La Universidad Autónoma de Sinaloa (UAS), a través de la Facultad de Ciencias Naturales y Exactas (FACINE), aborda el uso de Quantum Machine Learning (QML) aplicado a la física hadrónica, mediante el trabajo desarrollado por el Ing. Pablo Adrián Cárdenas Mendívil, estudiante de la Maestría en Física. Este proyecto tiene como propósito mejorar el cálculo de las masas de mesones y explorar alternativas computacionales para resolver problemas de alta complejidad. La investigación se lleva a cabo en la UAS bajo la dirección de los doctores Roger J. Hernández Pinto y Norma Solomit…
Leer másInvestigador de la UAS optimiza el cálculo de masas subatómicas mediante computación cuántica; desarrolla innovador modelo de Quantum Machine Learning
