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Integración de APIs con Módulos Cuánticos

Este documento describe la integración entre los módulos cuánticos de Orbix (alertas y trayectorias) y las APIs externas para obtener datos orbitales reales y procesarlos con algoritmos cuánticos.

Componentes Principales

QuantumApiIntegrator

El QuantumApiIntegrator es la clase central que conecta los módulos cuánticos con las APIs externas. Actúa como un puente entre las fuentes de datos (SSC, SpaceX, Space-Track, NOAA) y los algoritmos cuánticos, permitiendo un flujo de datos coherente y optimizado.

from src.quantum_api_integrator import QuantumApiIntegrator

# Inicializar el integrador
integrador = QuantumApiIntegrator()

Funcionalidades Principales

1. Obtención de datos de satélites: Combina información de múltiples APIs para obtener datos completos de un satélite.

from datetime import datetime, timedelta

# Definir ventana de tiempo
end_time = datetime.now()
start_time = end_time - timedelta(hours=24)

# Obtener datos del satélite
satellite_data = integrador.get_satellite_data(
    satellite_id="25544",  # ISS
    start_time=start_time,
    end_time=end_time
)

2. Conversión de datos a trayectorias: Transforma los datos de las APIs en un formato compatible con los módulos cuánticos.

# Convertir datos a formato de trayectoria
trayectoria = integrador.convert_api_data_to_trajectory(satellite_data)

3. Predicción de trayectorias: Utiliza el modelo cuántico para predecir trayectorias futuras basadas en datos históricos.

# Predecir trayectoria futura
trayectoria_predicha = integrador.predict_trajectory(
    satellite_id="25544",
    start_time=start_time,
    end_time=end_time,
    prediction_hours=48  # Predecir 48 horas en el futuro
)

4. Generación de alertas de colisión: Utiliza el sistema de alertas cuánticas para evaluar el riesgo de colisión.

# Generar alerta de colisión
alerta = integrador.generate_collision_alert(
    satellite_id="25544",
    prediction_hours=72  # Analizar riesgo para las próximas 72 horas
)

# Acceder a la información de la alerta
print(f"Nivel de alerta: {alerta['alert_level']}")
print(f"Probabilidad de colisión: {alerta['collision_probability']:.4f}")

5. Análisis de múltiples satélites: Analiza posibles colisiones entre varios satélites.

# Analizar múltiples satélites
satellite_ids = ["25544", "43013", "48274"]  # ISS, TESS, Starlink-1654
alertas = integrador.analyze_multiple_satellites(
    satellite_ids=satellite_ids,
    prediction_hours=48
)

Integración con Algoritmos Cuánticos

Los módulos cuánticos utilizan bibliotecas reales de computación cuántica:

• PennyLane: Utilizado principalmente para algoritmos VQE (Variational Quantum Eigensolver) y QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm).
• Qiskit: Utilizado para el algoritmo de Grover y simulaciones con modelos de ruido realistas.

Los algoritmos cuánticos mejoran la precisión de las predicciones orbitales y la detección de colisiones mediante:

1. Mayor precisión en la detección de patrones sutiles en las trayectorias que podrían pasar desapercibidos con métodos clásicos.
2. Análisis multidimensional que considera factores adicionales como aceleraciones y cambios de dirección.
3. Evaluación probabilística robusta mediante la aplicación de principios cuánticos.

Ejemplo Completo

Puedes encontrar un ejemplo completo de uso en el archivo examples/quantum_api_example.py:

import sys
import os
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import logging

# Configurar path para importar módulos del proyecto
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

from src.quantum_api_integrator import QuantumApiIntegrator
from src.config import logger

# Configurar logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def main():
    # Inicializar el integrador
    integrador = QuantumApiIntegrator()
    
    # Definir ventana de tiempo para datos históricos
    end_time = datetime.now()
    start_time = end_time - timedelta(hours=24)
    
    # Obtener datos de un satélite
    satellite_id = "25544"  # ISS
    satellite_data = integrador.get_satellite_data(
        satellite_id=satellite_id,
        start_time=start_time,
        end_time=end_time
    )
    
    # Generar alerta de colisión
    alert = integrador.generate_collision_alert(
        satellite_id=satellite_id,
        prediction_hours=72
    )
    
    # Mostrar detalles de la alerta
    print(f"Nivel de alerta: {alert.get('alert_level')}")
    print(f"Probabilidad de colisión: {alert.get('collision_probability'):.4f}")

if __name__ == "__main__":
    main()

Consideraciones para Producción

1. Manejo de errores: Todos los métodos incluyen manejo de errores robusto para garantizar la estabilidad en producción.
2. Logging: Se utiliza un sistema de logging detallado para facilitar el diagnóstico de problemas.
3. Configuración: Los parámetros cuánticos se pueden configurar a través del archivo de configuración.
4. Escalabilidad: La arquitectura está diseñada para escalar con el número de satélites y la complejidad de los cálculos.

Trabajo Futuro

• Optimización de rendimiento para cálculos cuánticos complejos.
• Integración con hardware cuántico real cuando esté disponible.
• Implementación de algoritmos cuánticos adicionales para mejorar la precisión.
• Expansión de las fuentes de datos para incluir más APIs y sensores.