Futuro de la computación cuántica, neuromórfica y nanotecnológica
Por Editorial Vodafone Business
Las sucesivas citas tecnológicas de 2018 van desvelando el futuro de la computación, cada vez más potente y a la vez en chips increíblemente más pequeños. Además de la nanotecnología, deberemos aprender conceptos como computación cuántica y neuromórfica.
En la conferencia Think 2018, IBM presentó la computadora más pequeña del mundo, del tamaño de un grano de sal: tan solo un milímetro. Sin embargo, pese a ser necesario un microscopio para observarlo, cuenta con una capacidad similar a los primeros chips x86 de los primeros IBM de escritorio. Según IBM Research, empaqueta varios cientos de miles de transistores en una huella apenas visible para el ojo humano.
.
Para IBM, este tipo de dispositivo permitirá incluirlo en prácticamente cualquier objeto, y más allá de IoT, lo convertirá en un ordenador capaz, por ejemplo, de manejar tecnología Blockchain. La importancia de esta posibilidad radica en evitar fraudes y falsificaciones, causantes de pérdidas en la economía global de más de 600 millones de dólares anuales y que en el caso de la industria farmacéutica, donde hay vidas en juego, llega a representar el 70% del mercado.
«Dentro de los próximos cinco años, los anclajes criptográficos, como puntos de tinta o pequeñas computadoras más pequeñas que un grano de sal, se integrarán en los objetos y dispositivos cotidianos.»
Se usarán en conjunto con la tecnología de contabilidad distribuida de blockchain para garantizar la autenticidad de un objeto desde su punto de origen hasta cuando llega a las manos del cliente. Estas tecnologías allanan el camino para nuevas soluciones que abordan la seguridad alimentaria, la autenticidad de los componentes fabricados, los productos genéticamente modificados, la identificación de objetos falsificados y la procedencia de productos de lujo «.
En el Consumer Electronics Show 2018 en Las Vegas, Intel anunció dos importantes hitos en sus esfuerzos por investigar y desarrollar futuras tecnologías informáticas, incluyendo computación cuántica y neuromórfica, que tienen el potencial de ayudar a las industrias, instituciones de investigación y la sociedad a resolver problemas que actualmente no pueden resolver las computadoras clásicas. Concretamente anunció el diseño, la fabricación y la entrega exitosos de un chip de prueba cuántica superconductor de 49 qubits y la promesa de la computación neuromórfica .
Meses después de la entrega de un chip de prueba superconductor de 17 qubits, Intel presentó «Tangle Lake», un chip de prueba cuántica superconductor de 49 qubits.
El chip lleva el nombre de una cadena de lagos en Alaska, un guiño a las temperaturas extremadamente frías y al estado enredado que requieren los bits cuánticos (o «qubits») para funcionar.
Tangle Lake representa un avance hacia el objetivo de Intel de desarrollar un sistema completo de computación cuántica, desde la arquitectura hasta los algoritmos y la electrónica de control. Lograr un chip de prueba de 49 qubits es un hito importante porque permitirá a los investigadores evaluar y mejorar las técnicas de corrección de errores y simular problemas de cómputo.
En la búsqueda de ofrecer un sistema de computación cuántica comercialmente viable, Mike Mayberry, vicepresidente corporativo y director general de Intel Labs, explicó que esperan que pasen de cinco a siete años antes de que la industria aborde los problemas de escala de ingeniería, y es probable que requiera 1 millón o más de qubits para lograr relevancia comercial.
La necesidad de escalar a un mayor número de qubits de trabajo es la razón por la cual Intel, además de invertir en qubits superconductores, también está investigando otro tipo llamado Spin Qubits en silicio.
Los Spin Qubits pueden tener una ventaja de escala porque son mucho más pequeños que los qubits superconductores. Estos spin qubits se parecen a un solo transistor de electrones, que es similar en muchos aspectos a los transistores convencionales y potencialmente puede fabricarse con procesos comparables. De hecho, Intel ya inventó un flujo de fabricación de Spin Qubit en su tecnología de proceso de 300 mm.
