Computación Radical de Nueva Generación.

Introducción del Editor invitado • San Murugesan • Junio 2015

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Translations by Osvaldo Perez and Tiejun Huang


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Radical Next-Gen Computing

En la última mitad del siglo pasado comanda por el fenómeno de los rápidos avances en microelectrónica que han seguido se cerca a la ley de Moore, computadoras de diferentes clases, formas y tamaños han evolucionado, se han redefinido y han transformado casi todo lo que utilizamos. Sin embargo aún continúan funcionando bajo el mismo principio computacional que Charles Babbage y Alan Turin avizoraron y que John Von Neumann y otros, subsecuentemente refinaron. ¿Que es lo que se almacena para los próximos 50 años? ¿Requieren los principios y supuestos fundamentales que definen la computación moderna, y que nos han guiado tan lejos, una nueva concepción revolucionaria de pensamiento?  ¿Como podría, y debería conducirse el avance en computación para que cubra las demandas actuales y los desafíos emergentes?      

Las demandas en computación; almacenamiento y comunicaciones continuaran escalando. Utilizaremos computadoras para nuevas aplicaciones y problemas computacionales más difíciles que aún no se han encarado en forma satisfactoria. Muchas personas, aun aquellos en la base de la pirámide socioeconómica, que aún no se han beneficiado por la TI, y prácticamente todo, incluyendo objetos, animales y edificios, utilizaran y se basan eventualmente en computadoras de algún tipo

Desafortunadamente la computación digital basada en silicio y las arquitecturas convencionales están alcanzando sus límites debidas a las limitaciones físicas fundamentales, aspectos económicos y cuestiones de confiabilidad. También es adecuado considerar ciertas clases de problemas en dominios tales como la predicción del clima, la bioinformática, la robótica y los sistemas autónomos.

Por lo tanto debemos examinar y avanzar con nuevas alternativas que podrían parecer radicales o incluso difíciles de considerar. Tanto los investigadores como la industria están pensando en forma diferente sobre los principios de la computabilidad y considerando nuevos paradigmas tales como la computación cuántica, las computadoras inspiradas en la biología y la nano computación. Podríamos necesitar pronto considerar a tales enfoques, particularmente para algunas aplicaciones emergentes. Por lo tanto necesitamos comprender los principios y el potencial de estos paradigmas y estar alertas de su estatus actual y sus perspectivas futuras.

Computación Cuántica

Las computadoras cuánticas, que representan a una nueva generación de computación basada en los mecanismos cuánticos en lugar de la electrónica, aparecen como altamente viables. Las computadoras cuánticas se basan en bits cuánticos, (qubits) que exhiben capacidades sorprendentes de alta velocidad de procesamiento. Sin embargo el renovado interesen la computación cuántica recién se ha iniciado y los investigadores solo han demostrado algunas de sus aplicaciones potenciales. De todas formas tendremos una computadora cuántica de propósito general en los próximos 10 a 15 años. 

Aun con esto las computadoras convencionales con componentes cuánticos que apuntan a los problemas de optimización, ya se encuentran disponibles por medio de empresas tales como D-Wave Systems (www.dwavesys.com). De acuerdo con los investigadores, (http://phys.org/news/2015-03-quantum-greatly-machine.html), al remarcar los aspectos cuánticos, las computadoras cuánticas pueden aumentar la velocidad de ciertas tareas de aprendizaje de la máquina. En algunos casos podrían reducir el tiempo de computación desde cientos o miles de años a cuestiones de segundos. Para más información vea los “Recursos Adicionales” en la barra lateral.

Computadoras inspiradas en lo Biológico

Los diseños inspirados en lo biológico se basan en la analogía de la naturaleza como una fuente de inspiración. Estos conceptos, también llamados biomimicry, biomimetics o bioinspiración, han inspirado muchas innovaciones y diseños y resultado en innovaciones incluyendo Velcro, “los ojos de gatos” retroreflectivos que se utilizan como demarcadores en las rutas, los trajes de baño de competición, las aeronaves, las aspas de las turbinas de viento, y los trenes de alta velocidad. La computación inspirada en lo biológico ha producido resultados tempranamente como los algoritmos genéticos y las redes y sensores neuronales. Como lo expresan los artículos del tema de esta edición, podemos guiarnos por la naturaleza al considerar la seguridad de la TI, lidiar con problemas ecológicos y mejorar la inteligencia de las maquinas.    

Los desarrollos biológicos existen aún en el nivel de dispositivos. El ADN es un medio de información estable y los avances en la síntesis y secuenciamiento del DNA han resultado en un incremento confiable de los medios de almacenamiento digitales de alta densidad. De acuerdo con un artículo reciente (https://wtvox.com/2014/11/step-closer-cyborgs-hard-drives-flash-drives-dna-drives) el conocimiento humano completo podrá ser almacenado dentro de poco en pocos kilogramos de ADN y en el futuro podríamos, también,  almacenar los datos en nuestra piel.

