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La computación cuántica aterriza en el mundo real

Por: Eduardo Martínez de la Fe

Un pequeño ordenador cuántico ha resuelto lo que no han conseguido los gigantes que aspiran a la supremacía cuántica: organizar el tráfico de 278 aviones con solo dos cúbits, primer paso para acercar la computación cuántica a aplicaciones prácticas.

Los grandes ordenadores cuánticos sorprenden por su capacidad de realizar en segundos procesos que llevarían miles de años a un ordenador convencional, pero hasta ahora sus proezas no han tenido mayores aplicaciones prácticas, un reto que ha conseguido superar un pequeño ordenador cuántico.

Los ordenadores cuánticos se diferencian de los ordenadores clásicos en que se basan en la mecánica cuántica para el procesamiento de la información.

En vez de unos y ceros (bits), el ordenador cuántico utiliza cúbits, la unidad básica de este sistema computacional: cada cúbit es un cero y un uno a la vez, algo imposible en la física clásica.

Esta capacidad, propia de las partículas elementales, permite a los ordenadores cuánticos realizar muchos cálculos al mismo tiempo, así como conseguir ahorros exponenciales en los tiempos de procesamiento.

Sin embargo, la computación cuántica está todavía en fase de desarrollo y, aunque tiene prometedoras aplicaciones, todavía no ha resuelto algunos problemas técnicos que condicionan sus resultados prácticos.

Carrera tecnológica

Existe una carrera tecnológica por alcanzar la supremacía cuántica que enfrenta a dos gigantes norteamericanos, IBM y Google, con China: la potencia asiática ha desarrollado un ordenador cuántico 10.000 millones de veces más rápido que el de Google, la estrella hasta ahora de esta escalada tecnológica, según anunció en Science.

Sin embargo, cuando en 2019 el ordenador cuántico de Google logró resolver una tarea mucho más rápidamente que la mejor supercomputadora de IBM, el resultado no tuvo ninguna aplicación práctica.

La proeza china tiene un problema similar: ha conseguido realizar un muestreo de bosones para demostrar su capacidad cuántica, pero no se ven por ningún lado sus posibles aplicaciones prácticas.

Pequeño, pero práctico

En el frenesí de esta competición por la supremacía cuántica, investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers, en Suecia, han demostrado que pueden resolver una pequeña parte de un problema logístico real con un pequeño ordenador cuántico, pero que funciona bien: todo un desafío para los grandes modelos chino y norteamericanos.

Lo que ha conseguido este equipo, según explica en un comunicado una de sus protagonistas, Giulia Ferrini, es utilizar la computación cuántica para resolver problemas relevantes, por lo que ha trabajado en estrecha colaboración con empresas industriales.

Y para ello ha centrado su investigación en un problema real que afecta a la industria de la aviación: la programación de los vuelos. Los resultados se han publicado en dos artículos en Physical Review Applied.

Asignar aviones individuales a diferentes rutas representa un problema de optimización, que crece muy rápidamente en tamaño y complejidad a medida que aumenta el número de rutas y aviones.

Ayudando al tráfico aéreo

Para optimizar la regulación del tráfico aéreo, los investigadores suecos usaron un ordenador cuántico de solo dos cúbits, frente a los 53 cúbits que tiene el ordenador cuántico de Google.

Para conseguirlo, ejecutaron en su pequeño ordenador un algoritmo de optimización cuántica (QAOA) y comprobaron que puede resolver con éxito el problema de asignar aviones a rutas.

En esta primera demostración, el resultado se pudo verificar fácilmente, ya que la escala era muy pequeña: solo involucraba a dos aviones.

Con esta hazaña, los investigadores han sido los primeros en demostrar que el algoritmo QAOA puede resolver en la práctica el problema de asignar aviones a rutas aéreas.

También lograron ejecutar el algoritmo un nivel más allá que nadie antes, un logro que requiere un hardware muy bueno y un control preciso, destacan los investigadores.

Funciona bien y puede ir a más

“Hemos demostrado que tenemos la capacidad de mapear problemas relevantes en nuestro procesador cuántico. Todavía tenemos una pequeña cantidad de cúbits, pero funcionan bien. Nuestro plan ha sido hacer que todo funcione muy bien a pequeña escala, antes de escalar”, explica el investigador principal Jonas Bylander.

Los teóricos del equipo de investigación también simularon la resolución del mismo problema de optimización para hasta 278 aviones, lo que requeriría hasta ahora un ordenador cuántico con 25 cúbits.