Loihi, la computación neuromórfica
Intel Labs también ha desarrollado un chip de investigación neuromórfica, cuyo nombre en código es «Loihi», que incluye circuitos digitales que imitan la operación básica del cerebro. Loihi combina entrenamiento e inferencia en un solo chip con el objetivo de hacer que el aprendizaje automático sea más eficiente.
Intel mostró así las investigaciones sobre la computación neuromórfica, un nuevo paradigma informático inspirado en cómo funciona el cerebro que podría desbloquear ganancias exponenciales en rendimiento y eficiencia energética para el futuro de la inteligencia artificial.
Los chips neuromórficos podrían usarse en última instancia en cualquier lugar donde los datos del mundo real se procesen en entornos en tiempo real en evolución. Por ejemplo, estos chips podrían permitir cámaras de seguridad más inteligentes e infraestructura de Smart City diseñada para la comunicación en tiempo real con vehículos autónomos.
Intel Corporation está progresando rápidamente al escalar los chips de prueba superconductores de cómputo cuántico a recuentos de qubit más altos: de 7 a 17 y ahora a 49 qubits (de izquierda a derecha). Se requieren múltiples conectores dorados para controlar y operar cada qubit. Crédito: Walden Kirsch / Intel Corporation
En la primera mitad de este año, Intel planea compartir el chip de prueba Loihi con las principales instituciones universitarias y de investigación mientras lo aplica a conjuntos de datos y problemas más complejos.
Nuestro objetivo es construir una sociedad centrada en el progreso socioeconómico. Creemos que la tecnología y la conectividad pueden ayudar a mejorar la vida de millones de personas y empresas. Tenemos el compromiso de hacerlo reduciendo nuestro impacto ambiental y construyendo una sociedad digital inclusiva que respeta nuestro planeta.
Durante el verano, miles de personas mayores regresan temporalmente a sus pueblos de origen. Este retorno estacional a los entornos rurales plantea importantes desafíos operativos para unos servicios asistenciales que, en muchos municipios, están dimensionados para una población estable y reducida. La teleasistencia avanzada se convierte así en una herramienta clave para reforzar la seguridad y la continuidad asistencial de estas personas durante sus vacaciones.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se han convertido en una de las herramientas más populares y extendidas de la inteligencia artificial. En sus múltiples aplicaciones han demostrado una gran capacidad para procesar lenguaje natural y generar respuestas coherentes. Sin embargo, para los profesionales, especialistas y emprendedores que desarrollan soluciones en sectores críticos, como el jurídico, el financiero o el análisis de datos sensibles, la adopción de la inteligencia artificial se encuentra con un gran obstáculo: la falta de explicabilidad y el riesgo de que se produzcan “alucinaciones” (contenidos incorrectos o inventados que se presentan como verosímiles). Cuando el coste de un error es sumamente alto, no se puede confiar ciegamente en una IA que funciona como una “caja negra”.
Este reto técnico también tiene una dimensión regulatoria en el marco del Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (AI Act). Esta norma establece obligaciones diferenciadas en función del tipo de sistema y su nivel de riesgo. En el caso de los sistemas de alto riesgo, exige, entre otros requisitos, un grado de transparencia que permita interpretar y utilizar adecuadamente sus resultados, así como documentación técnica, registro de actividad y mecanismos de supervisión humana. Para los proveedores de modelos de propósito general, contempla obligaciones específicas de documentación y transparencia. En este ámbito, mejorar la trazabilidad y facilitar la revisión humana puede contribuir a reducir riesgos y a cumplir la normativa.
