Ciclo de vida de desarrollo de software cuántico estructurado (QSDLC) para la computación de próxima generación
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
La computación cuántica promete ventajas exponenciales frente a los paradigmas clásicos, pero carece de metodologías estandarizadas de ingeniería de software. Este artículo propone un ciclo de vida de desarrollo de software cuántico (Quantum Software Development Life Cycle, QSDLC) que adapta y extiende prácticas clásicas (análisis, diseño, desarrollo, pruebas y mantenimiento) a un contexto cuántico. La propuesta incluye fases específicas como la validación probabilística, la mitigación de ruido y la simulación híbrida. Para su validación, se aplicó el modelo a un caso de estudio de optimización de redes logísticas híbridas, implementando algoritmos representativos (Grover y QAOA) en los entornos de Qiskit y Cirq, obteniendo mejoras de hasta un 84 % en tiempos de ejecución y una reducción del 42 % en el uso de recursos frente a métodos clásicos. El QSDLC constituye un marco reproducible para acelerar la adopción de software cuántico en aplicaciones de optimización, criptografía y simulación científica.
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
La Universidad Politécnica Salesiana de Ecuador conserva los derechos patrimoniales (copyright) de las obras publicadas y favorecerá la reutilización de las mismas. Las obras se publican en la edición electrónica de la revista bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento / No Comercial-Sin Obra Derivada 4.0 Ecuador: se pueden copiar, usar, difundir, transmitir y exponer públicamente.
El autor/es abajo firmante transfiere parcialmente los derechos de propiedad (copyright) del presente trabajo a la Universidad Politécnica Salesiana del Ecuador, para las ediciones impresas.
Se declara además haber respetado los principios éticos de investigación y estar libre de cualquier conflicto de intereses.
El autor/es certifican que este trabajo no ha sido publicado, ni está en vías de consideración para su publicación en ninguna otra revista u obra editorial.
El autor/es se responsabilizan de su contenido y de haber contribuido a la concepción, diseño y realización del trabajo, análisis e interpretación de datos, y de haber participado en la redacción del texto y sus revisiones, así como en la aprobación de la versión que finalmente se remite en adjunto.
Referencias
[1] A. Khan, D. Taibi, C. M. Perrault, and M. A. Akbar, “Advancing quantum software engineering: A vision of hybrid full-stack iterative model,” in Proceedings of the 40th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, ser. SAC ’25. ACM, Mar. 2025, pp. 1444–1448. [Online]. Available: https://doi.org/10.1145/3672608.3707725
[2] Y. Cao, J. Romero, J. P. Olson, M. Degroote, P. D. Johnson, M. Kieferová, I. D. Kivlichan, T. Menke, B. Peropadre, N. P. D. Sawaya, S. Sim, L. Veis, and A. Aspuru-Guzik, “Quantum chemistry in the age of quantum computing,” Chemical Reviews, vol. 119, no. 19, pp. 10 856–10 915, Aug. 2019. [Online]. Available: https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.8b00803
[3] A. Montanaro, “Quantum algorithms: an overview,” npj Quantum Information, vol. 2, no. 1, Jan. 2016. [Online]. Available: https://doi.org/10.1038/npjqi.2015.23
[4] N. D. Mermin, Quantum Computer Science: An Introduction. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2007. [Online]. Available: https://doi.org/10.1017/CBO9780511813870
[5] M. A. Nielsen and I. L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information, 10th ed. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2010. [Online]. Available: https://doi.org/10.1017/CBO9780511976667
[6] D. McMahon, Quantum Computing Explained. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2007. [Online]. Available: https://doi.org/10.1002/9780470186742
[7] T. Muske and A. Serebrenik, “Survey of approaches for postprocessing of static analysis alarms,” ACM Computing Surveys, vol. 55, no. 3, pp. 1–39, Feb. 2022. [Online]. Available: https://doi.org/10.1145/3494521
[8] R. LaRose, “Overview and comparison of gate level quantum software platforms,” Quantum, vol. 3, p. 130, 2019. [Online]. Available: https://doi.org/10.22331/q-2019-03-25-130
[9] T. Coopmans, R. Knegjens, A. Dahlberg, D. Maier, L. Nijsten, J. de Oliveira Filho, M. Papendrecht, J. Rabbie, F. Rozpędek, M. Skrzypczyk, L. Wubben, W. de Jong, D. Podareanu, A. Torres-Knoop, D. Elkouss, and S. Wehner, “Netsquid, a network simulator for quantum information using discrete events,” Communications Physics, vol. 4, no. 1, 2021. [Online]. Available: https://doi.org/10.1038/s42005-021-00647-8
[10] J. Preskill, “Quantum computing in the NISQ era and beyond,” Quantum, vol. 2, p. 79, Aug. 2018.
