Avanzando algoritmos cuánticos y de IA para aplicaciones prácticas

Romina Yalovetzky es una investigadora aplicada con amplia experiencia en el desarrollo de algoritmos híbridos cuántico-clásicos y de IA, enfocada en traducir los avances en computación cuántica e IA en soluciones prácticas y reales para la industria.

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Años de experiencia en tecnología e investigación aplicada.
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Patentes de EE. UU. en tecnologías cuánticas y de IA

Romina Yalovetzky

Investigadora de computación cuántica

IA y optimización

Aplicaciones industriales

Publicaciones en revistas líderes, incluyendo

Perfil

Sobre mí

Me enfoco en traducir los avances en computación cuántica e inteligencia artificial en aplicaciones prácticas, en la intersección entre la investigación y la industria. Actualmente trabajo como Vice Presidente y Líder de Investigación Aplicada en el equipo de Global Technology Applied Research de JPMorgan Chase en la ciudad de Nueva York.
Originalmente formada como licenciada en física en la Universidad de Buenos Aires, actualmente estoy cursando una maestría en Ciencias de la Computación en NYU Courant, combinando una sólida base teórica con enfoques modernos en IA y machine learning.

Áreas de trabajo

Mi trabajo se sitúa en la intersección de la computación cuántica, la optimización y machine learning, con énfasis en el desarrollo de algoritmos prácticos para aplicaciones del mundo real.

Algoritmos Cuánticos para Finanzas

Aplicando métodos cuánticos al modelado financiero, análisis de riesgos y optimización. Un ejemplo de esto es nuestro trabajo “Solving linear systems on quantum hardware with hybrid HHL++, en el que resolvemos un problema de optimización de cartera resolviendo un sistema lineal de ecuaciones en hardware cuántico.

Optimización Cuántica con Aplicaciones en IA/ML

Desarrollando enfoques cuánticos para la optimización en machine learning y toma de decisiones. Un ejemplo de esto es nuestro trabajo “Constrained quantum optimization for extractive summarization on a trapped-ion quantum computer", en el que resolvemos el problema de la extracción de resúmenes enmarcándolo como un problema de optimización que se resuelve con algoritmos de optimización cuántica que preservan el número deseado de oraciones en el resumen.

Algoritmos Híbridos Cuántico-Clásicos

Diseño de algoritmos para sistemas cuánticos a corto plazo combinando técnicas clásicas y cuánticas. Un ejemplo de esto es nuestro algoritmo qReduMIS recientemente desarrollado que aprovecha el poder de la optimización cuántica para informar la reducción clásica y resolver el Conjunto Independiente Máximo (MIS), que es un problema con aplicaciones que abarcan finanzas, enrutamiento y redes de comunicación.

Conferencias

Conferencias y Eventos

Una selección de conferencias, paneles y eventos donde comparto mi trabajo sobre computación cuántica, machine learning y el impacto de estas investigaciones en el mundo real
AWS re:Invent 2025 -JPMorganChase & Amazon Advanced Solutions Lab.

Artículos académicos

Trabajo de investigación

Una selección de artículos académicos que reflejan mi trabajo en computación cuántica, optimización y machine learning, con un enfoque en el desarrollo de métodos prácticos y escalables.

Patentes presentadas

Invenciones

Patentes y contribuciones técnicas que reflejan mi trabajo en computación cuántica y tecnologías relacionadas, con un enfoque en la traducción de la investigación en innovación práctica.

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Trayectoria Profesional

Experiencia laboral

Experiencia en investigación e industria, trabajando en computación cuántica y aprendizaje automático con un enfoque en aplicaciones prácticas e impacto

Vicepresidente Investigador Aplicado Principal en Computación Cuántica

JPMorgan Chase 

Investigador Aplicado Asociado Senior en Computación Cuántica

JPMorgan Chase

Investigador Aplicado Asociado en Computación Cuántica

JPMorgan Chase 

Desarrollador de Software Asociado

JPMorgan Chase 

Desarrollador de Software Analista

Investigación Aplicada de Tecnología Global

Ayudante de Cátedra de Grado

Universidad de Buenos Aires (UBA)

Pasante de investigación

FATE SAICI
Proyecto de investigación que estudia la respuesta mecánica del neumático a un impacto realizado por un martillo instrumentado en el laboratorio. Se estudió el neumático de forma aislada y dentro del vehículo. Trabajo presentado en un póster en la reunión anual de 2018 de la Sociedad Argentina de Física (Asociación Argentina de Física).

Estudiante de Verano

CERN

Proyecto de investigación bajo la supervisión de Felice Pantaleo. El trabajo es “Ajuste de los parámetros del autómata celular para la siembra de trazas de la Fase 1 en el Experimento CMS”. Presentación oral en la reunión anual de 2017 de la Sociedad Argentina de Física.

Promotor Científico

Universidad de Buenos Aires (UBA)

Antecedentes Académicos

Educación

Un historial de excelencia académica y formación fundamental en Física e Ingeniería.

Máster en Ciencias de la Computación

Courant Ciencias de la Computación.

Licenciatura y Máster en Física

Graduado con honores, obtuve el diploma de honor por la Universidad de Buenos Aires por rendimiento académico sobresaliente.
Nota: 8.9/10

Bachillerato en Ciencias e Ingeniería

Graduado con honores, obtuve la medalla de oro por la Universidad de Buenos Aires por rendimiento académico sobresaliente en Matemáticas.

Antecedentes Académicos

Educación

Un historial de excelencia académica y formación fundamental en Física e Ingeniería.

Máster en Ciencias de la Computación

Graduado con honores. Título de Licenciatura completo, equivalente a un programa combinado de Grado y Máster.

Diploma de Honor

Otorgado por la Universidad de Buenos Aires por rendimiento académico sobresaliente.

Nota Final

8.9

Licenciatura y Máster en Física

Graduado con honores. Título de Licenciatura completo, equivalente a un programa combinado de Grado y Máster.

Diploma de Honor

Otorgado por la Universidad de Buenos Aires por rendimiento académico sobresaliente.

Nota Final

8.9

Bachillerato en Ciencias e Ingeniería

Escuela secundaria preuniversitaria dependiente de la Universidad de Buenos Aires.

Medalla de oro

Otorgado por la Universidad de Buenos Aires por rendimiento académico sobresaliente.

Código y datos publicados

Contribuciones a la comunidad open-source

Contribuciones a proyectos de código abierto en computación cuántica y machine learning, apoyando la reproducibilidad, accesibilidad y colaboración en investigación y desarrollo.

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