{"id":581049,"date":"2026-05-04T17:35:53","date_gmt":"2026-05-04T15:35:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/?p=581049&#038;preview=true&#038;preview_id=581049"},"modified":"2026-05-04T17:37:09","modified_gmt":"2026-05-04T15:37:09","slug":"una-colaboracion-hacer-practica-computacion-cuantica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/investigacion\/perspectivas-de-expertos\/una-colaboracion-hacer-practica-computacion-cuantica\/","title":{"rendered":"Una colaboraci\u00f3n para hacer pr\u00e1ctica la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-blogs header-hero-blogs\"><div class=\"container\"><div class=\"hero-blogs\"><div class=\"hero-blogs-content-wrapper\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12\"><div class=\"header-title\"><h1>Una colaboraci\u00f3n para hacer pr\u00e1ctica la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"hero-blogs-bottom\"><div class=\"header-author\"><div class=\"author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2026\/05\/Julian-van-Velzen.jpg?w=200&amp;quality=10\" alt=\"Julian van Velzen\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\">Julian van Velzen<\/h5><h5 class=\"blog-date\">April 29, 2026<\/h5><\/div><\/div><div class=\"brand-image\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"\/wp-content\/themes\/capgemini2025\/assets\/images\/capgemini-engineering-white.svg\" alt=\"capgemini-engineering\"\/><\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"grid-container\"><div class=\"col-12 col-md-2\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/insights\/expert-perspectives\/from-design-to-delivery-why-aerospace-and-defense-should-expand-mbse-into-manufacturing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/shareArticle?url=https:\/\/www.capgemini.com\/insights\/expert-perspectives\/from-design-to-delivery-why-aerospace-and-defense-should-expand-mbse-into-manufacturing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-integracion-de-simulaciones-cuanticas-en-modelos-multiescala-para-el-desarrollo-de-materiales\">Integraci\u00f3n de simulaciones cu\u00e1nticas en modelos multiescala para el desarrollo de materiales<\/h2>\n\n\n\n<p id=\"h-julian-van-velzen-head-of-capgemini-s-quantum-lab-describes-what-happens-in-a-major-application-area-materials-development-and-chemical-processes-when-quantum-computing-multiscale-modeling-artificial-intelligence-and-classical-computing-are-brought-together-in-a-business-and-academia-partnership-program\">Julian van Velzen, responsable del Quantum Lab de Capgemini, describe qu\u00e9 sucede en un \u00e1rea de aplicaci\u00f3n clave, el desarrollo de materiales y los procesos qu\u00edmicos, cuando la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, el modelado multiescala, la inteligencia artificial y la computaci\u00f3n cl\u00e1sica se integran en un programa de colaboraci\u00f3n entre empresa y universidad.<\/p>\n\n\n\n<p>En <em>The Karate Kid<\/em> \u2014nos referimos aqu\u00ed a la pel\u00edcula original de 1984\u2014 hay una secuencia en la que el joven protagonista, Daniel, le pide a su anciano vecino japon\u00e9s, el se\u00f1or Miyagi, que le ense\u00f1e karate. El se\u00f1or Miyagi le asigna tareas dom\u00e9sticas: lijar la tarima, encerar coches, pintar la casa y la valla. Al cabo de cuatro d\u00edas, el chico pierde la paciencia. \u201c\u00a1Dijiste que me ibas a ense\u00f1ar karate!\u201d. Entonces el se\u00f1or Miyagi le demuestra que la repetici\u00f3n de esas tareas le ha servido para aprender bloqueos defensivos como una forma de memoria muscular.<\/p>\n\n\n\n<p>Es un gran ejemplo de extrapolaci\u00f3n, de c\u00f3mo extraer lecciones m\u00e1s amplias a partir de cosas peque\u00f1as, y tambi\u00e9n de la importancia de sentar las bases. Del mismo modo que no se puede aprender karate sin ciertas pr\u00e1cticas interiorizadas, tampoco se puede explorar nuevo terreno en la ciencia o en los negocios sin comprender los principios fundamentales que est\u00e1n en juego.<\/p>\n\n\n\n<p>Tomemos como ejemplo la I+D en el desarrollo de materiales. Los investigadores que parten de un conocimiento incompleto o de suposiciones se ven obligados a avanzar mediante prueba y error. Sin embargo, si pueden aprovechar t\u00e9cnicas avanzadas como el modelado multiescala y la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica para obtener informaci\u00f3n sobre los materiales a nivel at\u00f3mico, y si adem\u00e1s consiguen integrar esas t\u00e9cnicas con otros procesos m\u00e1s consolidados, pueden dirigir sus simulaciones y dise\u00f1os digitales con un grado de confianza mucho mayor.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfC\u00f3mo puede hacerse esto? \u00bfQu\u00e9 avances se est\u00e1n logrando?