“Los resultados siguieron siendo buenos a medida que ampliamos la escala. Esto sugiere que el algoritmo QAOA tiene el potencial de resolver este tipo de problemas a escalas aún mayores”, añade Giulia Ferrini.

Sin embargo, superar las mejores computadoras de la actualidad requeriría dispositivos mucho más grandes. Los investigadores de Chalmers han comenzado a escalar y ya están trabajando con cinco bits cuánticos. El plan es alcanzar al menos 20 cúbits para 2021 manteniendo la alta calidad en aplicaciones prácticas.

El objetivo a más largo plazo es tener una computadora cuántica en funcionamiento con al menos cien cúbits, con una potencia de cálculo mucho mayor que las mejores supercomputadoras de la actualidad, destacan los investigadores, dando a entender que también aspiran a la supremacía cuántica.

Esa potencia de cálculo se podría utilizar para resolver problemas de optimización más complejos que el de la gestión del tráfico aéreo, así como para el aprendizaje automático avanzado y para cálculos ​​de las propiedades de las moléculas, aplicaciones todas ellas de una gran utilidad práctica.

De todas formas, estamos lejos de cantar victoria: un estudio publicado el mes pasado concluía que para aumentar la potencia de los ordenadores cuánticos es inútil aumentar el número de cúbits, y que lo que hay que hacer es mejorar su fiabilidad, algo que no se sabe muy bien cómo conseguirlo.

Referencias

Improved Success Probability with Greater Circuit Depth for the Quantum Approximate Optimization Algorithm. Andreas Bengtsson et al. Phys. Rev. Applied 14, 034010, 3 September 2020. DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.14.034010

Applying the Quantum Approximate Optimization Algorithm to the Tail-Assignment Problem. Pontus Vikstål et al. Phys. Rev. Applied 14, 034009. 3 September 2020. DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.14.034009

Fuente: https://tendencias21.levante-emv.com/la-computacion-cuantica-aterriza-en-el-mundo-real.html

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Los consejos de un gurú de la computación mundial para aplicar en la escuela

Irán / 14 de julio de 2019 / Autor: Redacción / Fuente: Semana

En el mundo actual, es casi una exigencia que los jóvenes aprendan a crear apps, páginas web y programas computacionales desde temprano en el colegio. Entrevista con Hadi Partovi, CEO de Code.org.

Pocas personas conocen Silicon Valley tan bien como Hadi Partovi. Fue gerente general de Microsoft, vicepresidente de MySpace, fundó iLike, una red social para compartir música, y ha sido consejero de Facebook y Dropbox. Por eso entiende como pocos la relevancia de que los niños aprendan computación desde pequeños.

Hijo de una familia de recursos limitados que se mudó de Irán a Estados Unidos cuando tenía 12 años, considera que aprender programación le cambió la vida. Por eso se dedica a promover el pensamiento computacional en los colegios desde la ONG que fundó en 2013, Code.org. 

Ahora esta organización ofrece cursos de programación gratuitos a más de 36 millones de estudiantes en todo el mundo y es el principal referente en la promoción de la educación computacional en el mundo. En Colombia, cerca de 220.000 jóvenes aprenden código desde sus casas con ellos, y este año, en asociación con Computadores para Educar, lanzaron un piloto para llevar su modelo a 18 colegios oficiales de Popayán.

SEMANA Educación: ¿Por qué es importante que los colegios enseñen ciencias de la computación?

Hadi Partovi: En este siglo todos tenemos computadores o smartphones, y todos estamos usándolos en nuestras vidas, pero la mayoría de la gente no sabe cómo crear la tecnología. Para los niños usarla es muy fácil, ellos casi que nacen sabiendo hacerlo. Pero aprender cómo crearla es como un súper poder. Todos los problemas del mundo, económicos, medioambientales, políticos, etc. los podemos resolver con la tecnología y para darle las mejores oportunidad a todos los niños y jóvenes debemos enseñarles, no solo a usarla, sino a crearla. Por eso el currículo debe cambiar, porque las escuelas en todo el mundo han enseñado casi lo mismo por 300 años. Las matemáticas, la lectura, las ciencias son importantes, pero hoy en día también lo es la computación.

