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.
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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.
La Directiva Europea de Transparencia Salarial obligará a las organizaciones a revisar sus políticas de compensación, reforzar sus mecanismos de control y dotar de mayor objetividad a sus procesos de selección y gestión del talento. Su incorporación al marco normativo español ampliará las obligaciones ya existentes en materia de igualdad retributiva y exigirá una mayor transparencia en la definición y comunicación de los salarios. Pero, más allá del cumplimiento legal, este nuevo escenario representa una oportunidad para fortalecer la confianza de los empleados, mejorar el clima laboral y reforzar la reputación corporativa.
La gestión de cobros sigue siendo uno de los grandes desafíos para las pymes españolas. Los retrasos en los pagos tensionan la liquidez, dificultan la planificación financiera y pueden convertir una empresa viable en un negocio con problemas de tesorería. Para afrontar esta situación, contar con un programa de facturación online permite automatizar procesos, reducir errores y tener mayor control sobre el ciclo de cobro.
Tras años de avances en automatización, analítica avanzada y asistentes conversacionales, las organizaciones más innovadoras están comenzando a adoptar un modelo mucho más ambicioso: la autonomía operativa impulsada por la IA agéntica. Esto significa que la inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa que las empresas deberán valorar si quieren mantener su competitividad en los próximos años.
Esta evolución representa, otra vez, un cambio de paradigma. Si ya te habías adaptado a herramientas que automatizan tareas aisladas o responden preguntas de usuarios, debes entender que ese era solo el primer paso. Ahora estamos en el siguiente con la nueva generación de agentes inteligentes capaz de comprender objetivos, planificar acciones, interactuar con múltiples sistemas, tomar decisiones y completar procesos de principio a fin con una supervisión mínima. Es lo que llamamos autonomía operativa: la capacidad de apoyarse en agentes inteligentes para ejecutar procesos complejos de principio a fin, con una supervisión humana cada vez más estratégica.
Para las empresas, este nuevo cambio supone una oportunidad sin precedentes para incrementar la productividad, reducir costes operativos y acelerar la capacidad de respuesta en un entorno cada vez más competitivo. La IA agéntica transformará las operaciones empresariales, y lo que debes pensar desde ahora mismo es cuándo y con qué velocidad será adoptada por tu organización.
La conversación sobre inteligencia artificial ha evolucionado desde la automatización de tareas hacia una cuestión mucho más ambiciosa: ¿puede una empresa tomar decisiones operativas de forma autónoma?
La respuesta ya no pertenece al terreno de la teoría, pues las organizaciones más avanzadas están construyendo ya modelos capaces de analizar información, interpretar contextos complejos, ejecutar procesos y optimizar resultados prácticamente en tiempo real. Alcanzar este nivel de madurez no ocurre de forma espontánea, sino que es el resultado de una evolución estructurada.
En la primera entrega de esta serie, analizamos cómo una organización AI Ready debía comenzar por resolver el principal problema de cualquier estrategia de inteligencia artificial: la fragmentación de los datos. Sin una Plataforma Unificada capaz de consolidar información procedente de todos los sistemas corporativos, cualquier iniciativa de IA nace limitada.
En la segunda parte exploramos cómo la hiperautomatización, mediante tecnologías como RPA (Robotic Process Automation) e IDP (Intelligent Document Processing), permitía eliminar tareas repetitivas, acelerar procesos y liberar recursos humanos para actividades de mayor valor.
Ahora llegamos al siguiente nivel: La empresa ya dispone de datos conectados y ya ha aprendido a automatizar procesos. El siguiente paso consiste en dotar al negocio de la capacidad de interpretar, decidir y actuar.
En otras palabras, la organización deja de utilizar la tecnología únicamente para “hacer” trabajo y comienza a utilizarla para “pensar” sobre el trabajo. Es aquí donde se activan los niveles 3 y 4 de madurez de una estrategia AI Ready y donde emerge el concepto de empresa autónoma.
El contexto actual exige que las empresas sean más ágiles para adaptarse a un mercado en constante evolución. Para muchas pymes, esto significa apoyarse en herramientas digitales que mejoren la eficiencia sin incrementar la complejidad operativa. En este sentido, un software para pymes basado en la nube permite unificar procesos, centralizar la información y disponer de una visión completa del negocio en tiempo real.
Las pymes tienen cada vez una mayor dependencia tecnológica: aplicaciones en la nube, herramientas de colaboración, soluciones de ciberseguridad o gestión de dispositivos forman parte de su día a día. En este contexto, la decisión de contar con un equipo interno o de contratar un servicio de soporte IT externo se convierte en una cuestión estratégica que afecta a los costes, la productividad y la continuidad del negocio. A continuación, se presentan algunas claves que te ayudarán a elegir el modelo que mejor se adapte a tus necesidades.
