QLab — Laboratorio Cuántico
Un laboratorio cuántico público y didáctico que corre frameworks reales (Qiskit, PennyLane, Cirq, Stim) en 20 casos y compara cada método cuántico con su línea base clásica — y muestra honestamente que, a escala de laboratorio, lo clásico aún gana.
Contexto de Negocio
Decidir si la computación cuántica importa para un problema dado — hoy, no en un futuro hipotético — exige separar los efectos cuánticos genuinos de las aceleraciones que aún no existen en la práctica. QLab es un instrumento de decisión y educación justamente para eso: hace legible el veredicto honesto del campo corriendo ambos lados y poniendo los costos en pantalla, de modo que la conclusión sea evidencia y no un comunicado de prensa.
Valor Estratégico
QLab demuestra fluidez en la cadena de herramientas cuánticas reales (Qiskit, PennyLane, Cirq, Stim) envuelta en una arquitectura reproducible donde "el replay es la verdad" — y, más raro aún, la disciplina de reportar el resultado incómodo: en 20 casos, ninguno muestra una aceleración práctica que valga su costo. Sí señala fenómenos cuánticos genuinos (p. ej. CHSH violando la cota clásica, S = 2√2 > 2) siendo explícito en que la no-localidad no es una aceleración. El mismo patrón estático, sin backend y con la traza como dato del resto del portafolio de labs lo mantiene barato de alojar y totalmente auditable.
El Desafío
La computación cuántica está saturada de marketing. La "ventaja cuántica" se anuncia constantemente, mientras quien aprende casi no tiene forma de correr un método cuántico, correr su equivalente clásico y ver — con números reales — cuál gana de verdad y a qué costo. La mayoría de los tutoriales se quedan en un circuito de juguete sobre un simulador casero, y la mayoría de las afirmaciones se aseveran, no se reproducen.
Nuestro Enfoque
QLab es un motor Problema × Solver: formulaciones de problemas agnósticas al método y adaptadores delgados de solver sobre los frameworks reales (Qiskit + Aer, PennyLane, Cirq, Stim, con scikit-learn / NumPy como contrapartes clásicas), cada uno auto-registrado de modo que agregar un framework es un adaptador más una línea en el registro. Trae 20 casos en seis familias (fundamentos → entrelazamiento → oráculos → algoritmos insignia → variacional/QML → ruido y QEC) como 119 trazas JSON versionadas y reproducibles — cada número en pantalla lo calcula un motor real y se reproduce, nunca se escribe a mano. El navegador corre un simulador exacto de vector de estado en TypeScript (≤ 12 qubits) para el carril en vivo, mientras los casos pesados se precomputan offline. Cada caso muestra un panel de comparación cuántico-vs-clásico — qubits, compuertas, shots, tiempo — lado a lado, con una insignia de veredicto honesto.
Indicadores Clave de Rendimiento
| KPI | Línea Base | Resultado | Impacto |
|---|---|---|---|
| Aceleraciones cuánticas prácticas demostradas | "Ventaja cuántica" de marketing | 0 de 20 casos | Enseña el veredicto honesto del campo, con los costos en pantalla |
| Casos resueltos cara a cara | Tutorial = 1 circuito de juguete | 20 casos, cuántico vs clásico | Fundamentos → entrelazamiento → oráculos → algoritmos → QML → QEC |
| Reproducibilidad | Números escritos en diapositivas | 119 trazas versionadas, corrida = f(parámetros, semilla) | Cada número regenerable — el replay es la verdad |
Arquitectura
qlab architecture
Run both sides, show the costs
QLab is an open, didactic quantum-computing lab. It runs the real frameworks — Qiskit + Aer, PennyLane, Cirq, Stim — on 20 worked cases, and for each one it puts the quantum method next to its classical baseline so you can see, with real numbers, which wins and at what cost. Live at qlab.fasl-work.com.
The honest thesis
Across all 20 cases, none shows a practical, pay-for-it quantum speedup — at lab scale, classical still wins, and QLab shows the qubits / gates / shots / wall-time side by side so the verdict is evidence, not a slogan. It is careful about the difference between a genuine quantum phenomenon and a quantum advantage: the CHSH case really does violate the classical bound (S = 2√2 > 2), and QLab labels that as nonlocality, not a speedup.
Architecture — Problem × Solver, replay is truth
A method-agnostic problem formulation meets a thin solver adapter; adapters self-register, so adding a framework is one adapter plus one registry line. A run is a pure function of (params, seed) → a committed JSON trace (119 of them, with manifests). The front end only replays traces, or runs an exact TypeScript state-vector simulator (≤ 12 qubits) for the live in-browser lane; heavier cases are precomputed offline by the real Python engines. No backend, no secrets — static GitHub Pages.
What it is not
QLab runs on simulators: every committed trace is ran_on: simulator. The IBM-Quantum adapter exists but is dormant and opt-in, with zero committed QPU runs — so QLab makes no real-hardware or quantum-advantage claims. Qiskit runs offline only (the browser lane is the custom TS simulator, since Qiskit has no browser build). The flagship algorithms are at educational scale (Shor N = 15, VQE on H₂, small QEC codes).
Stack Tecnológico
Los recursos visuales de este proyecto no están disponibles públicamente.