmos.

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E-mail:perezburelli@gmail.com.

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