Razonamiento
«¿Por qué funciona esta decisión?»
Los sistemas deben comprender dependencias, relaciones causales, objetivos y restricciones, en lugar de apoyarse solo en correlaciones estadísticas.
Optimización cognitiva fiable
Optimiza lo imposible.
Qbitune está construyendo un motor de optimización cognitiva capaz de razonar sobre objetivos y restricciones complejos del mundo real, abstraerlos en modelos formales, generar planes adaptativos y encontrar mejores decisiones combinando computación clásica, híbrida y cuántica.
RazonarComprender objetivos, restricciones y un contexto cambiante
PlanificarConstruir estrategias adaptativas en varios horizontes temporales
VerificarDevolver decisiones que se pueden comprobar y explicar
QBITUNE / MOTOR COGNITIVO
VERIFICADO
Ilustración del sistema que Qbitune está construyendo. No es una captura de un producto: el sistema está en fase de investigación.
RAZONAMIENTO PROFUNDO◆
ABSTRACCIÓN FORMAL◆
PLANIFICACIÓN ADAPTATIVA◆
DECISIONES VERIFICABLES◆
COMPUTACIÓN HÍBRIDA◆
DEEP TECH EUROPEA◆
RAZONAMIENTO PROFUNDO◆
ABSTRACCIÓN FORMAL◆
PLANIFICACIÓN ADAPTATIVA◆
DECISIONES VERIFICABLES◆
COMPUTACIÓN HÍBRIDA◆
DEEP TECH EUROPEA◆
01 / LA BRECHA COGNITIVA
La IA sabe generar respuestas.
Las operaciones reales necesitan planes válidos.
La IA actual reconoce patrones y genera contenido con una eficacia notable. Pero las decisiones complejas del mundo real exigen algo más: comprender restricciones, razonar sobre consecuencias, planificar en el tiempo y adaptarse cuando la realidad cambia.
Abstracción
«¿Cuál es el problema de verdad?»
Un entorno real contiene miles de detalles. Un sistema inteligente debe identificar los conceptos, las relaciones y las restricciones que de verdad importan.
Planificación
«¿Qué debería ocurrir a continuación?»
Una inteligencia útil debe generar estrategias a largo plazo, anticipar contingencias y revisar los planes conforme cambian las circunstancias.
02 / EL MOTOR DE QBITUNE
De una realidad desordenada
a decisiones verificadas.
-
01
Comprender
Interpretar el contexto operativo, los objetivos y la evidencia disponible.
-
02
Razonar
Identificar dependencias, conflictos, incertidumbre y las consecuencias de cada decisión alternativa.
-
03
Abstraer
Construir un modelo del mundo compacto con objetivos, entidades, recursos, restricciones y relaciones.
-
04
Planificar
Generar estrategias jerárquicas, contingencias y planes candidatos en varios horizontes temporales.
-
05
Optimizar
Traducir los subproblemas adecuados a representaciones formales y dirigirlos al motor de optimización que corresponda.
-
06
Verificar
Comprobar las restricciones duras, evaluar la incertidumbre y producir una explicación trazable de la decisión resultante.
-
07
Replanificar
Vigilar la información nueva y adaptar el plan cuando el entorno cambia.
El entorno cambia y el ciclo vuelve a empezar: la replanificación alimenta directamente la comprensión.
03 / CAPACIDADES COGNITIVAS
Inteligencia más allá
del reconocimiento de patrones.
Las tres capacidades se solapan: un plan solo sirve si la abstracción es correcta, y una abstracción solo es correcta si el razonamiento que la sostiene se mantiene.
Razonamiento profundo
Combinar representaciones aprendidas con conocimiento explícito y razonamiento formal para comprender dependencias, restricciones y consecuencias posibles.
Abstracción profunda
Transformar información heterogénea del mundo real en conceptos reutilizables y modelos formales que recojan lo que de verdad importa para decidir.
Planificación profunda
Construir planes jerárquicos y adaptativos que sigan siendo útiles cuando cambian el entorno, los recursos y los objetivos.
04 / FIABILIDAD
Una buena respuesta no basta.
Tiene que ser una decisión en la que se pueda confiar.
En decisiones industriales de alto valor, la optimización no puede ser una caja negra. Qbitune se está diseñando para combinar inteligencia aprendida con restricciones explícitas, verificación formal y trazas de decisión auditables.
Restricciones formales
Las reglas operativas duras permanecen explícitas y comprobables.