<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-inteligencia-artificial-no-es-suficiente\">La Inteligencia Artificial no es suficiente<\/h3>\n\n\n\n<p>Las cuestiones que se abordan aqu\u00ed se enmarcan en la iniciativa de alianzas estrat\u00e9gicas de investigaci\u00f3n universitaria de Capgemini. Este programa, planificado y coordinado, se basa en colaboraciones bilaterales en las que equipos de Capgemini trabajan junto a universidades l\u00edderes a nivel mundial en una selecci\u00f3n de retos clave. Equipos espec\u00edficos, dirigidos por responsables dedicados, impulsan estos proyectos bilaterales con el objetivo de generar resultados de alta calidad que sean \u00fatiles no solo desde el punto de vista de la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, sino tambi\u00e9n por su impacto pr\u00e1ctico y su aplicabilidad en el mundo real.<\/p>\n\n\n\n<p>Las universidades desempe\u00f1an un papel fundamental al operar en la frontera entre lo que es te\u00f3ricamente posible y lo que a\u00fan no resulta computacionalmente abordable en la industria. Como parte de este programa, y tambi\u00e9n dentro de una amplia serie de proyectos desarrollados por m\u00faltiples equipos para explorar el potencial y las aplicaciones de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, Capgemini ha estado colaborando con King\u2019s College London (KCL) para profundizar en la comprensi\u00f3n de c\u00f3mo las simulaciones cu\u00e1nticas pueden integrarse en modelos multiescala en el contexto del desarrollo de nuevos materiales.<\/p>\n\n\n\n<p>Uno de los ejes centrales de esta colaboraci\u00f3n es el denominado <em>quantum embedding<\/em>: la combinaci\u00f3n de tratamientos mec\u00e1nico\u2011cu\u00e1nticos precisos de la regi\u00f3n qu\u00edmicamente m\u00e1s relevante (por ejemplo, un sitio activo catal\u00edtico) con modelos cl\u00e1sicos m\u00e1s escalables que describen el entorno que la rodea. Este enfoque hace viable el estudio de reacciones qu\u00edmicas, incluidas la cat\u00e1lisis superficial y heterog\u00e9nea, con un nivel de fidelidad que de otro modo estar\u00eda fuera de alcance.<\/p>\n\n\n\n<p>El desarrollo de materiales, especialmente cuando implica qu\u00edmica de reacciones y cat\u00e1lisis, es un claro ejemplo de innovaci\u00f3n, y adem\u00e1s de una innovaci\u00f3n que se produce en un entorno caracterizado por grandes vol\u00famenes de datos. Por ello, a menudo se asume de forma autom\u00e1tica que se trata de un \u00e1mbito que puede abordarse mediante la bala de plata moderna: la inteligencia artificial (IA).<\/p>\n\n\n\n<p>Y s\u00ed, eso es cierto, pero solo hasta cierto punto. La inteligencia artificial puede explorar conjuntos de datos enormes y reconocer patrones, pero no es capaz de comprender el comportamiento cient\u00edfico de un material en entornos reales. No puede distinguir entre un descubrimiento verdaderamente disruptivo y un simple redescubrimiento. Y tampoco puede justificar las opciones que identifica con el rigor que esta disciplina exige.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-integrar-la-inteligencia-artificial-con-la-computacion-cuantica\">Integrar la inteligencia artificial con la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica\u2026<\/h3>\n\n\n\n<p>Se necesita un enfoque diferente, que no est\u00e9 basado \u00fanicamente en el uso de la IA. Uno de estos enfoques se conoce a menudo como <em>modelado desde primeros principios<\/em>. Tambi\u00e9n denominado modelado <em>ab initio<\/em>, utiliza la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica para predecir con mayor precisi\u00f3n las propiedades de los materiales y el comportamiento molecular. Al apoyarse en la f\u00edsica, este marco proporciona una base m\u00e1s fiable para la experimentaci\u00f3n, pero adem\u00e1s ofrece otros beneficios importantes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Validaci\u00f3n de las predicciones de la IA:<\/strong> m\u00e9todos de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica como la Teor\u00eda del Funcional de la Densidad (DFT) y la teor\u00eda Coupled\u2011Cluster permiten validar, desde una base f\u00edsica, los candidatos generados por la IA antes de invertir en experimentos costosos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Exploraci\u00f3n de dominios novedosos:<\/strong> la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica puede utilizarse para modelar sistemas en los que existen pocos o ning\u00fan dato de entrenamiento previo, abriendo el camino a una innovaci\u00f3n verdaderamente disruptiva.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datos de entrenamiento de alta calidad: <\/strong>las simulaciones basadas en mec\u00e1nica cu\u00e1ntica ayudan a construir conjuntos de datos s\u00f3lidos que mejoran progresivamente la precisi\u00f3n de la IA.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Comprensi\u00f3n mecanicista: <\/strong>a diferencia de las predicciones de la IA como caja negra, los m\u00e9todos cu\u00e1nticos explican por qu\u00e9 un material o una mol\u00e9cula se comporta de determinada manera, lo que permite experimentaci\u00f3n m\u00e1s inteligente y mejor fundamentada.