El 29 de enero de 2025, investigadores del Grupo de Información y Computación Cuánticas (GICC) de la Universidad Complutense de Madrid presentaron un estudio innovador que integra inteligencia artificial cuántica para mejorar la detección de agujeros negros a través de ondas gravitacionales.
Dirigido por el profesor Miguel A. Martín-Delgado, el equipo demostró que un algoritmo cuántico, conocido como qBIRD, puede acelerar significativamente la identificación de agujeros negros y sus parámetros, como masa y posición celeste, utilizando datos de la colaboración LIGO-VIRGO-KAGRA.
Este enfoque innovador aborda el creciente cuello de botella en la astrofísica de ondas gravitacionales, a medida que aumenta la frecuencia de detección de objetos compactos como agujeros negros y estrellas de neutrones. La investigación representa un cambio metodológico crucial, transformando potencialmente la manera en que los astrofísicos analizan grandes volúmenes de datos.
El estudio es resultado de una colaboración internacional que involucra a miembros del GICC y de la Queen Mary University de Londres, incluida la profesora Hong Qi, una figura destacada en la colaboración LIGO que descubrió la primera onda gravitacional asociada a la colisión de agujeros negros, que mereció el Premio Nobel de Física en 2017.
Publicado en la revista Astrophysical Journal Letters, esta investigación destaca la naturaleza multidisciplinaria del trabajo, entrelazando la computación cuántica, la astrofísica de ondas gravitacionales y la astronomía de múltiples mensajeros, allanando el camino para futuros avances en el campo.