Tarea T1: Presentación

Hola a todos, soy Jesús. Estoy realizando el doctorado en Informática en la Universidad de Oviedo, en la modalidad de doctorado industrial junto con CTIC Centro Tecnológico (y en el marco de la Red Cervera ARQADE).

Mi tema de tesis aborda un problema crítico en la actualidad: qué ocurre cuando un vehículo no tripulado (UxV) pierde la señal de los satélites (entornos GNSS-Denied) debido a interferencias, ataques o bloqueos. Para que estos vehículos puedan seguir navegando de forma segura y autónoma, mi investigación propone utilizar algoritmos de Quantum Machine Learning (QML) combinados con Deep Learning clásico. El objetivo es analizar y predecir series temporales para estimar la posición y la navegación de forma mucho más robusta, probando estos modelos híbridos en emuladores cuánticos en la nube, en concreto QUTE. Este reto es clave con aplicación directa en el sector de Defensa.

Si mi tesis tiene éxito, la pregunta principal que quedaría respondida es:

¿Pueden los algoritmos de Quantum Machine Learning superar a los métodos clásicos en la predicción de series temporales para garantizar una navegación autónoma precisa y resiliente en entornos sin señal GPS?