Computación cuántica (III): de los qubits a los computadores cuánticos

La unidad de información en el mundo cuántico es el qubit (del inglés “quantum bit”). Un qubit puede tener los estados 0 y 1, pero a diferencia de los bits clásicos, también puede tener una superposición de estos estados. Siendo poco rigurosos, podemos ver estas superposiciones como estados intermedios entre 0 y 1 (en realidad, son combinaciones de dichos valores). Para construir un computador cuántico, es necesario resolver diversos retos técnicos, el primero de los cuales es: ¡cómo “construir” un qubit!. Además, hay que representar los qubits, operar con ellos, definir el valor inicial de los qubits al inicio del cálculo y medir el resultado final. Es decir, el qubit deberá corresponder a alguna propiedad física de una partícula, y todas las manipulaciones sobre los qubits deberán poder realizarse alterando dicha propiedad de alguna forma. Además, deberá ser posible fijar un valor concreto para dicha propiedad (para inicializar los qubits) y medir dicha propiedad para obtener el resultado al final del cálculo. Fijémonos en la paradoja que todo esto comporta. Por un lado, necesitamos disponer de un control muy preciso sobre las propiedades que se usan para codificar los qubits; pero por otro, también nos interesa que nuestro computador esté lo más aislado posible, para garantizar que dichas propiedades no son alteradas por interferencias externas. Estas interferencias, denominadas ruido cuántico, nunca pueden eliminarse del todo al tratarse de fenómenos a escala subatómica. Por eso, es necesario disponer de mecanismos de redundancia para garantizar la fiabilidad del resultado, igual que se usan códigos correctores de errores para detectar y/o reparar errores de comunicación. Este punto es especialmente importante, ya que...

Computación cuántica (II): un nuevo paradigma

El modelo actual de ordenador no es el único posible. Existen otros paradigmas para diseñar un ordenador que son radicalmente diferentes al modelo “convencional”. Un potencial cambio de paradigma se refiere a la electrónica digital: los ordenadores representan la información de forma discreta, usualmente con los valores 0 o 1. Para hacerlo, se consideran dos niveles de voltaje: el nivel “tierra” (0) y el voltaje proporcionado por la fuente de alimentación (1), con un cierto margen de tolerancia para cada nivel. A partir de estos valores pueden realizarse operaciones lógicas (las definidas en el álgebra de Boole, como AND, OR o NOT), que en la práctica se implementan como puertas lógicas mediante transistores que transmiten o bloquean el voltaje para reflejar el resultado de la operación. Pero también hay dispositivos que utilizan un modelo de computación analógica, donde la información se almacena como una magnitud continua: no hay rangos de valores discretos (entre A y B, el valor es X), sino que se utiliza el valor completo de una magnitud. El uso de valores continuos introduce el problema del ruido: fluctuaciones imprevistas que pueden distorsionar este valor y que limitan el rango de valores observables y la precisión. Este problema también aparece en la electrónica digital, pero se resuelve con los márgenes de tolerancia definidos para cada nivel de voltaje. Cabe destacar que esta magnitud puede ser el voltaje en un cable, pero también podrían ser magnitudes mecánicas (p.ej. la contracción de un muelle elástico) o hidráulicas. Así pues, no es necesario limitarse a propiedades electrónicas para implementar un ordenador: es posible cambiar a un paradigma basado en otras...

Action Design Research

Hubo un tiempo en que la investigación en informática (computer sciences) consistía en inventar un nuevo artefacto o mejorar uno que ya existía. Un artefacto, en este contexto, es un producto informático: un algoritmo, un programa, una instalación, un modelo, un método, una ilustración (una instancia, en spanglish) o todo junto. “Computer Science is the art of constructive thinking” (decía Wirth, el inventor de Pascal). La informática es una ciencia (?) práctica. Su método de investigación por excelencia es el de diseño (Design Research), cuyos criterios de evaluación son experimentos: ¡algo es verdad si funciona! Figuras de azúcar creadas con una impresora 3D. Fuente: www.directoalpaladar.com Ocurre que muchos inventos en informática se producen en interacción con las personas y las empresas, de manera que la evaluación se relaciona entonces con el uso: algo funciona o no en un contexto y la prueba del éxito es que el artefacto se utilice efectivamente. Este es el espacio teórico de los sistemas de información, en el cual la prueba por el experimento es un poco más complicada. Los sistemas de información tampoco son, por lo demás, una disciplina muy científica, o sea, pertenecen a las ciencias sociales: estudian el uso y la gestión de la tecnología. En la última década, los diseñadores teóricos han buscado nuevos paradigmas para integrar en la investigación la prolija realidad del contexto y ser más útiles para los practicantes; y los científicos sociales han intentado crear productos (modelos y métodos) cuya verdad se pueda probar con la limpieza apolínea que proveen las ciencias experimentales. Este es el origen de algunas combinaciones de métodos, como la Design Science Research Methodology (DSRM)...