Verificación
Los planes candidatos se pueden comprobar automáticamente antes de ejecutarlos.
Explicabilidad
Mostrar qué objetivos, restricciones y eventos influyeron en una decisión.
Incertidumbre
Representar la incertidumbre de forma explícita y evaluar alternativas robustas.
Procedencia
Mantener una traza de los datos, el estado del modelo y el proceso de razonamiento detrás de cada plan.
Diseñado para investigar una IA cognitiva transparente, responsable y centrada en las personas.
05 / BANCO DE PRUEBAS INDUSTRIAL
Una fábrica.
Millones de planes posibles.
Un entorno que no deja de cambiar.
Una planta de fabricación tiene que coordinar todo esto a la vez, y cada uno de estos movimientos depende de los demás.
PedidosMáquinasOperariosCompetencias
MaterialesMantenimientoPrecios de la energíaPlazos
Entra un pedido urgente
Avería de una máquina
Subida del precio de la energía
- Comprender el evento
- Actualizar el modelo del mundo
- Determinar qué objetivos y restricciones se ven afectados
- Generar alternativas
- Optimizar el nuevo plan
- Verificar la factibilidad
- Explicar qué ha cambiado
Cómo pensamos evaluarlo
Qbitune todavía no tiene resultados de rendimiento demostrados que comunicar. Estas son las medidas sobre las que se ha diseñado la investigación.
Factibilidad del planCalidad del objetivoRobustez
Latencia de replanificaciónRecursos de cómputoFidelidad de la explicación
Problemas con esta forma
La fabricación es el demostrador principal, pero la dificultad es la misma allí donde objetivos, restricciones y recursos se mueven a la vez. Estos son los tipos de problema para los que Qbitune está diseñado: descritos, no presentados como trabajo ya entregado.
01
FABRICACIÓN
Programación de la producción
Encontrar mejores secuencias de trabajos, máquinas y líneas respetando capacidad, mantenimiento, materiales y plazos de entrega.
Optimizar Rendimiento · Plazo de entrega · Utilización de máquinas · Energía
Cambia constantemente Averías · Pedidos urgentes · Retrasos de material
02
ENERGÍA
Optimización de red y energía
Coordinar generación, almacenamiento, recursos distribuidos y demanda bajo restricciones de coste, fiabilidad y energía renovable.
Optimizar Coste · Estabilidad · Aprovechamiento renovable · Flexibilidad
Cambia constantemente Picos de precio · Meteorología · Puntas de demanda
03
LOGÍSTICA
Optimización de rutas y flotas
Determinar de forma continua mejores rutas y asignaciones de recursos entre vehículos, almacenes y redes de reparto.
Optimizar Distancia · Combustible · Tiempo · Utilización de la flota
Cambia constantemente Tráfico · Cancelaciones · Averías de vehículos
04
OPERACIONES
Planificación de personal y recursos
Casar personas, competencias, equipos y tareas dentro de restricciones operativas complejas.
Optimizar Cobertura · Coste · Productividad · Nivel de servicio
Cambia constantemente Ausencias · Disponibilidad de competencias · Cambios de demanda
05
AEROESPACIAL
Optimización de carga y operaciones
Optimizar las decisiones de carga, asignación y programación respetando restricciones físicas, de seguridad y operativas.
Optimizar Carga útil · Combustible · Ingresos · Eficiencia operativa
Cambia constantemente Cambios de carga · Meteorología · Reasignación de slots
Otros dominios de transferencia en estudio:
Cadenas de suministroMovilidadDescubrimiento científico
06 / ORQUESTACIÓN DEL CÓMPUTO
Usar el mejor motor
para cada problema.
Qbitune no parte de la premisa de que la computación cuántica ya sea superior en toda tarea de optimización. La capa cognitiva debe permanecer independiente de la máquina que busca las soluciones.
Cuántica cuando aporta. Clásica cuando gana.
Modelo cognitivo
Problema formal
Malla de solvers de Qbitune
ClásicoProgramación matemáticaProgramación con restriccionesMetaheurísticas
HíbridoDescomposiciónInspirado en cuánticaFlujos heterogéneos
CuánticoAnnealingAlgoritmos de puertas
Planes candidatos
Verificación
Mejor decisión válida
07 / BASE CIENTÍFICA
De la investigación en optimización cuántica
a la optimización cognitiva.
La investigación de Ernesto Acosta, cofundador de Qbitune, demuestra un ejemplo concreto de esa capacidad: tomar un problema de optimización difícil, reformularlo como QUBO y resolverlo mediante un flujo cuántico híbrido con refinamiento recursivo.