Para mayor información sobre este tópico, ver la barra de “Recursos Adicionales”.

Nanocomputación

Las tecnologías emergentes están disponiendo más transistores en los chips de silicio al reducir sus dimensiones físicas a pocos nanómetros. Tales dispositivos pueden generar incrementos de millones de veces en la potencia de computación, al mismo tiempo de consumir menor potencia por función. La tecnología de nanocomputacion podría revolucionar el cómo construimos y utilizamos las computadoras. Sin embargo para capitalizar estos beneficios los investigadores deben hacer grandes progresos en la tecnología de los dispositivos, las arquitecturas de las computadoras, el procesado de los circuitos integrados, al mismo tiempo que se consideran los aspectos de interdependencias.

En Este Número

Esta edición considera artículos en cinco áreas, explorando los fundamentos de los tres enfoques que he descripto. En el artículo “Más allá de los bits: El futuro del Procesamiento de la Información Cuántica”, Andrew Steane y Eleanor Rieffel delinean el como la física cuántica ofrece métodos poderosos para la codificación y manipulación de la información que son imposibles con el encuadre clásico. Resaltan las aplicaciones de estos métodos en la distribución de las claves seguras para criptografía, el factoreo rápido de enteros y la simulación cuántica.  

En el artículo “Diseño Inspirado en los Biológico: Un Nuevo Programa para la Sustentabilidad Computacional” Ashok Goel discute como el “diseño inspirado en los biológico motiva a los diseñadores para ver los problemas tradicionales desde perspectivas novedosas” y “las analogías biológicas también pueden ayudar a los diseñadores a expandir nuevos espacios de problemas que podrían conducir a la invención de nuevas tecnologías” Ilustra estas observaciones con ejemplos dela ecología y delinea los conceptos del diseño biológicamente inspirado y sus beneficios.

La segurizacion de los sistemas y aplicaciones de TI son un problema corriente, particularmente en el contexto de las amenazas crecientes y los ataques sofisticados. ¿Podemos aplicar analogías de la naturaleza en la seguridad de la TI?, Wojciech Mazurczyk y Elzybieta Rzeszutko consideran esta pregunta en el artículo “Seguridad; una Guerra Perpetua: Lecciones desde la Naturaleza”. Arguyen que aún una conexión directa entre la seguridad de la TI y los patrones de la naturaleza no están preparados, en apariencia existen muchas analogías entre estos dos bastos dominios diferentes. Por ejemplo los botnets, los ataques distribuidos de denegación de servicio, los sistemas de detección y prevención de intrusos y otras técnicas utilizan estrategias que recuerdan en forma muy cercana a las acciones de determinadas especies. Analizan estas tecnologías y recomiendan que la comunidad de la seguridad de TI se enfoque hacia la naturaleza para buscar nuevos ataques y defensas para la seguridad de nuestro ciber mundo.

Cuando consideramos a los sistemas autónomos inteligentes, existe un potencial para aplicar la inteligencia biológica al mejoramiento de la maquina inteligente. En el artículo “La Convergencia entre la Maquina y la Inteligencia Biológica”, Zhaohui Wu y algunos expertos bien conocidos discuten el estado del arte de los cambios y las oportunidades para potenciar tanto la inteligencia de la maquina como la biológica, cada una de las cuales posee sus propios méritos y puede potenciar a la otra. Proponen una arquitectura para una “maquina hijo” enseñable; un sistema biológico-maquina con una arquitectura de cognición similar a la humana para la percepción, cognición y acción. También delinean los desafíos y tendencias en las interfaces cerebro-maquina.

Finalmente en el artículo “Nanocomputing: Pequeños dispositivos, gran desafío de interdependencia”, Jean Arlat, Zbigniew Kalbarcyyk y Takashi Nanya examinar brevemente las interdependencias y desafíos de seguridad en la evolución de las tecnologías del silicio sobre las dimensiones de nanoescala. Ofrecen perspectivas sobre como los investigadores podrían superar tales desafíos.   

Consideraciones Finales

Comprender, dominar y aplicar estas alternativas radicales emergentes es crítico para navegar el futuro de la computación. Espero que estas cuestiones inspiren nuevos paradigmas de computación y motiven a los investigadores y desarrolladores desde campos multidisciplinarios para aprender entre ellos y avanzar en la computación. Sin embargo algunas cuestiones permanecen. ¿Como podemos considerar efectivamente los desafíos que estos paradigmas presentan? ¿Serán viables y evolucionaran como la nueva generación de computadoras?  ¿Tendrán un impacto transformados similar a los sistemas convencionales de computación y mejoraran el mundo?

