Producimos 2,5 exabytes de datos cada día. Eso equivale a 250.000 bibliotecas del Congreso o al contenido de 5 millones de ordenadores portátiles. Cada minuto de cada día, 3.200 millones de usuarios globales de Internet siguen alimentando los bancos de datos con 9.722 pines en Pinterest, 347.222 tweets, 4,2 millones de likes en Facebook, además de TODOS los demás datos que creamos al hacer fotos y vídeos, guardar documentos, abrir cuentas y mucho más.
Cómo los ordenadores cuánticos revolucionarán la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el Big Data
Estamos al límite de la capacidad de procesamiento de datos de los ordenadores tradicionales y los datos no dejan de crecer. Aunque la Ley de Moore, que predice que el número de transistores en los circuitos integrados se duplicará cada dos años, ha demostrado ser notablemente resistente desde que se acuñó el término en 1965, esos transistores son ahora tan pequeños como podemos hacerlos con la tecnología existente. Por eso hay una carrera de los mayores líderes de la industria para ser los primeros en lanzar un ordenador cuántico viable que sea exponencialmente más potente que los ordenadores actuales para procesar todos los datos que generamos cada día y resolver problemas cada vez más complejos.
Los ordenadores cuánticos resuelven problemas complejos con rapidez
Una vez que uno de estos líderes de la industria consiga producir un ordenador cuántico comercialmente viable, es muy posible que estos ordenadores cuánticos sean capaces de completar en segundos cálculos que a los ordenadores actuales les llevaría miles de años. Actualmente, Google tiene un ordenador cuántico que, según dicen, es 100 millones de veces más rápido que cualquiera de los sistemas actuales. Eso será fundamental si queremos ser capaces de procesar la monumental cantidad de datos que generamos y resolver problemas muy complejos. La clave del éxito es traducir nuestros problemas del mundo real al lenguaje cuántico.
La complejidad y el tamaño de nuestros conjuntos de datos crecen más rápido que nuestros recursos informáticos y, por tanto, suponen una presión considerable para nuestro tejido informático. Mientras que los ordenadores actuales luchan o son incapaces de resolver algunos problemas, se espera que estos mismos problemas se resuelvan en segundos gracias al poder de la computación cuántica. Se prevé que la inteligencia artificial, y en particular el aprendizaje automático, pueda beneficiarse de los avances de la tecnología de la computación cuántica, y que siga haciéndolo, incluso antes de que se disponga de una solución de computación cuántica completa. Los algoritmos de la computación cuántica permiten mejorar lo que ya es posible con el aprendizaje automático.
Los ordenadores cuánticos optimizarán las soluciones
Otra forma en la que la computación cuántica facilitará una revolución será en nuestra capacidad para muestrear los datos y optimizar todo tipo de problemas que nos encontremos, desde el análisis de carteras hasta las mejores rutas de entrega, e incluso ayudar a determinar cuál es el tratamiento y el protocolo de medicina óptimos para cada individuo.
Estamos en un punto con el crecimiento de los big data en el que hemos cambiado nuestra arquitectura informática, lo que hace necesario un enfoque computacional diferente para manejar los big data. No sólo es más grande en alcance, sino que los problemas que intentamos resolver son muy diferentes. Los ordenadores cuánticos están mejor equipados para resolver problemas secuenciales de forma eficiente. El poder que ofrecen a las empresas e incluso a los consumidores para tomar mejores decisiones podría ser lo que se necesita para convencer a las empresas de que inviertan en la nueva tecnología cuando esté disponible.
Los ordenadores cuánticos podrían detectar patrones en grandes conjuntos de datos
Se espera que la computación cuántica sea capaz de buscar en conjuntos de datos muy grandes y sin clasificar para descubrir patrones o anomalías con extrema rapidez. Podría ser posible que los ordenadores cuánticos accedieran a todos los elementos de su base de datos al mismo tiempo para identificar estas similitudes en segundos. Aunque esto es teóricamente posible hoy en día, sólo ocurre con un ordenador paralelo que mira todos los registros uno tras otro, por lo que lleva una cantidad de tiempo increíble y, dependiendo del tamaño del conjunto de datos, podría no ocurrir nunca.
Los ordenadores cuánticos podrían ayudar a integrar datos de diferentes conjuntos de datos
Además, se esperan grandes avances cuando los ordenadores cuánticos estén disponibles debido a la integración de conjuntos de datos muy diferentes. Aunque al principio esto puede ser difícil sin la intervención humana, la participación humana ayudará a los ordenadores a aprender a integrar los datos en el futuro. Así, si hay diferentes fuentes de datos brutos con un esquema único unido a ellos (terminología y encabezados de columna) y un equipo de investigación quiere compararlos, un ordenador tendría que entender la relación entre los esquemas antes de poder comparar los datos. Para lograrlo, es necesario realizar avances en el análisis de la semántica del lenguaje natural, uno de los mayores retos de la inteligencia artificial. Sin embargo, los seres humanos pueden aportar datos que entrenen al sistema para el futuro.
La promesa es que los ordenadores cuánticos permitirán un rápido análisis e integración de nuestros enormes conjuntos de datos, lo que mejorará y transformará nuestras capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