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Al utilizar la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica como base del descubrimiento, el modelado desde primeros principios alcanza un nivel de fiabilidad que la IA no puede ofrecer por s\u00ed sola. La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica promete ir a\u00fan m\u00e1s all\u00e1, aportando nuevas formas de analizar el comportamiento de los materiales que siguen siendo dif\u00edciles de abordar con las t\u00e9cnicas cl\u00e1sicas actuales.<\/p>\n\n\n\n<p>Existe, no obstante, una salvedad: al igual que la IA, la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica no puede hacerlo todo. El hardware cu\u00e1ntico actual sigue estando limitado por el ruido, las tasas de error y los problemas de conectividad entre qubits, lo que restringe el tama\u00f1o y la complejidad de los problemas que se pueden abordar. Comprender estas limitaciones y saber cu\u00e1ndo podr\u00edan superarse es esencial para desarrollar expectativas realistas sobre el impacto de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica en el descubrimiento de materiales a corto plazo.<\/p>\n\n\n\n<p>A corto y medio plazo, la aplicaci\u00f3n m\u00e1s prometedora de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica es abordar problemas en los que los efectos cu\u00e1nticos son significativos, en particular en sistemas fuertemente correlacionados como los compuestos de metales de transici\u00f3n, los superconductores de alta temperatura y los materiales magn\u00e9ticos complejos. En estos sistemas, donde las interacciones electr\u00f3n\u2011electr\u00f3n generan comportamientos que surgen de la aut\u00e9ntica entrelazaci\u00f3n cu\u00e1ntica, los m\u00e9todos cl\u00e1sicos han tenido grandes dificultades para ofrecer soluciones eficaces.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, los algoritmos cu\u00e1nticos pueden ofrecer ventajas para simular din\u00e1micas, estados excitados y rutas de reacci\u00f3n, especialmente cuando la qu\u00edmica tiene lugar en entornos complejos como superficies s\u00f3lidas, interfaces o materiales catal\u00edticos, \u00e1mbitos en los que los m\u00e9todos cl\u00e1sicos requieren a menudo aproximaciones significativas. La capacidad de modelar estos fen\u00f3menos con mayor precisi\u00f3n podr\u00eda aportar nuevos conocimientos sobre fotocat\u00e1lisis, materiales para la captaci\u00f3n de energ\u00eda y los mecanismos de reacci\u00f3n qu\u00edmica que impulsan muchas tecnolog\u00edas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-y-combinar-la-computacion-cuantica-con-la-computacion-clasica\">\u2026 y combinar la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica con la computaci\u00f3n cl\u00e1sica<\/h3>\n\n\n\n<p>La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica puede lograr a\u00fan m\u00e1s si se utiliza junto con la computaci\u00f3n tradicional como parte de un enfoque h\u00edbrido.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, la supercomputaci\u00f3n centrada en lo cu\u00e1ntico (<em>quantum\u2011centric supercomputing<\/em>, QCSC), un t\u00e9rmino que describe flujos de trabajo estrechamente acoplados entre computaci\u00f3n cu\u00e1ntica y HPC, puede incluir preprocesamiento cl\u00e1sico, computaci\u00f3n cu\u00e1ntica y posprocesamiento cl\u00e1sico dentro de un mismo flujo integrado. Al formalizar esta relaci\u00f3n, la QCSC crea un marco en el que los problemas pueden descomponerse en componentes que se resuelven mejor en distintas arquitecturas computacionales.<\/p>\n\n\n\n<p>En simulaci\u00f3n de materiales, esta descomposici\u00f3n puede implicar el uso de m\u00e9todos cl\u00e1sicos para tratar fragmentos moleculares en los que la correlaci\u00f3n electr\u00f3nica es menos relevante, mientras que los recursos cu\u00e1nticos se destinan a regiones fuertemente correlacionadas donde las aproximaciones cl\u00e1sicas dejan de ser v\u00e1lidas. En la pr\u00e1ctica, esto puede implementarse mediante marcos de <em>embedding<\/em> que definen c\u00f3mo fluye la informaci\u00f3n entre escalas, entre las partes cu\u00e1ntica y cl\u00e1sica del c\u00e1lculo, y c\u00f3mo puede mejorarse la precisi\u00f3n de forma sistem\u00e1tica. Adem\u00e1s, proporciona un camino natural para probar m\u00e9todos en emuladores y en hardware de corto plazo, sin perder de vista la escalabilidad a largo plazo. Esta aplicaci\u00f3n dirigida de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica a subproblemas espec\u00edficos, en lugar de intentar calcular sistemas completos de forma cu\u00e1ntica, representa una v\u00eda pr\u00e1ctica para lograr impacto a corto plazo incluso con recursos cu\u00e1nticos limitados.<\/p>\n\n\n\n<p>No se trata de intentar usar las tecnolog\u00edas m\u00e1s nuevas y emocionantes para todo. Se trata de utilizar el veh\u00edculo adecuado y tomar la mejor ruta hacia el destino deseado. Se trata de pragmatismo\u2026 y de resultados.