Estos paradigmas e iniciativas en curso en las instituciones de investigación y compañías tales como D-Wave Systems, Google, IBM y HP pueden cambiar el paisaje de la computación nuevamente. Al embárcanos en este viaje, sin embargo, debemos reconocer que la computación es un medio para un fin en lugar de un fin en sí mismo.

Para estar actualizados en los desarrollos actuales y futuros quede pendiente de los números futuros de Computer, tales como el número especial de Rebooting Computing de Diciembre de 2015 y los Paradigmas Emergentes de Computación en Septiembre de 2016. Si desea contribuir con un artículo en tales números puede contactarme a san(at)computer(dot)org.

Finalmente lo invito a unirse a la conversación sobre paradigmas de computación de nueva generación que importan, y compartir sus pensamientos en la sección de comentarios, más abajo o por medio de mi email.

Cita

S. Murugesan, “Radical Next-Gen Computing,” Computing Now, vol. 8, no. 6, June 2015, IEEE Computer Society [online]; http://www.computer.org/web/computingnow/archive/radical-next-gen-computing-june-2015.

Guest Editor

San Murugesan es el editor en jefe de IT Professional, el director de BRITE Professional Services y profesor adjunto en la University of Western Sydney. Es entrenador corporativo, consultor, investigador y autor. Es coeditor de la Enciclopedia en Cloud Computing (Wiley, 2015; https://sites.google.com/site/encyclopediaofcloudcomputing) y Harnessing Green IT Principles and Practices (Wiley, 2012; http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-1119970059.htmlel Manual de Investigación en Web 2.0 y 3.0: Tecnología, Negocios y Aplicaciones Sociales (IGI-Global, 2009) y Web Engineering: Managing Diversity and Complexity of Web Application Development (Springer, 2001). Muregasan forma parte del comité editorial de la Computer Society y edita su columna bimestral Cloud Cover. Es un fellow de la Sociedad Australiana de Computación y de la Institution of Electronics and Telecommunication Engineers, así como un visitante distinguido de la IEEE Computer Society. Se lo puede contactar via email a (san[at]computer[dot]org), Twitter (@santweets ), LinkedIn (http://tinyurl.com/sanlinks), or his website (http://tinyurl.com/sanbio).

 


Recursos Adicionales

Articulos

  1. “The End of Moore’s Law,” The Economist, 10 Apr. 2015; www.economist.com/blogs/economist-explains/2015/04/economist-explains-17.
  2. “When Silicon Leaves the Valley,” The Economist, 6 Mar. 2014; www.economist.com/news/technology-quarterly/21598327-semiconductors-it-becomes-harder-cram-more-transistors-slice.
  3. C.C. Lo and J.J.L. Morton, “Will Silicon Save Quantum Computing?,” IEEE Spectrum, 31 July 2014; http://spectrum.ieee.org/semiconductors/materials/will-silicon-save-quantum-computing.
  4. R. Van Meter and C. Horsman, “A Blueprint for Building a Quantum Computer,” Comm. ACM, vol. 56, no. 10, 2013, pp. 84–93; http://cacm.acm.org/magazines/2013/10/168172-a-blueprint-for-building-a-quantum-computer/fulltext.
  5. W. Browne, “D-Wave’s Dream Machine,” Inc., 19 May 2015; www.inc.com/will-bourne/d-waves-dream-machine.html.
  6. “Your Cognitive Future: How Next-Gen Computing Changes the Way We Live and Work,” IBM, 2015; www-935.ibm.com/services/us/gbs/thoughtleadership/cognitivefuture.
  7. Quantum Computing Primer, D-Wave Systems, 27 May 2015; www.dwavesys.com/tutorials/background-reading-series/quantum-computing-primer.

Videos de Computation Cuantica

  1. “Quantum Computing Explained: An Introduction;” www.youtube.com/watch?v=owqBTgm6NXE.
  2. “Introduction to Quantum Computers;” www.youtube.com/watch?v=Fb3gn5GsvRk.
  3. “Quantum Computer in a Nutshell;” www.youtube.com/watch?v=0dXNmbiGPS4.
  4. “How Quantum Computing Will Change The World!;” www.youtube.com/watch?v=3BKIJCTLy-s.

Videos de Computación Inspirada en lo Biológico

  1. D.S. Modha, “Brain-Inspired Computing: A Decade-Long Journey;” www.youtube.com/watch?v=qE4kQh_30bA.
  2. L. Smarr, “Brain Inspired Computing;” www.youtube.com/watch?v=mrWzWPcI6jU.
  3. H. Markram, “Future Computing: Brain-Based Chips;” www.youtube.com/watch?v=PCql2DgW5sE.
  4. “From BrainScales to Human Brain Project: Neuromorphic Computing Coming of Age;” www.youtube.com/watch?v=g-ybKtY1quU.
  5. “IBM SyNAPSE Deep Dive Part 1;” www.youtube.com/watch?v=tAtmNYBObkw.

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