S.E.: Usted habla mucho de que la tecnología es un vehículo para promover la creatividad…

H.P.: Para mí ese es el cambio más importante de enseñar esto. En el futuro, todos los trabajos repetitivos se van a automatizar y solo sobrevivirán los trabajos más creativos. Pero la mayoría de escuelas no enseñan creatividad. Por ejemplo, tengo una hija que está aprendiendo multiplicación y la ponen a resolver varias multiplicaciones al día. Ella se sienta a hacerlas, pero luego -cuando quiere corroborar si están bien- solo tiene que gritar: “Alexa (el asistente virtual de Amazon), ¿cuánto es 1200 x 4?” y la máquina le responde. Y luego me pregunta a mí: «¿por qué estoy haciendo esto, si Alexa lo puede hacer?» Aprender multiplicación ya no es necesario. Es importante entender qué es, pero no hacer 100 operaciones cada día. Por el contrario, las ciencias de la computación es de lo que más promueve el pensamiento creativo y la resolución de problemas.

S.E.: ¿Y a qué edad se debería empezar a aprender programación?

H.P.: Depende. A los seis años puede que no aprendan a crear apps, pero puede aprender mediante juegos a resolver problemas, a entender la lógica del pensamiento computacional, a cuidar mejor su información cuando están online. Ahora, cuando tienen 10 años, ya pueden crear videojuego o páginas web. El aprendizaje de ellos es rapidísimo, mucho más de lo que los adultos piensan. Los menores viven hoy en una realidad digital y les encanta aprender del tema.

S.E.: ¿Cuáles son las principales barreras que encuentran a la hora de promover el aprendizaje de programación en los colegios?

H.P.: El primer obstáculo y el más grande es mental. Algunos adultos creen que eso es muy difícil para un niño, que deben enseñarlo después. En realidad, los niños de seis años pueden empezar a verlo. Otro creen que solo le sirve al 2% de niños que quieren ser programadores, cuando en realidad eso le sirve a todos los estudiantes, no importa qué profesión escojan. El segundo obstáculo es la disponibilidad de Internet y computadores en las escuelas y, tercero, la preparación de docentes.

S.E.: ¿Qué tantos países están enseñando programación es las escuelas?

H.P.: Hay 30 países que cambiaron su política o tienen planes para expandir las ciencias de la computación en su currículo. Los países que han hecho más en América Latina son Chile y Argentina. En este último la política de educación cambió el año pasado y ahora dice que todos los estudiantes deben aprender código. Es una política muy agresiva. Y en Chile el Ministerio de Educación preparó a cerca de 3.000 docentes para que les enseñen programación a 300.000 estudiantes.

S.E.: ¿Cómo funcionan los cursos de Code.org?

H.P.: Nuestro currículo es open source. Nosotros creamos la plataforma y los cursos gratis y las escuelas pueden elegir cómo implementarlo. Primero, la escuela debe elegir quién va a enseñar los cursos. Cada docente puede aprender, pero generalmente necesita una capacitación de unos dos días para un docente de primaria y una semana para los de bachillerato. Después de eso, puede enseñar ciencias de la computación avanzada, incluso si no tienen nada de experiencia en el tema. Lo segundo es que la escuela determine cuántas horas cada día le deja a los estudiantes para aprender en nuestra plataforma. En los cursos de menor edad es más fácil porque los niños pequeños necesitan tiempo para jugar, y la programación se puede enseñar como un juego. En las edades más grandes es una cuestión de cambiar las clases de tecnología, que ya reciben, donde solo les enseñan a usar la tecnología, para que aprendan también cómo crearla.

S.E.: ¿Todo su material de está disponible en línea?

H.P.: Sí, nuestros cursos son completamente gratis.

S.E.: ¿Y cómo se financia entonces?

H.P.: Esa es la peor parte. A nosotros las grandes empresas del sector (Microsoft, Amazon, Facebook, entre otras) nos donaron dinero. Pero cada año me toca pedir más, es terrible (risas).

S.E.: ¿Un padre interesado en enseñarle pensamiento computacional a sus hijos puede usar las herramienta de Code.rog?

H.P.: El primer consejo es que debería decirle a su escuela que le enseñen programación a sus hijos, porque así puede impactar no solo a su grupo familiar sino a toda la comunidad. Pero sí, también hay muchos niños que usan Code.org desde su casa. Casi un tercio de nuestros estudiantes son aprendices independientes. Muchos padres nos dicen que sus hijos no quieren salir un sábado en la noche porque quieren quedarse en casa y programar.

Fuente de la Entrevista:

https://www.semana.com/educacion/articulo/entrevista-con-hadi-partovi-ceo-de-code-org/622656

ove/mahv

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Estados Unidos: Google lanza recurso educativo para enseñar programación en las escuelas

Estados Unidos / 14 de julio de 2019 / Autor: Miriam Schuager / Fuente: wwwhat’snew

Google lanzó un nuevo recurso educativo que ayudará a los docentes a enseñar programación a sus estudiantes.