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-bases-para-el-futuro\"><strong>Bases para el futuro<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>El enfoque h\u00edbrido descrito en este documento no se centra solo en el presente; tambi\u00e9n est\u00e1 orientado a preparar el futuro. \u00bfPor qu\u00e9? Porque, en la actualidad, los m\u00e9todos de computaci\u00f3n cu\u00e1ntica que forman parte de ese enfoque h\u00edbrido todav\u00eda se encuentran en desarrollo.<\/p>\n\n\n\n<p>Al construir desde ahora modelos atom\u00edsticos y multiescala, las organizaciones podr\u00e1n desbloquear todo el potencial de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica cuando el hardware est\u00e9 listo. La cu\u00e1ntica potenciar\u00e1 enormemente estas simulaciones, pero muchos avances ya pueden lograrse con la tecnolog\u00eda actual, mediante qu\u00edmica cu\u00e1ntica ejecutada en dispositivos cl\u00e1sicos, din\u00e1mica molecular y simulaciones multif\u00edsicas. Este enfoque coordinado est\u00e1 cambiando la manera en que puede llevarse a cabo la I+D. El papel de Capgemini es conectar estos avances cient\u00edficos con los flujos de trabajo industriales, las plataformas de datos y los procesos de toma de decisiones que las organizaciones ya utilizan hoy.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando el joven Daniel, en <em>The Karate Kid<\/em>, lijaba la tarima, enceraba coches y pintaba la valla, estaba completando tareas a corto plazo, sin duda, pero tambi\u00e9n estaba construyendo una base sobre la que podr\u00eda levantar sus ambiciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Del mismo modo, Capgemini y sus socios acad\u00e9micos y comerciales est\u00e1n transformando la I+D para que est\u00e9 preparada para la era cu\u00e1ntica, al tiempo que generan un valor tangible desde hoy.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\" section section--expert-slider wrapper-people-slider wp-block-cg-blocks-wrapper-people-slider\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"content-title col-12 col-md-8\"><h2 data-maxlength=\"34\" class=\"people-heading-title\">Conoce a nuestros expertos<\/h2><\/div><\/div><\/div><div class=\"slider slider-boxed\"><div class=\"container\"><div class=\"slider-window\"><div class=\"slider-list\">\t\t<div class=\"slide\">\n\t\t\t<div class=\"box\">\n\t\t\t\t<div class=\"row\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-6 col-lg-4 box-img-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2026\/05\/Julian-van-Velzen.jpg\" alt=\"Julian van Velzen\"\/>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-6 col-lg-8 box-inner\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"row title-social-media-header\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 mbl-social-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"social-nav\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li><a aria-label=\"Linkedin\" target=\"_blank\" title=\"Abrir en una nueva ventana\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/julian-van-velzen-60877283\/\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 box-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"box-title\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3 class=\"people-profile-title\">Julian van Velzen<\/h3>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span>Head of Capgemini\u2019s Quantum Lab<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 social-box-container dkt-social-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"social-nav\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li><a aria-label=\"Linkedin\" target=\"_blank\" title=\"Abrir en una nueva ventana\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/julian-van-velzen-60877283\/\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"people-info\">As the central coordinator for quantum and quantum-safe technologies at Capgemini, Julian van Velzen also leads Capgemini\u2019s Quantum Lab. This global network unites experts, partners, and facilities to drive forward quantum innovation. Julian directs the research agenda and oversees the successful delivery of client projects. With a foundation in condensed-matter physics, he actively contributes to the broader CTIO community.<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div><\/div><\/div><div class=\"slider-nav\"><button class=\"slider-prev inactive\" aria-label=\"Slider-previous\" tabindex=\"-1\"><\/button><ul class=\"slider-paginator\"><\/ul><button class=\"slider-next\" aria-label=\"Slider-next\"><\/button><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQu\u00e9 sucede en un \u00e1rea de aplicaci\u00f3n clave -el desarrollo de materiales- cuando la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, el modelado multiescala, la IA y la computaci\u00f3n cl\u00e1sica se integran en un programa de colaboraci\u00f3n entre empresa y 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