Un sistema de comunicación distribuido de 37 billones de elementos

El siglo XXI es el siglo de la multidisciplinariedad. El conocimiento avanza y se extiende solapando disciplinas de tal forma que hoy día resulta prácticamente imposible atribuir el éxito al conocimiento de una sola persona. Hoy en día son los equipos los que consiguen el éxito por encima de la individualidad  de otros tiempos. En la época del big data, cuando se habla de cifras de billones de elementos interconectados tendemos a  pensar  en grandes y potentes ordenadores distribuidos a escala mundial, trabajando en sinergia para conseguir resolver problemas, extraer patrones de comportamiento o desarrollar avances en el campo  de la inteligencia artificial. Al pensar en magnitudes tan elevadas nos alejamos de la unidad para irnos al todo. Cuando a alguien le hablan de un sistema de comunicación de 37 billones de elementos cuesta imaginarse que este sistema se encuentre en nuestro propio organismo. Si, 37 billones de elementos celulares interconectados consiguen que nuestro organismo funcione con el grado de precisión de un reloj suizo, comunicándose cual red fotónica para  mantener la homeostasis de nuestro organismo y regular de forma casi instantànea cientos de parámetros vitales. La investigación en el campo de la medicina durante los últimos años ha ido enfocada hacia la mejora de los procesos biológicos que permiten el buen funcionamiento de nuestro organismo. Atacar al patógeno ya no es suficiente para acabar con la enfermedad, y la aparición de un número cada vez creciente de enfermedades de etiología compleja como las autoinmunes, degenerativas y otras ha llevado a cambiar el enfoque de la investigación hacia el correcto funcionamiento celular. El objetivo diana deja de ser el...

El boom de la Inteligencia Artificial

(Trobareu la versió en català més avall) Este 2016 ha sido el año de la Inteligencia Artificial (IA)… y no ha sido el primero ni será el último. Como muestra, consideramos las previsiones de la empresa de investigación de mercados Forrester. En su informe por 2017, un gran número de las tecnologías que se prevé que tendrán más impacto están vinculadas directamente con la Inteligencia Artificial. Ámbitos de aplicación de la IA La inteligencia artificial busca conseguir que los ordenadores puedan resolver problemas de forma “inteligente”, es decir, aprovechando la información disponible para tomar las mejores decisiones. Dentro del campo de la IA no hay un único problema a resolver, sino que hay toda una variedad de problemas relevantes: La percepción, la capacidad de comprender información no estructurada en forma de imágenes o vídeo (visión por computador), la voz (reconocimiento del habla) o bien textos (procesamiento del lenguaje natural). La planificación y busca, la capacidad de encontrar la mejor solución entre un gran conjunto de alternativas posibles. La representación del conocimiento, la capacidad de almacenar, expresar y manipular el conocimiento adquirido sobre un dominio. La inferencia y razonamiento, la capacidad de aprovechar el conocimiento existente para extraer conclusiones. El aprendizaje, la capacidad de generar nuevo conocimiento a partir de nuevas observaciones. Estos problemas son de interés por muchos ámbitos de aplicación actuales: los vehículos autónomos, los chatbots y los asistentes inteligentes, los drons, las aplicaciones de realidad aumentada, el reconocimiento facial, … Un gran ámbito de aplicación en si mismo es el de la robótica, donde aparecen otros problemas como el de la manipulación de objetos o el desplazamiento (p. ej. aprender como...

Todos a una para acercar las técnicas de posicionamiento en interiores a nuestro día a día

Ayudar a encontrar la mejor salida de un edificio en llamas, utilizar un dispositivo móvil para encontrar a un menor extraviado en un crucero enorme o estimar la evolución de los pacientes con depresión en función de la habitación de la casa donde pasan la mayor parte de su tiempo. Estas son algunas de las soluciones que los sistemas de posicionamiento y navegación en interiores (PIN) pueden aportar a nuestra sociedad. El uso de sistemas de posicionamiento y navegación en entornos abiertos es una realidad que ha aportado múltiples servicios y beneficios para la sociedad. Aunque también sean los causantes de que algunas actividades vayan cayendo en el olvido, como el uso de mapas en papel, prepararse un viaje en coche antes de salir o bajar la ventanilla del coche para preguntar por una dirección cuando nos hemos perdido. Pero nostalgia aparte, los sistemas de posicionamiento y navegación son una realidad que ha provocado un cambio social y cultural masivo. Pero esa mejora es nimia en comparación a lo que podría llegar a ser, ya que los sistemas de posicionamiento y navegación basados en redes de satélites (GNSS, del inglés Global Navigation Satellite Systems), como el GPS, GLONAS o el recién estrenado GALILEO, dejan de funcionar cuando nos movemos entre edificios muy altos o en espacios cerrados. Y según los expertos, es precisamente en espacios cerrados (en interiores) donde pasamos más de un 70% de nuestro tiempo. Por tanto, hay que buscar nuevas soluciones para lograr el posicionamiento y la navegación en estos entornos.  Es decir, por ejemplo: que nuestro navegador pueda guiarnos hasta llegar a un centro comercial,...