Esta nueva herramienta se encuentra en Code with Google y tiene como objetivo ayudar a los educadores a crear un plan de estudio para clases de Ciencias de Computación basado en las necesidades de sus estudiantes.

Por ejemplo, hay un currículo basado en CS First, la plataforma de Google para enseñar programación utilizando Scratch. Hay actividades sugeridas que los educadores pueden realizar con niños de 9 a 14 años. Pueden implementar estas temáticas por clases o escoger aquellas que se adaptan a los conocimientos que ya tienen los estudiantes.

Siguiendo esta dinámica encontrarán una guía, planes de lecciones, un folleto informático y una hoja de soluciones. Cada una de las opciones se puede utilizar para crear un programa personalizado para cada clase o grupo de estudiantes.

Google también brinda otras sugerencias para acercar a los niños a la programación como la app Grasshopper, con ejercicios desde iOS y Android. Así como herramientas que los docentes pueden evaluar para la enseñanza o para incentivar a los niños a dedicar pequeños períodos de tiempo a realizar prácticas de programación.

Y aquellos educadores comprometidos también se pueden informar sobre los programas de becas (no disponible en todas las regiones) y ayudar a sus estudiantes a trabajar para conseguirlas.

Fuente de la Noticia:

https://wwwhatsnew.com/2019/07/08/google-lanza-nuevos-recursos-educativos-para-docentes-de-informatica/

ove/mahv

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Programación del Portal Otras Voces en Educación del Domingo 14 de julio de 2019: hora tras hora (24×24)

14 de julio de 2019 / Autor: Editores OVE

Recomendamos la lectura del portal Otras Voces en Educación en su edición del día domingo 14 de julio de 2019. Esta selección y programación la realizan investigador@s del GT CLACSO «Reformas y Contrarreformas Educativas», la Red Global/Glocal por la Calidad Educativa, organización miembro de la CLADE y el Observatorio Internacional de Reformas Educativas y Políticas Docentes (OIREPOD) registrado en el IESALC UNESCO.

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Profesores: se impone el rechazo a la propuesta del gobierno en resultado parcial (Chile)

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315438

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Andreas Schleicher: “El futuro de la educación es colaborativo”

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315466

02:00:00

Brasil: comenzó el Congreso de la Unión Nacional de Estudiantes universitarios con 18 mil delegados

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315441

03:00:00

Educación: Mexicanos Primero y Poderes Fácticos

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315434

04:00:00

Universidades de todas las regiones del mundo declaran la emergencia climática

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315444

05:00:00

5 recomendaciones para usar internet en educación #infografia #infographic #education

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315472

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Frente a las nuevas tecnologías, la escuela puede dejar de existir”: Mariano Narodowski

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315494

07:00:00

Las 16 frases más potentes del mejor profesor del mundo

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315512

08:00:00

Libro: Educación para otro mundo posible, Boaventura de Sousa Santos (PDF)

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315506

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Instagram para introducir el visual thinking en el aula

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315481

10:00:00

Libro: El desafío de las tecnologías educación 4.0 (PDF)

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315503

11:00:00

La adicción a los celulares preocupa a estudiantes y docentes

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315594

12:00:00

Argentina: Debate sobre la crisis del financiamiento de la educación: “Existe una deuda social educativa”

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315460

13:00:00

Una guía para aplicar la tecnología a la educación (Infografía)

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315475

14:00:00

Holanda: La universidad destacada en ingeniería que solo contratará a mujeres

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315463

15:00:00

7 exámenes en una semana: ¿Evaluamos?

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315509

16:00:00

Estados Unidos: Google lanza recurso educativo para enseñar programación en las escuelas

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315469

17:00:00

Marilú Martens: “La sociedad debe valorar más a los docentes” [ENTREVISTA]

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315488

18:00:00

El mundo no cumplirá con los compromisos de la Agenda 2030 relacionados con la educación

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315478

19:00:00

Organismo para la mejora continua de la educación

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315500

20:00:00

¿Por qué cinco millones de niños mexicanos no van a la escuela?

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315484

21:00:00

El último Nobel de Educación: «Un gran maestro debe creer siempre en el potencial de sus estudiantes»

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315491

22:00:00

Los consejos de un gurú de la computación mundial para aplicar en la escuela

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315597

23:00:00

Aulas en positivo: el humor como herramienta pedagógica

http://otrasvoceseneducacion.org/archivos/315497

En nuestro portal Otras Voces en Educación (OVE) encontrará noticias, artículos, libros, videos, entrevistas y más sobre el acontecer educativo mundial cada hora.

