Hacia donde se dirige la computacion de los proximos años?

HACKEADO 😛

¿Cómo serán los ordenadores y la computación del futuro?

Los ordenadores y la computación del futuro experimentarán cambios significativos  impulsados ​​por varias tecnologías emergentes:

Los AI PC se convertirán en la norma, integrando la IA en todos los aspectos del ordenador

• Incorporarán procesadores neuronales (NPU) especializados en tareas de IA
  
  
• Ejecutarán aplicaciones de IA localmente, sin depender de la nube
  
  
• Se adaptarán a las necesidades específicas de cada usuario.
  
  

Se estima que para 2028, el 80% de los ordenadores serán AI PC

Computación Cuántica

Los ordenadores cuánticos prometen revolucionar la capacidad de cálculo:

• Utilizarán qubits en lugar de bits convencionales
  
  
• Resolverán problemas complejos a velocidades inimaginables actualmente
  
  
• Google busca crear un ordenador cuántico de un millón de qubits para 2029
  
  

Computación molecular

Una tecnología prometedora que utiliza moléculas para procesar información:

• Ofrece velocidades de cálculo extremadamente rápidas.
  
  
• Consume una fracción mínima de energía comparada con los ordenadores actuales
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• Proporciona una capacidad de almacenamiento sin precedentes.
  
  

Cambios en la Interfaz y Seguridad

• Posible evolución hacia interfaces sin pantallas físicas
  
  
• Mayor énfasis en funciones avanzadas de seguridad y privacidad
  
  

Estos avances prometen transformar radicalmente la capacidad y eficiencia de los ordenadores, aunque aún existen desafíos técnicos que superar antes de su implementación general.

¿Cómo aprender la IA? EJEMPLOS Y ROBOT

La Inteligencia Artificial (IA) aprende principalmente a través de los siguientes métodos:

Aprendizaje supervisado

• Se proporcionan datos etiquetados con entradas y sus correspondientes salidas
• La IA aprende a asociar las entradas con las salidas correctas.
• Por ejemplo, para reconocer frutas, se le dan imágenes de frutas junto con sus nombres.

Aprendizaje no supervisado

• La IA recibe datos sin etiquetar y debe encontrar patrones por sí misma
• Se basa en identificar similitudes y diferencias en los datos.
• Por ejemplo, agrupar imágenes de frutas por colores sin conocer sus nombres.
  
  

Aprendizaje por refuerzo

• La IA toma decisiones secuenciales en un entorno específico
• Recibe recompensas o penalizaciones según sus acciones
• Aprende a maximizar las recompensas a largo plazo
  
  

Aprendizaje por transferencia

• Se utiliza un modelo preentrenado en una tarea relacionada
• El conocimiento se transfiere a una nueva tarea.
• Permite aprender más rápidamente con menos datos.
  
  

Técnicas específicas

• Árboles de decisión: Utilizan nudos y ramas para tomar decisiones basadas en características.
• Regresión logística: Estima la probabilidad de pertenencia a una clase en problemas de clasificación binaria
  
  

La clave del aprendizaje de la IA es el entrenamiento con grandes volúmenes de datos, permitiéndole descubrir patrones y relaciones que no son evidentes para los humanos.

1. Sophia: Creada por Hanson Robotics, puede reconocer rostros, expresiones y mantener conversaciones
   
   
2. Atlas: Desarrollado por Boston Dynamics, es capaz de realizar movimientos complejos como saltar y bailar.
   ASIMO: Diseñado por Honda, puede caminar, saltar y realizar tareas cotidianas
3. 
   
4. Ameca: Creado por Engineered Arts, tiene expresiones faciales hiperrealistas y puede mantener conversaciones largas.
   
   
5. Spot: Un robot con forma de perro de Boston Dynamics, diseñado para tareas autónomas y resolución de problemas complejos
6. CyberOne: Desarrollado por Xiaomi, puede percibir el espacio en 3D y reconocer gestos y expresiones humanas

¿QUE SITIOS VISITA ,QUE DATOS OFRECE DE ESOS SITIOS Y CON QUIEN SE ENTREVISTA?

visita la IBM

¿APLICACIONES DE LA IA?

• Siri de Apple, Alexa de Amazon y Asistente de Google 

¿QUE DICE LA TEGNOLOGIA CUANTICA, QUE APLICACIONES NOS INDICA?

La tecnología cuántica, basada en los principios de la mecánica cuántica, ofrece numerosas aplicaciones prometedoras:

Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

• Acelera el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
• Mejora el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos.

Criptografía y seguridad

• Desarrollar nuevos protocolos de cifrado más resistentes a ataques
• Implementa sistemas de distribución de claves cuánticas (QKD) para comunicaciones seguras

Finanzas

• Optimiza carteras de inversión
• Mejora la detección de fraudes
• Realiza simulaciones de mercado más precisas

Optimización compleja

• Resuelve problemas de optimización difíciles o imposibles para computadoras clásicas
• Optimiza la gestión de cadenas de suministro.
• Mejora la planificación del tráfico urbano

Ciencia y Medicina

• Simula sistemas cuánticos complejos
• Acelerar el desarrollo de nuevos fármacos
• Mejora la comprensión del ADN y tratamientos genéticos personalizados.

Modelación climática

• Simula modelos climáticos complejos con mayor precisión
• Mejora las predicciones de patrones climáticos y meteorológicos

Industria y Manufactura

• Identifica causas de fallos en procesos de fabricación complejos
• Optimiza diseños de productos y materiales.

Transporte y movilidad

• Diseña aviones más eficientes
• Mejora los sistemas de planificación de tráfico y optimización de rutas.

Estas aplicaciones demuestran el potencial revolucionario de la computación cuántica en diversos campos, desde la ciencia y la tecnología hasta la medicina y la economía.

EVOLUCION DE ORDENADORES CUANTICOS,CUANTOS HAY, CUANDO SALIO EL PRIMERO?

La evolución de los ordenadores cuánticos ha sido significativa en las últimas décadas:

Primer ordenador cuántico

El primer ordenador cuántico se presentó en 1998.

Este  dispositivo:

• Contaba con solo 2 qubits
• Requería una máquina de resonancia magnética nuclear
• Resuelve un problema "de juguete" llamado problema de Deutsch-Jozsa

Avances posteriores

• 2001: Se ejecutó por primera vez el algoritmo de Shor
  
  
• 2007: D-Wave presentó un ordenador de templo cuántico con 16 qubits
  
  
• 2024: D-Wave anunció un ordenador de templo cuántico de 2000 qubits
  
  

Estado actual

Varias empresas líderes en tecnología están desarrollando ordenadores cuánticos:

• IBM, Google y D-Wave han creado nuevas generaciones de chips cuánticos
  
  
• IBM ofrece acceso a ordenadores cuánticos a través de plataformas en la nube
  
  
• Estos dispositivos son cada vez más estables y cuentan con más qubits
  
  

Aunque no se proporciona un número exacto de ordenadores cuánticos existentes, es evidente que varias empresas y organizaciones de investigación están trabajando activamente en su desarrollo y mejora.

Desafíos

A pesar de los avances, la computación cuántica aún enfrenta retos:

• Construcción de qubits estables
• Desarrollo de sistemas escalables
• Creación de algoritmos cuánticos específicos
  
  

La evolución de los ordenadores cuánticos continúa, con mejoras constantes en su potencia y aplicabilidad en diversos campos como la criptografía, la inteligencia artificial y la simulación de sistemas complejos.