Vídeo: ¿Qué diferencias encontramos entre la computación clásica y la cuántica? O.L.B
Computación

Frente al frío cuántico: una solución templada

La computación convencional tiene los días contados según la ley de Moore, pero la promesa cuántica se enfrenta a retos tecnológicos que aún no sabemos resolver. Hablamos con David Snelling, director del programa de Inteligencia Artificial en Fujitsu.

Corre el año 1965, la sonda Ranger 8 completa su misión de fotografiar localizaciones para el alunizaje del programa Apollo y acto seguido, se estrella contra la Luna. En España entra en vigor la nueva Ley de Prensa e Imprenta, promovida por Manuel Fraga. Y en el Reino Unido se prohíbe la publicidad de cigarrillos en televisión.

Ese mismo año, un joven ingeniero llamado Gordon Moore, trabajaba como director en los laboratorios Fairchild Semiconductor. Entonces observó una tendencia en microelectrónica que acabaría conociéndose como la ley que llevaría su nombre: La ley de Moore. Más tarde, en 1968, crearía la empresa Intel junto con su compañero Robert Noyce.

Aunque no es una ley en el sentido científico, sino más bien una observación, sentó las bases del crecimiento tecnológico - y su abaratamiento-. Es aplicable a ordenadores personales y teléfonos móviles, a pesar de que cuando se formuló, los microprocesadores no existían y no lo harían hasta 1971. Dicha ley afirmaba que cada año el número de transistores en un microprocesador se duplicaría. Como consecuencia de esta rápida evolución, los precios bajarían al mismo tiempo que las prestaciones irían en aumento.

David Snelling, director del programa de Inteligencia Artificial en Fujitsu

Diez años después, en 1975, Moore bajaba el ritmo a dos años, modificando su propia ley. Y en 2007 determinó una fecha de caducidad, afirmando que en 10 o 15 años una nueva tecnología acabaría sustituyendo a la actual.

A la vista de este problema, y ante la necesidad de procesar datos masivos cada vez más complejos, en Fujitsu, al igual que otras grandes empresas de tecnología como IBM, Microsoft o Google, empezaron a trabajar en lo relativo a la computación cuántica.

“La computación convencional solo puede hacer una sola cosa a la vez con un grupo de datos. Y en la computación cuántica, gracias al llamado principio de superposición, la información puede tener múltiples estados al mismo tiempo.” David Snelling, director del programa de Inteligencia Artificial en Fujitsu nos explica los beneficios que esta tecnología supondría para la sociedad y la transformación digital empresarial, ya que la ley de Moore está llegando a su límite para mejorar el rendimiento de las computadoras.

Pero también habla de las dificultades que debe asumir: “Los retos a los que se enfrenta la computación cuántica están relacionados con el desarrollo de una tecnología que consiga hacerla funcionar. Requiere de una temperatura extremadamente baja, solo unos mili Kelvin por debajo del cero.” Y añade: “Este ordenador del futuro es muy caro, y por el momento solo es capaz de resolver pequeños problemas. Esta es la verdadera situación con la que nos encontramos en computación cuántica.”

Para solventar este muro tecnológico, Fujitsu ha desarrollado lo que ellos llaman Digital Annealer, algo a medio camino entre el presente y el futuro de la computación:

Unidad de Digital Annealer de Fujitsu

“En Fujitsu hemos tomado un rumbo diferente. Decidimos coger algunas de las propiedades cuánticas y comprobar si podíamos imitarlas, tales como la superposición o el entrelazamiento.”

A diferencia de las computadoras cuánticas, esta arquitectura no necesita operar a una temperatura extremadamente baja, sino que funciona perfectamente a temperatura ambiente. De ahí le viene el curioso nombre -Digital Annealer - cuya traducción literal sería “recocido digital”, entendiendo recocido no como un puchero sobrecalentado, sino como el tratamiento térmico que sirve para tratar metales. El recocido consiste en calentar el metal hasta una determinada temperatura para después dejar que se enfríe lentamente, hasta alcanzar la temperatura ambiente. De esta manera se obtienen las deformaciones en los metales para aumentar la plasticidad, la ductilidad y la tenacidad del material.

El algoritmo imita estas propiedades con el siguiente ejemplo:

Tenemos un montón de piezas de diferentes formas (tipo Tetris) que queremos meter en una caja. Con el método tradicional de computación, necesitaríamos comprobar las diferentes posibilidades de encaje colocando las piezas una por una. Volviendo a empezar cada vez que esa combinación no resultara ser correcta.

Por el contrario, en la “simulación templada”, sería como si agitáramos con fuerza todas las piezas, para ir disminuyendo poco a poco dicho movimiento al mismo tiempo que va encontrando las formas que encajan, de forma mucho más rápida.

“Hemos visto que funcionaba entre 300 y 1000 veces más rápido que con un sistema convencional. Por lo que consigue también entre 300 y 1000 veces más rendimiento que las soluciones convencionales.” Snelling concluye: estamos muy entusiasmados por saber a dónde nos podrá llevar.”

No obstante, el director del programa de Inteligencia Artificial de Fujitsu se manifiesta más cauteloso en cuanto a este campo: “Digital Annealer no es un acelerador de inteligencia artificial. No puedes coger un programa de IA y ponerlo en Digital Annealer”. Sin embargo, su contribución sí la considera importante: “Se puede utilizar como parte de la segmentación de la IA para resolver problemas muy desafiantes”.

Retina

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