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Tecnología cuántica, el nuevo campo de batalla entre Estados Unidos y China

Por: BBC Mundo

El Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de Estados Unidos publicó en septiembre pasado una nueva estrategia para el desarrollo de la Ciencia de la Información Cuántica (CIC).

El informe, de 15 páginas, recomienda los objetivos que el gobierno de Donald Trump debe perseguir para desarrollar y fortalecer sus capacidades en la CIC.

Y para discutir las estrategias presentadas se invitó a la Casa Blanca a académicos, funcionarios del gobierno y representantes de las grandes compañías tecnológicas y financieras del país, incluidas Alphabet, IBM, JP Morgan Chase, Lockheed Martin, Honeywell y Northrop Grumman.

Además se anunció también una inversión de US$249 millones para llevar a cabo 118 proyectos vinculados a este campo de la ciencia.

Del otro lado del mundo, en China, también está ocurriendo algo similar.

ChinaDerechos de autor de la imagenREUTERS
Image captionChina ha destinado una enorme cantidad de dinero para la investigación de la computación y las comunicaciones cuánticas.

El gobierno de Pekín está construyendo un nuevo Laboratorio Nacional de Ciencias de Información Cuántica en Hefei, en la provincia de Anhui, con un costo de US$10.000 millones, que esperan inaugurar en 2020.

Esto después del lanzamiento, hace dos años, de lo que fue descrito como el primer satélite de comunicaciones cuántico.

Y del anuncio, el año pasado, de la creación de una red «inhackeable» de comunicaciones en Jinan a la que sólo tendrán acceso 200 usuarios: militares y funcionarios gubernamentales y privados.

El hecho de que los dos gigantes económicos del mundo estén compitiendo en el desarrollo de las CIC, demuestra la importancia de este campo que, se dice, es tan poderoso que transformará al mundo.

Qué es la CIC

Lo que prometen las tecnologías cuánticas es una revolución en la forma como se procesa la información, como le explica a BBC Mundo, Alejandro Pozas-Kerstjens, investigador del Instituto de Ciencias Fotónicas de Barcelona y del Grupo de Teoría de la Información Cuántica.

«Toda la información se codifica en un sistema binario -en ceros y unos-, pero cerca de los años 60 se descubrió que el lugar donde se guarda esa información puede marcar diferencias en lo que se puede hacer con ella», explica.

«Es decir, yo puedo grabar una información clásica en un chip de ordenador -como lo hacemos ahora- pero también podemos guardar esos ceros y unos en otros sistemas más pequeños, por ejemplo en átomos únicos o en pequeñas moléculas«.

código binarioDerechos de autor de la imagenGETTY IMAGES
Image captionToda la información se codifica en un sistema binario -en ceros y unos-, pero el lugar donde se guarda esa información puede marcar diferencias en lo que se puede hacer con esa información.

«El comportamiento de esos átomos y esas moléculas, por ser tan pequeños, viene dictado por otras reglas. Y esas reglas que dictan el comportamiento de átomos y moléculas son las reglas del mundo cuántico, de la teoría cuántica», afirma el científico.

De esta forma, lo que intenta la ciencia de la información cuántica es utilizar esas nuevas propiedades cuánticas que aparecen en los sistemas muy pequeños para mejorar las tareas de procesamiento y transmisión de la información, entre otros.

Lo que prometen las CIC es una revolución en la forma como procesamos la información, lo cual abre nuevas posibilidades para miles de aplicaciones en campos que van desde avances en la salud y la ciencia, producción de fármacos y producción industrial hasta nuevos sistemas de defensa.

La tecnología cuántica, dicen los expertos, «podría cambiarlo todo».

Es por eso que las naciones más poderosas del mundo están compitiendo por tomar la delantera en la CIC.

Satélite cuántico

A juzgar por los avances presentados hasta ahora en el campo de la tecnología cuántica, se podría decir que China está en la delantera.

En 2016 Pekín anunció que había lanzado el primer satélite de comunicaciones cuántico y un año después declaró que había podido utilizar ese satélite para establecer comunicaciones encriptadas imposibles de descifrar por ojos ajenos.

«Fueron dos experimentos. El primero consiguió una comunicación cuántica con el satélite desde tierra y luego, aprovechando ese satélite, se realizaron comunicaciones entre dos puntos en tierra con una señal encriptada cuánticamente en la que el satélite hizo como repetidor entre esos dos puntos en tierra», explica Alejandro Pozas.

Comunicación cuánticaDerechos de autor de la imagenSPL
Image captionChina dijo que había utilizado su satélite cuántico para establecer comunicaciones encriptadas imposibles de descifrar por ojos ajenos.