Para abordar este desafío, los investigadores Steph Buongiorno y Corey Clark, de la Southern Methodist University (SMU), han diseñado el marco de trabajo GAME-KG (Gaming for Augmenting Metadata and Enhancing Knowledge Graphs). Esta metodología propone unir los grafos de conocimiento (KGs) con mecánicas de videojuegos de computación humana (HCG) para recopilar aportaciones de los jugadores con las que modificar y validar las relaciones entre los datos. El objetivo es proporcionar a los LLM una base de conocimiento estructurada y examinable por humanos que pueda mejorar la precisión y la trazabilidad de sus respuestas.
Uno de los ciberataques con mayor impacto para una empresa es la alteración fraudulenta de los datos de pago de sus trabajadores. El denominado fraude del cambio de cuenta bancaria se ha convertido en una amenaza especialmente sensible para los departamentos de Recursos Humanos y administración, ya que afecta directamente a uno de los procesos más críticos de cualquier organización, como es el pago de las nóminas.
A diferencia de otros ataques, este fraude no depende necesariamente de una brecha técnica compleja. Su eficacia se basa en la manipulación de personas y procedimientos internos, por lo que prevenirlo exige combinar medidas de seguridad, protocolos claros y formación específica para detectar solicitudes sospechosas antes de tramitar cualquier cambio.
Las ambulancias de hoy están dejando de ser solo medios de transporte hacia los centros de atención sanitaria, en cuyo desplazamiento una vida puede estar en juego, para redefinir el concepto de asistencia urgente y convertirse en unidades móviles de atención in situ, capaces de adelantar parte de la asistencia durante el traslado gracias a la tecnología. Con la conectividad 5G, el Internet de las Cosas (IoT) y la telemedicina, las ambulancias han evolucionado hasta convertirse en auténticos quirófanos móviles, entendidos como unidades asistenciales avanzadas y conectadas, capaces de compartir información clínica en tiempo real con los hospitales y adelantar decisiones críticas antes incluso de la llegada del paciente.
Esta transformación, que es posible gracias a la digitalización, resulta de especial importancia durante el verano, en un contexto de creciente presión asistencial. Conectar y equipar con dispositivos IoT las flotas de emergencia se perfila como un elemento estratégico para mejorar la capacidad de respuesta, optimizar los recursos disponibles y, en última instancia, contribuir a salvar vidas.
Un agente de inteligencia artificial supone un nuevo salto en la forma en que las empresas aplican la IA a su operativa diaria. Ya no hablamos solo de herramientas de apoyo capaces de generar textos, responder a preguntas o asistir a los equipos en tareas concretas, sino de sistemas preparados para comprender una solicitud, interpretar el contexto, conectarse con distintas aplicaciones empresariales y ejecutar acciones de forma autónoma o supervisada. problemas reales con una autonomía cada vez mayor.
Este cambio es especialmente relevante para las organizaciones que gestionan grandes volúmenes de consultas, procesos repetitivos o interacciones distribuidas entre diferentes canales. En estos entornos, la IA agéntica permite reducir la saturación operativa, agilizar la atención al cliente y liberar tiempo de los equipos para dedicarlo a tareas más importantes.
Por tanto, la cuestión ya no es si esta tecnología tendrá impacto en las empresas, sino qué impacto tendrá no incorporarla a tiempo. En un mercado donde la rapidez de respuesta, la eficiencia y la experiencia del cliente son factores cada vez más decisivos, contar con agentes de inteligencia artificial puede marcar la diferencia entre escalar operaciones de forma sostenible o seguir creciendo a costa de más recursos, presión interna y costes.
La ciberseguridad ya no es una preocupación exclusiva de las grandes compañías. En la actualidad, las pymes dependen de los sistemas digitales para trabajar, atender a sus clientes, gestionar información confidencial y mantener la continuidad de su actividad. Una vulnerabilidad puede traducirse en pérdidas económicas, interrupciones en la actividad empresarial o daños en la reputación difíciles de revertir.
Por ese motivo, saber cuándo es imprescindible realizar una auditoría de ciberseguridad para las pymes puede marcar la diferencia entre anticiparse a un incidente o tener que afrontar sus consecuencias cuando ya es demasiado tarde.
