¿Imposible? No tanto, al menos en teoría tal y como revela el siguiente estudio, liderado por John Watrous, en el Instituto de Computación Cuántica de Waterloo en Ontario, Canadá. Hasta ahora, todos entendíamos la computación cuántica como el siguiente nivel para la informática, aquella que ofrecería un rendimiento y velocidad duplicado al actual y que formaría parte del “día después” a la Ley Moore. Quizá este estudio nos viene a decir que no estaba todo dicho con respecto a lo que la informática “clásica”, actual, se refiere.
El estudio de los investigadores afirma que, al menos en ciertos problemas, la informática clásica puede igualar la velocidad final de una computadora cuántica de trabajo. Este curioso resultado surgió del propio estudio del rendimiento en la computación cuántica. Watrous y el resto de científicos encontraron que un algoritmo poco utilizado en el software de hoy podría proporcionar un nuevo nivel de rendimiento de resolución de problemas en los ordenadores tradicionales, que a la vez, podría coincidir, en teoría, a la velocidad obtenida por los ordenadores cuánticos. Watrous lo explicaba así:
Estamos poniendo mucho dinero en la construcción de ordenadores cuánticos, pero no debemos subestimar el poder de los algoritmos. Una consecuencia clara y notable de esta caracterización implica que la computación cuántica no proporciona ningún aumento de potencia de cálculo alguno sobre la informática clásica. Al menos en el contexto de sistemas de demostración interactiva
Una vez conformado el singular hallazgo y con el fin de establecer el estudio. Los investigadores utilizaron el algoritmo para evaluar el potencial de velocidad en computación clásica. En este caso se utilizó para el desarrollo dos tipos de investigación matemática: la optimización combinatoria y la teoría del aprendizaje. El resultado viene a decir que un algoritmo proporciona una forma de resolver un problema usando procesos paralelos. Para Watrous es sorprendente, ya que:
Nunca se ha considerado en un ambiente paralelo. Teníamos que demostrar que este método podría ser en paralelo, y hasta ahora jamás se había realizado. Podemos tratar de de construir ordenadores cuánticos para resolver problemas, pero también podríamos simplemente diseñar nuevos algoritmos para resolver problemas
Actualmente no existen ordenadores en el mercado comerciales, de computación cuántica. IBM y otras compañías sí están empezando a desarrollar las tecnologías de lo que será la informática del futuro, empezando por los elemento básicos. Para que os hagáis una idea del desarrollo de este descubrimiento, se podría emplear el algoritmo en la informática comercial, en programas de software o en el ámbito de la programación que busca resolver problemas de optimización.
Vía: Yahoo News
El planteamiento es: si a través de los métodos clásicos (algoritmos) se logró tal o cual nivel de optimización, entonces ¿cual nivel se lograría utilizando esos métodos optimizados en un computador cuántico?…
Entiendo que estamos hablando de dos cosas diferentes: (1) capacidad computacional - hardware - y (2) métodos algorítmicos - software.
¿o no?
En pocas palabras no dijo casi nada, si un buen algoritmo da increíbles resultados en una computadora normal, asemejando a una cuántica, ese mismo algoritmo en una computadora cuántica lo debe de hacer mas rápido no…
el hardware va mas adelantado al software y primero se debe estrechar mas esta distancia antes de pensar en otras cosas
Exactamente Enmanuel, a eso me refiero… Alguien tiene alguna otra idea?
De lo único que habla el articulo es en el PODER que tiene el algoritmo para hacer ciertas cosas de un modo más rápido sin necesidad de tomar en cuenta a la “Computación cuántica”
Supongamos (es un ejemplo): Se inventa un algortimo para hacer una cadena de vacunas que “curen el sida”, sin embargo, este algoritmo, para que tenga resultados optimos, solo sirve en la “computación cuantica”.
Si el algortimo en cuestión es muy bueno, ¿Por que no implementarlo en computadoras que se tienen hoy en día, obteniendo LOS MISMOS resultados?.
Obvio, no serán los mismos resultados, pero se busca la manera de que en verdad SEAN los mismos resultados.
Un ejemplo para “Freaks”: el uso de “Iterator” en vez del “For” para recorrer Arrays o arreglos.
Los mejores algoritmos estan en la naturaleza, en ella nos tendriamos q enfocar y tratar de imitar
“Los mejores algoritmos estan en la naturaleza…” mmm, es relativo, pues aunque realmente hay algoritmos económicos en la naturaleza que han evolucionado y se han adaptado durante millones de años. No son necesariamente “los mejores” bien es sabido errores en estos sistemas (ejem: aparato digestivo del panda), pero si vale la pena explotarlos al máximo por que es posible que se nos escapen aun muchos algoritmos útiles de la naturaleza pero dirigiéndonos mas allá, tanto diseñando nuevos algoritmos como mejorando los algoritmos existentes y aun sin “descubrir”.
El articulo por otro lado hace una reflexión valida y es la de no menospreciar lo que aun podemos descubrir en algoritmos aun con el hardware actual, he escuchado mucho como muchos dan por sentado que en algoritmos con hardware actual “TODO ESTA DICHO” y señalan que lo “único” que puede optimizar el rendimiento es hardware cuántico y aunque este es un futuro muy útil y que se debe explotar al máximo, es muy constructivo este tipo de desarrollos y las reflexiones que plantean.