Esta capacidad, de poder saber si una información ha sido interceptada o ha llegado bien a su destino, no se puede obtener con las tecnologías clásicas ni los métodos de transferencia de información que usamos actualmente.

Y aunque los experimentos chinos fueron pruebas de concepto, ese país logró demostrar que es posible hacerlo.

«Es cierto que se probó que se pueden hacer, pero de momento no se ha llegado al nivel de la viabilidad para una aplicación masiva industrial», agrega el investigador.

Computadora cuántica, el «santo grial»

Tampoco se ha podido llegar a esa viabilidad en el campo de las computadoras cuánticas.

Varias compañías en diversas naciones están intentando desarrollarlas y aunque se han creado a nivel experimental aún no ha sido posible comercializarlas.

«En efecto, la computadora cuántica es el santo grial», afirma el investigador del Instituto de Ciencias Fotónicas de Barcelona.

«Es hacia donde directa o indirectamente se mueven todos los esfuerzos en el campo de la CIC», agrega.

computadoraDerechos de autor de la imagenGETTY IMAGES
Image captionTodos los esfuerzos en el campo de la CIC, se mueven hacia el desarrollo de una computadora cuántica.

La computación clásica, que trabaja en bits, opera la información sólo en dos estados, en cero o uno (encendido o apagado).

La computación cuántica, en cambio, trabaja también con la superposición de ambos estados y utiliza el movimiento de partículas subatómicas para procesar datos en cantidades imposibles de manejar por la computación clásica.

Aunque actualmente la tecnología está en su mayoría a nivel teórico se espera que algún día se logren cálculos que, dicen los expertos, harán ver a las computadoras clásicas como hoy en día vemos al ábaco.

En Estados Unidos, empresas como IBM, Google y Microsoft están desarrollando sus propias computadoras cuánticas.

Y lo mismo está ocurriendo en China, donde están participando empresas privadas -como Alibaba y Baidu- en la creación de ordenadores cuánticos.

qubitDerechos de autor de la imagenGETTY IMAGES
Image captionSe dice que Google va a la delantera en la carrera de la computa cuántica con el desarrollo de un procesador con una potencia de 72 qubits.

Pero estas computadoras no son fáciles de construir: el principal problema es el número de bits cuánticos (qubits) que puede alcanzar un solo ordenador.

Se dice que Google va a la delantera con el desarrollo de un procesador con una potencia de 72 qubits.

Y además, está el problema del mantenimiento. Estas computadoras necesitan mantenerse a temperaturas de frío extremo para poder operar.

Desarrollar ordenadores cuánticos que puedan trabajar a temperatura ambiente es actualmente un área de investigación en la que las naciones están centrando sus esfuerzos.

Revolución

Pero ¿cómo va a revolucionar el futuro la tecnología cuántica?

Tal como explica Alejandro Pozas-Kerstjens, lo que podemos esperar es «una revolución como la que causó la aparición de los primeros computadores».

ComputaciónDerechos de autor de la imagenGETTY IMAGES
Image captionLa computación cuántica utiliza el movimiento de partículas subatómicas para procesar datos en cantidades imposibles de manejar por la computación clásica.

«Desde permitirnos hacer cosas que ahora mismo nos cuentan muchísimo, como la fabricación o el prototipado de medicamentos, o la optimización de rutas de tráfico para intentar gastar menos combustibles».

«Ese tipo de cosas van a ser problemas resolubles con un ordenador cuántico».

Pero quizás el mayor interés de los gobiernos es utilizar estas tecnologías cuánticas en el ámbito de la defensa, desde poder llevar a cabo comunicaciones más seguras hasta la detección de aeronaves intrusas.

Y ¿quién se puede decir que está ganando esta carrera cuántica?

Tal como asegura Pozas-Kerstjens, esta es una carrera «de muchas cabezas».

«Quizás podemos decir que en la computación cuántica quizás está a la cabeza Estados Unidos, pero en el campo de comunicaciones cuánticas al parecer quien gana es China».

«Hay muchas facetas en el campo de la tecnología cuántica y muchos países están intentando avanzar o tomar la delantera en alguna de estas facetas».

Fuente: https://www.bbc.com/mundo/noticias-internacional-46098159

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La historia del profesor que enseñó por 17 años en EEUU sin saber leer o escribir

Estados Unidos / 30 de septiembre de 2018 / Autor: Jaime Parra / Fuente: BioBioChile

John Corcoran fue un maestro en el estado de Nuevo Mexico, Estados Unidos, por cerca de 17 años. Enseñó educación física, ciencias sociales, e incluso ramos de tipeo en computadoras. Sus alumnos lo estimaban, y era visto como una gran ayuda para la comunidad escolar.

