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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.

```python
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.

```python
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.

```python
# 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.

```python
# 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.

```python
# 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.

```python
# 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`:

```python
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.