Durante su intervención, Mosqueira presentó los fundamentos y aplicaciones del aprendizaje automático cuántico, un área emergente que fusiona técnicas de machine learning con las capacidades de la computación cuántica. El curso comenzó con una introducción al aprendizaje automático clásico, para después adentrarse en los conceptos clave de la computación cuántica como la superposición, la interferencia y el entrelazamiento, y su aplicación en el procesamiento de información. Un punto central fue el enfoque clásico-cuántico, que emplea sistemas cuánticos para analizar datos clásicos.
Los asistentes exploraron los desafíos del procesamiento cuántico de datos, incluyendo la codificación de información clásica en sistemas cuánticos y diversas técnicas para lograrlo. También se puso énfasis en las aplicaciones prácticas de los algoritmos cuánticos variacionales, que combinan circuitos parametrizados con optimizadores clásicos para minimizar funciones de coste, una estrategia clave en la era de los dispositivos cuánticos ruidosos (NISQ). Además, se presentaron las Redes Neuronales Cuánticas y modelos híbridos que utilizan circuitos cuánticos parametrizados.
Además de su faceta docente, Mosqueira participó en una mesa redonda centrada en la fuerza de trabajo, analizando los retos formativos para profesionales ante el desarrollo de las tecnologías cuánticas. El CITIC de la UDC reconoce la necesidad de formar especialistas interdisciplinares en computación cuántica, inteligencia artificial y aprendizaje automático para consolidar este nuevo campo tecnológico.