Sin embargo, Corcoran tenía un secreto: nunca aprendió a leer o escribir.

En entrevista con el medio británico BBC, confesó que cada día vivía con pánico de que alguien lo fuera a descubrir.

“Recuerdo el miedo que sentía cada día. No podía ni leer la lista. Tenía que pedirle a los estudiantes que pronunciaran sus nombres en voz alta”, afirmó.

John Corcoran | John Corcoran Foundation
John Corcoran | John Corcoran Foundation

Sin embargo, tenía tácticas con las cuales podía evitar los problemas más graves causados por su analfabetismo. “Identificaba siempre a dos o tres estudiantes que podían leer y escribir mejor que el resto, y les pedía que fueran mis asistentes. No sospechaban nada. Nadie sospecharía algo así de un profesor”, explicó.

En la universidad, logró pasar sus clases gracias a la ayuda de sus amigos, quienes completaban tareas por él, o le ayudaban a obtener las respuestas a los exámenes de selección múltiple, para que él las aprendiera de memoria.

Las clases de Corcoran se realizaban en un salón con una ventana en el primer piso, lo cual le permitía pedirle ayuda a un amigo que se sentaba afuera para resolver y responder todo. Para las pruebas escritas, le pasaba su cuaderno o hoja para que completara todo por él.

John Corcoran | John Corcoran Foundation
John Corcoran | John Corcoran Foundation

Corcoran podía salirse con la suya gracias a que su asiento estaba casi al final de la enorme sala de clases, con decenas de estudiantes entre él y su profesor.

De esta forma, logró esconder su analfabetismo durante su carrera profesional. Luego de retirarse de la docencia en el año x, comenzó a trabajar en la industria de bienes raíces, donde tuvo mucho éxito gracias a su carisma y contactos.

“Algunas veces me sentía como un buen profesor, porque trabajaba duro y me importaba lo que hacía. Pero estaba equivocado. No pertenecía a la sala de clases, estaba traspasando. No debía haber estado ahí, y lo que hacía me enojaba todo el tiempo. Pero me sentía atrapado, como que no le podía decir a nadie”, confesó al medio británico.

Sin embargo, la vergüenza que sentía por su no saber leer lo llevó a aprender en 1976, y a confesarse a través de un discurso público, donde admitió todo.

Su historia fue utilizada en los medios e instituciones educacionales para ayudar a toda persona que se sintiera en menos por su analfabetismo a no pensar que estaban solos, y para inspirarlos a seguir sus pasos para poder aprender a leer.

John Corcoran | John Corcoran Foundation
John Corcoran | John Corcoran Foundation

Corcoran se convirtió en una de las caras más reconocibles de la lucha contra el analfabetismo, escribiendo un libro que publicaría en 1994 titulado “El profesor que no podía leer”.

El hombre llegó a ser parte de múltiples instituciones dedicadas a combatir los problemas de lectura en Estados Unidos, como el Instituto Nacional para el Alfabetismo y creando su propia fundación dedicada a ayudar a los niños que no pueden leer, bautizada como la John Corcoran Foundation.

Su historia ha inspirado a muchos a seguir sus pasos, ya sea para poder superar su propio analfabetismo, o buscando tener un impacto positivo en su comunidad.

Fuente de la Reseña:

https://www.biobiochile.cl/noticias/sociedad/curiosidades/2018/07/13/la-historia-detras-del-maestro-que-nunca-aprendio-a-leer-o-escribir.shtml

ove/mahv

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La computación cuántica pasa de la flecha del tiempo

Autor: Tendencias 21

No necesita distinguir entre causa y efecto para procesar información

 

La computación cuántica pasa de la flecha del tiempo: se mueve mejor que la computación clásica en el procesamiento de información, ya que no necesita distinguir entre causa y efecto. El descubrimiento sugiere que nuestra percepción del tiempo puede surgir al imponer una explicación clásica a los eventos del mundo cuántico.

a computación cuántica no depende de la flecha del tiempo para procesar información, ha descubierto una investigación del Centre for Quantum Technologies (CQT) de Singapur publicada en Physical Review X.

El equipo internacional del CQT, Mile Gu, Jayne Thompson, Andrew Garner y Vlatko Vedral, y sus colaboradores, ha comprobado que la computación cuántica no necesita distinguir entre causa y efecto para procesar información con eficacia, seguridad y rapidez.

Esta investigación se basa en un descubrimiento realizado hace casi diez años por los científicos de la complejidad, James Crutchfield y John Mahoney, de la Universidad de California, Davis.