Qbitune amplía esa línea de investigación hacia una pregunta científica más general: ¿pueden los sistemas inteligentes comprender por sí solos problemas de decisión complejos del mundo real, construir representaciones formales, generar planes adaptativos y elegir las herramientas de cómputo adecuadas para resolverlos?
EJEMPLO DE INVESTIGACIÓN
QUBO-based training for VQAs on quantum annealers
Ernesto Acosta · Guillermo Botella · Carlos Cano
Quantum Machine Intelligence, Springer (2026)
doi:10.1007/s42484-026-00441-1
Un primer ejemplo de investigación, no el límite de la tecnología de Qbitune.
Leer en SpringerLink ↗08 / LA PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN
¿Puede una máquina aprender a formular el problema antes de resolverlo?
Los motores de optimización son potentes cuando una persona les da variables, objetivos y restricciones bien definidos. La IA generativa sabe interpretar información desordenada, pero no puede garantizar de forma fiable planes válidos a largo plazo.
Qbitune investiga la capa que falta entre ambas.
- Experto humano
- Formaliza el problema a mano
- Solver
- Solución estática
- Contexto del mundo real
- Razonamiento cognitivo
- Abstracción automática
- Modelo formal
- Planificación adaptativa
- Optimización heterogénea
- Verificación
- Replanificación continua
De resolver problemas formales a comprender qué problema formal hay que resolver.
09 / HOJA DE RUTA DE INVESTIGACIÓN
De la hipótesis científica
al sistema cognitivo integrado.
Esto es un plan de investigación, no un informe de situación. Qbitune no reclama ningún nivel de madurez tecnológica actual.
- 01
Fundamentos
Representaciones formales e investigación en optimización.
- 02
Prototipo cognitivo
Arquitectura de razonamiento, abstracción y planificación.
- 03
Integración fiable
Verificación, explicabilidad e incertidumbre.
- 04
Validación en entorno real
Demostrador de planificación industrial.
- Meta
Prototipo integrado de IA cognitiva
Validado en TRL4. Es un objetivo de investigación , no la situación actual.
10 / EVALUACIÓN
Si no se puede medir,
no se puede confiar en ello.
Un marco de evaluación propuesto para el sistema que estamos construyendo.
Razonamiento
Validez lógica y de restricciones.
Abstracción
Transferencia y corrección del modelo.
Planificación
Factibilidad del plan y calidad del objetivo.
Adaptación
Comportamiento tras eventos inesperados.
Confianza
Fidelidad de la explicación y robustez.
Cómputo
Tiempo, energía y recursos de cómputo.
Aspiramos a aportar benchmarks reutilizables, protocolos de evaluación e interfaces interoperables para la planificación cognitiva fiable.
11 / COLABORACIÓN
Construido para encajar en
un ecosistema científico europeo.
Interoperabilidad
Interfaces abiertas para modelos cognitivos, planificadores y solvers.
Benchmarks
Tareas compartidas y evaluación reproducible.
Pilotos conjuntos
Tecnología componible, capaz de participar en demostraciones más amplias con varios sistemas.
Investigación FAIR
Resultados de investigación diseñados según los principios FAIR —localizables, accesibles, interoperables y reutilizables— allí donde sea aplicable.
Entre las sinergias posibles están las infraestructuras europeas de investigación en IA, las instalaciones de ensayo y las iniciativas de HPC y cuántica.
12 / EUROPA
Europa debería ser dueña de la inteligencia
que corre sobre su infraestructura.
Europa está invirtiendo en IA, computación de alto rendimiento y tecnologías cuánticas. Qbitune se está construyendo en Europa para contribuir a esa capa de software cognitivo que conecta las decisiones complejas del mundo real con esa infraestructura de cómputo emergente.
Deep tech europea
IA fiable
Computación híbrida
Interoperabilidad abierta
Soberanía industrial
EQUIPO
Construido por científicos
y emprendedores.
Carlos Rodríguez
Cofundador y CEO
Construcción de la empresa, estrategia de producto, comercialización, alianzas y financiación.
Ernesto Acosta
Cofundador y CTO · Investigación en cuántica y optimización
Modelado de optimización, algoritmos cuánticos, formulaciones QUBO, computación cuántica híbrida y arquitectura de investigación.
QUBO-based training for VQAs on quantum annealers ↗Formando el equipo multidisciplinar
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