[11] S. Endo, Z. Cai, S. C. Benjamin, and X. Yuan, “Hybrid quantum-classical algorithms and quantum error mitigation,” Journal of the Physical Society of Japan, vol. 90, no. 3, p. 032001, Mar. 2021. [Online]. Available: https://doi.org/10.7566/JPSJ.90.032001
[12] F. Arute, K. Arya, R. Babbush, D. Bacon, J. C. Bardin, R. Barends, R. Biswas, S. Boixo, F. G. S. L. Brandao, D. A. Buell, B. Burkett, Y. Chen, Z. Chen, B. Chiaro, R. Collins, W. Courtney, A. Dunsworth, E. Farhi, B. Foxen, A. Fowler, C. Gidney, M. Giustina, R. Graff, K. Guerin, S. Habegger, M. P. Harrigan, M. J. Hartmann, A. Ho, M. Hoffmann, T. Huang, T. S. Humble, S. V. Isakov, E. Jeffrey, Z. Jiang, D. Kafri, K. Kechedzhi, J. Kelly, P. V. Klimov, S. Knysh, A. Korotkov, F. Kostritsa, D. Landhuis, M. Lindmark, E. Lucero, D. Lyakh, S. Mandrà, J. R. McClean, M. McEwen, A. Megrant, X. Mi, K. Michielsen, M. Mohseni, J. Mutus, O. Naaman, M. Neeley, C. Neill, M. Y. Niu, E. Ostby, A. Petukhov, J. C. Platt, C. Quintana, E. G. Rieffel, P. Roushan, N. C. Rubin, D. Sank, K. J. Satzinger, V. Smelyanskiy, K. J. Sung, M. D. Trevithick, A. Vainsencher, B. Villalonga, T. White, Z. J. Yao, P. Yeh, A. Zalcman, H. Neven, and J. M. Martinis, “Quantum supremacy using a programmable superconducting processor,” Nature, vol. 574, no. 7779, pp. 505–510, Oct. 2019. [Online]. Available: https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5
[13] H. J. Briegel, D. E. Browne, W. Dür, R. Raussendorf, and M. Van den Nest, “Measurement-based quantum computation,” Nature Physics, vol. 5, no. 1, pp. 19–26, Jan. 2009. [Online]. Available: https://doi.org/10.1038/nphys1157
[14] M. Piattini, G. Peterssen Nodarse, R. Pérez-Castillo, J. L. Hevia Oliver, M. Serrano, G. Hernández González, I. Guzmán, C. Andrés Paradela, M. Polo, E. Murina, L. Jiménez Navajas, J. Marqueño, R. Gallego, J. Tura, F. Phillipson, J. Murillo, A. Niño, and M. Rodríguez, “The talavera manifesto for quantum software engineering and programming,” Software Quality Journal, 03 2020. [Online]. Available: https://upsalesiana.ec/ing36ar4r2
[15] J. Zhao, “Quantum software engineering: Landscapes and horizons,” arXiv, 2020. [Online]. Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.07047
[16] B. Weder, J. Barzen, F. Leymann, M. Salm, and D. Vietz, “The quantum software lifecycle,” in Proceedings of the 1st ACM SIGSOFT International Workshop on Architectures and Paradigms for Engineering Quantum Software, ser. ESEC/FSE ’20. ACM, Nov. 2020, pp. 2–9. [Online]. Available: https://doi.org/10.1145/3412451.3428497
[17] E. Desdentado, C. Calero, M. A. Moraga, and F. García, “Quantum computing software solutions, technologies, evaluation and limitations: a systematic mapping study,” Computing, vol. 107, no. 5, Apr. 2025. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/s00607-025-01459-2
[18] A. Strikis, D. Qin, Y. Chen, S. C. Benjamin, and Y. Li, “Learning-based quantum error mitigation,” PRX Quantum, vol. 2, no. 4, p. 040330, Nov. 2021. [Online]. Available: https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040330
[19] L. Zhou, S.-T. Wang, S. Choi, H. Pichler, and M. D. Lukin, “Quantum approximate optimization algorithm: Performance, mechanism, and implementation on nearterm devices,” Physical Review X, vol. 10, no. 2, p. 021067, 2020. [Online]. Available: https://doi.org/10.1103/PhysRevX.10.021067