Demostraron que muchas secuencias de datos estadísticos tienen una flecha de tiempo incorporada. Eso significa que la información sigue una secuencia temporal: un observador que ve los datos reproducidos de principio a fin, como los fotogramas de una película, puede modelar lo que viene después usando solo una cantidad modesta de memoria sobre lo que ocurrió antes.

Sin embargo, un observador que intenta modelar el sistema al revés, yendo del presente al pasado, tiene que desarrollar una tarea mucho más difícil que necesita procesar órdenes de información de mayor magnitud. Pero no es una tarea imposible.

Este descubrimiento llegó a conocerse como “asimetría causal”, una de las grandes sorpresas en el modelado predictivo, que usa estadísticas para predecir los resultados. Según la asimetría causal, muchos procesos de tratamiento de información parecen más simples en una dirección temporal que en la otra.

En la mayoría de los casos, el evento que uno desea predecir está situado en el futuro, pero el modelado predictivo se puede aplicar a cualquier tipo de evento desconocido, independientemente de cuándo ocurrió.

Modelado predictivo

Por ejemplo, el modelado predicitivo se usa a menudo para detectar crímenes e identificar sospechosos, una vez que el crimen ha tenido lugar. Datos del presente se procesan para remontar la flecha del tiempo, retroceder al pasado y encontrar la causa de un efecto.

Esto parece más difícil que predecir el efecto de una causa, es decir, la consecuencia de un evento: el modelo predictivo utilizado para remontar la flecha del tiempo demanda más recursos informáticos y de tiempo para obtener resultados.

Lo que ha descubierto esta investigación es que el modelado predictivo que usa la física cuántica puede mitigar completamente la sobrecarga de memoria que se necesita para procesar la información que invierte la flecha del tiempo.

Es decir, el modelado predictivo basado en la mecánica cuántica que tenga que procesar información usando datos en tiempo inverso (por ejemplo, detectar sospechosos de un evento ya ocurrido) siempre superará a un modelado predictivo clásico que modela el proceso según la flecha del tiempo, señalan los investigadores.

Añaden que han analizado un proceso que es causalmente asimétrico cuando se modela clásicamente, pero cuyos modelos cuánticos mínimos no muestran tal asimetría. De esta forma, han podido construir modelos cuánticos que garantizan ser más pequeños que los correspondientes clásicos en cualquier dirección temporal. Estos modelos cuánticos pueden exhibir una ventaja ilimitada.

Interesantes aplicaciones y cuestiones de fondo

Este resultado puede tener interesantes aplicaciones: deshacerse de la sobrecarga clásica para invertir la causa y el efecto en el modelado predictivo podría ayudar a la simulación cuántica.

«Al igual que cuando se reproduce una película en tiempo inverso, a veces se nos puede pedir que interpretemos las cosas que se presentan en un orden que es intrínsecamente difícil de modelar. En tales casos, los métodos cuánticos podrían resultar mucho más eficientes que sus contrapartes clásicos «, explica Mile Gu en un comunicado.

El nuevo trabajo tiene también algunas implicaciones más profundas. «Lo más emocionante para nosotros es la posible conexión con la flecha del tiempo», dice Jayne Thompson, primera autora del trabajo. «Si la asimetría causal solo se encuentra en los modelos clásicos, sugiere que nuestra percepción de causa y efecto, y por lo tanto del tiempo, puede surgir al imponer una explicación clásica sobre los eventos en un mundo fundamentalmente cuántico», dice.

El equipo se propone entender en el futuro cómo esto se conecta con otras ideas del tiempo. «Cada comunidad tiene su propia flecha del tiempo, y todos quieren explicar de dónde viene», dice Vlatko, otro de los investigadores.

La más emblemática es la ‘flecha termodinámica’. Proviene de la idea de que el desorden o la entropía siempre aumentarán, un poco aquí y allá, en todo lo que sucede, hasta que el Universo termine como un desastre grande y caliente.

Si bien la asimetría causal no es la misma que la flecha termodinámica, ambas podrían estar interrelacionadas. Los modelos clásicos que rastrean más información también generan más desorden. «Esto sugiere que la asimetría causal puede tener consecuencias entrópicas», concluye Jayne.

 

Referencia

Causal Asymmetry in a Quantum World. Jayne Thompson et al. Phys. Rev.  Vol. 8, Iss. 3, July – September 2018. DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevX.8.031013

Fuente: https://www.tendencias21.net/La-computacion-cuantica-pasa-de-la-flecha-del-tiempo_a44682.html
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