tecnologias que cambiaran futuro

8/16/2019 Tecnologias Que Cambiaran Futuro

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Las tecnologías queLas tecnologías quecambiarán el futurocambiarán el futuro


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Tendencias Computación distribuida Paralelismo masivo Computación cuántica Biocomputación

Sistemas hardware reconfgurables Nuevas técnicas de programación

Algoritmos autoevolutivos

Algoritmos genéticos


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Computación cuántica !samos "ubits

#a unidad básica de in$ormación no está

en uno de dos estados %&' () si no en unacombinación lineal de ellos

a*& + ,b*( + %-stado de un "ubit)

.imensionalidad , superposición /Paralelismo cuántico .imensionalidad0 1n %n0 n2mero de

"ubits)


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Computación cuántica !n grupo de varios "ubits N3 puede

describirse atendiendo sólo a los

"ubits individuales -l todo es más "ue la suma de las partes

-stados entrela4ados %entangled)

-5emplo0 .escribir *&& + ,*(( + en términos de cada

uno de los "ubits de $orma separada6 %a&*& + ,a(*( +) %b&*& + ,b(*( + ) / *&& + ,*((+


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Curiosidades Teleportación de "ubits Creación de puertas lógicas Transmisión S-7!8A de datos 9actori4ación de n2meros

B2s"ueda de datos


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.istribución de claves dea básica0 Si algo se mide' "ueda

a$ectado -l cliente env:a una secuencia de "ubits

con una base aleatoria -l banco lo recibe ; lo mide usando una

base cuales"uiera %elegida aleatoriamente) -l cliente env:a la base al banco' ; éste usa

los "ue coinciden ; descarta los demás6 #atasa de error es del er mira lo "ue se transmite' lo haceel


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?AC es $ácil 0P P @P !na má"uina de Turing su$re una

penali4ación eponencial al emularuna má"uina de Turing cuántica

!nsorted search0 Clásicamente 3%N) Cuánticamente 3%N(1)

Nuevas clasifcaciones de

comple5idad


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9actori4ación de n2meros Algoritmo diseado por Peter D6 Shor 8esuelve en tiempo polinómico un

problema NP completo Clásicamente0

ep%c%log n)(E %log log n)1E)

Cuánticamente 3%%log n)1 %log log n) %log log log n))


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Bibliogra$:a An introduction to @uantum Computing

$or NonFPh;sicists %"uantFphGH&G&(I)

Shor0 "uantFphG


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-volución artifcial No podemos entenderlo todo' as:

"ue de5emos a la Lnaturale4aM

hacer el traba5o duro6 Podemos eplotar la $:sica del

mundo real' cosa "ue no podemos

reali4ar en simulaciones6


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-volución artifcial #os algoritmos genéticos se basan

en la capacidad de poder

LsobrevivirM en un sistemacomple5o' interactuando con susvecinos6

A través de las generaciones' losalgoritmos me5or adaptados son los"ue sobreviven' llegando incluso acrear relaciones tan comple5as

como las reales6


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-volución Artifcial #os algoritmos genéticos se usan

en sistemas mu; cambiantes' ;a

"ue se LadaptanM me5or a laseigencias6

También podemos asociarlos con

redes neuronales' creandosistemas de vida artifcialLpensantesM6


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ardware reconfgurable 9P7A

Sistemas de propósito general cu;a

ar"uitectura puede ser modifcadamediante programación6

Se basan en blo"ues lógicos

predefnidos' "ue pueden serinterconectados de infnitasmaneras6


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ardware reconfgurable -l rendimiento es mu; elevado

Ci$rado 8i5ndael %-ncr decr) ANS C0 1J?bs O 1J?bs isual C,,0 J&6


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Sistemas adaptativos R@ué pasar:a si implementamos

algoritmos genéticos sobre 9P7As

Adrian Thompson desarrolló un algoritmo parareconocer tonos de (Uh4 ; (&Uh46 Alimplementarlo' comen4ó a suministrar rá$agasde dichas $recuencias6 Al cabo de unas


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-l $uturo #a computación cuántica

proporcionara una potencia nunca

antes soada por la humanidad6 #os sistemas reconfgurables' 5unto a

la potencia de los algoritmosgenéticos' abrirá la puerta a la vida

artifcial6 Rnteligencia artifcial @ui4á en unos

aos666 RV consciencia


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