[20] M. Fingerhuth, T. Babej, and P. Wittek, “Open source software in quantum computing,” PLOS ONE, vol. 13, no. 12, p. e0208561, Dec. 2018. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0208561
[21] M. Mohseni, P. Read, H. Neven, S. Boixo, V. Denchev, R. Babbush, A. Fowler, V. Smelyanskiy, and J. Martinis, “Commercialize quantum technologies in five years,” Nature, vol. 543, no. 7644, pp. 171–174, Mar. 2017. [Online]. Available: https://doi.org/10.1038/543171a
[22] E. Kurian, D. Briola, P. Braione, and G. Denaro, “Automatically generating test cases for safety-critical software via symbolic execution,” Journal of Systems and Software, vol. 199, p. 111629, May 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.jss.2023.111629
[23] K. Bharti, A. Cervera-Lierta, T. H. Kyaw, T. Haug, S. Alperin-Lea, A. Anand, M. Degroote, H. Heimonen, J. S. Kottmann, T. Menke, W.-K. Mok, S. Sim, L.-C. Kwek, and A. Aspuru-Guzik, “Noisy intermediate-scale quantum algorithms,” Reviews of Modern Physics, vol. 94, no. 1, p. 015004, Feb. 2022. [Online]. Available: https://doi.org/10.1103/RevModPhys.94.015004
[24] W. H. Zurek, “Decoherence, einselection, and the quantum origins of the classical,” Reviews of Modern Physics, vol. 75, no. 3, pp. 715–775, May 2003. [Online]. Available: http://doi.org/10.1103/RevModPhys.75.715
[25] D. J. Bernstein, Introduction to postquantum cryptography. Springer Berlin Heidelberg, pp. 1–14. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978-3-540-88702-7_1
[26] S.-H. Hung, K. Hietala, S. Zhu, M. Ying, M. Hicks, and X. Wu, “Quantitative robustness analysis of quantum programs,” Proceedings of the ACM on Programming Languages, vol. 3, no. POPL, pp. 1–29, Jan. 2019. [Online]. Available: https://doi.org/10.1145/3290344
[27] C. A. Pérez-Delgado, A Quantum Software Modeling Language. Springer International Publishing, 2022, pp. 103–119. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978-3-031-05324-5_6
[28] S.-J. Ran, “Encoding of matrix product states into quantum circuits of one- and two-qubit gates,” Physical Review A, vol. 101, no. 3, p. 032310, Mar. 2020. [Online]. Available: https://doi.org/10.1103/PhysRevA.101.032310
[29] M. Piattini, M. Serrano, R. Perez-Castillo, G. Petersen, and J. L. Hevia, “Toward a quantum software engineering,” IT Professional, vol. 23, no. 1, pp. 62–66, Jan. 2021. [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/mitp.2020.3019522
[30] V. M. Mostofi, D. Krishnamurthy, and M. Arlitt, “Fast and efficient performance tuning of microservices,” in 2021 IEEE 14th International Conference on Cloud Computing (CLOUD). IEEE, 2021, pp. 515–520. [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/CLOUD53861.2021.00067
[31] A. S. Tanenbaum and D. J. Wetherall, Computer Networks, 5th ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson, 2011. [Online]. Available: https://upsalesiana.ec/ing36ar4r11
[32] A. Whitmill, S. Kim, V. Rojas, F. Gulraiz, K. Afreen, M. Jain, M. Singh, and I.-W. Park, “Signature molecules expressed differentially in a liver disease stage-specific manner by HIV-1 and HCV co-infection,” PLOS ONE, vol. 13, no. 8, p. e0202524, Aug. 2018. [Online]. Available: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202524
[33] H.-Y. Huang, M. Broughton, J. Cotler, S. Chen, J. Li, M. Mohseni, H. Neven, R. Babbush, R. Kueng, J. Preskill, and J. R. McClean, Quantum advantage in learning from experiments,” Science, vol. 376, no. 6598, pp. 1182–1186, 2022. [Online]. Available: https://doi.org/10.1126/science.abn7293