Hay varios desafíos importantes de forma cerrada en informática que son objetivos principales para la investigación, como
- el problema P versus NP,
- encontrar mejores algoritmos para la multiplicación de matrices y la transformación de Fourier,
- construyendo computadoras Quantum que puedan factorizar rápidamente los números en números primos (algoritmo de Shor), o al menos explicar por qué todavía estamos tan lejos de este objetivo.
Sin embargo, los temas más candentes son amplios e intencionalmente definidos con cierta vaguedad, para alentar el pensamiento innovador. Para tales temas, acercarse a las preguntas correctas a menudo marca un progreso significativo en sí mismo.
Aquí está mi lista para 2015.
Las aplicaciones de datos abundantes, los algoritmos y las arquitecturas son un metatema que incluye vías de investigación como la minería de datos (encontrar rápidamente patrones relativamente simples en cantidades masivas de datos estructurados libremente, evaluar y etiquetar datos, etc.), aprendizaje automático (construcción de modelos matemáticos que representan la estructura y las tendencias estadísticas de los datos, con buenas propiedades predictivas), arquitecturas de hardware para procesar más datos de los que es posible hoy en día.
Inteligencia artificial y robótica : en términos generales, descubrir cómo formalizar las capacidades humanas que actualmente parecen estar fuera del alcance de las computadoras y los robots, y luego hacer que las computadoras y los robots sean más eficientes. Los autos autónomos y los enjambres de robots de búsqueda y rescate son una buena ilustración. En el pasado, una vez que se encontraron buenos modelos para algo (como el diseño asistido por computadora de circuitos electrónicos), esta investigación se mueve a un campo diferente: el diseño de algoritmos eficientes, modelos estadísticos, hardware informático, etc.
Bioinformática y otros usos de la CS en biología, ingeniería biomédica y medicina, incluida la biología de sistemas (modelado de interacciones de múltiples sistemas en un organismo vivo, incluidos los sistemas inmunes y el desarrollo del cáncer), biofísica computacional (modelado y comprensión de mecánica, electricidad y molecular interacciones de nivel dentro de un organismo), neurobiología computacional (comprensión de cómo los organismos procesan la información entrante y reaccionan a ella, controlan sus cuerpos, almacenan información y piensan). Existe una brecha muy grande entre lo que se sabe sobre la estructura del cerebro y las capacidades funcionales de un cerebro vivo; cerrar esta brecha es uno de los grandes desafíos en la ciencia y la ingeniería modernas. El análisis de ADN y la genética también se han vuelto informáticos en los últimos 20 años. La ingeniería biomédica es otra área importante de crecimiento, donde los sistemas basados en microprocesadores pueden monitorear los signos vitales e incluso administrar medicamentos que salvan vidas sin esperar a un médico. El diseño de prótesis asistido por computadora es muy prometedor.
Educación asistida por computadora , especialmente en el nivel secundario. Incluso para CS, pocas escuelas secundarias ofrecen un currículo competente, incluso en países desarrollados. Soporte automatizado a prueba de trampas para exámenes y pruebas, calificación de ensayos, generación de preguntas de opción múltiple. Soporte para el aprendizaje de habilidades específicas, como la programación (retroalimentación inmediata sobre errores simples y sugerencias sobre cómo solucionarlos, calificación de pares, análisis de estilo).
Bases de datos, centros de datos, recuperación de información y procesamiento de lenguaje natural : recopilación y almacenamiento de colecciones masivas de datos y hacerlos fácilmente disponibles (indexación, búsqueda), ayudando a las computadoras a comprender (estructurar) documentos generados por humanos y artefactos de todo tipo (discurso, video, texto, movimiento, biometría) y ayudar a las personas a buscar la información que necesitan cuando la necesitan. Aquí hay muchas interacciones con abundantes aplicaciones de datos, así como con la interacción humano-computadora, así como con las redes.
Tecnologías emergentes para hardware informático, comunicación y detección : nuevos modelos de computación (como la computación óptica y cuántica) y descubrir para qué son [no] buenos. Mejores usos para circuitos integrados tridimensionales y una variedad de nuevos chips de memoria. Modelado y uso de nuevos tipos de interruptores electrónicos (memristors, dispositivos que usan nanotubos de carbono, etc.), comunicación cuántica y criptografía, y mucho más.
La interacción humano-computadora cubre el diseño de la interfaz humano-computadora y las técnicas enfocadas que permiten a las computadoras comprender a las personas (detectar emociones, intención, nivel de habilidad), así como el diseño de software y hardware (redes sociales) de cara humana (hablando de manera inteligente) teléfonos y autos sin conductor).
Redes a gran escala : hardware de alto rendimiento para centros de datos, redes móviles, soporte para servicios de multidifusión, multimedia y servicios de alto nivel (redes sociales) más eficientes, servicios de redes para países en desarrollo (sin conexiones permanentes de gran ancho de banda) , varias cuestiones de política (quién debe administrar Internet y si los gobiernos deben controlarla). Redes de comunicación del espacio ultraterrestre. La seguridad de la red (que también mencioné en Seguridad) también es un gran problema.
Límites de computación y comunicación a nivel de tipos de problemas (¡algunos problemas no se pueden resolver en principio!), Algoritmos (a veces es poco probable que exista un algoritmo eficiente) y recursos físicos, especialmente espacio, tiempo, energía y materiales. Este tema cubre la teoría de la complejidad de CS teórico, pero también los obstáculos prácticos que enfrentan los diseñadores de sistemas electrónicos modernos, aludiendo a límites que aún no se han formalizado.
Multimedia: gráficos, audio (voz, música, sonido ambiental), análisis de video, compresión, generación, reproducción, comunicación multicanal, etc. Tanto el hardware como el software están involucrados. Las preguntas específicas incluyen análisis de escena (que describe lo que está en la imagen), comprensión del movimiento, sintetización de multimedia realista, etc.
Lenguajes y entornos de programación: análisis automatizado de programas en términos de corrección y requisitos de recursos, comparaciones entre idiomas, soporte de software para idiomas (es decir, compilación), optimización de programas, soporte para programación paralela, lenguajes específicos de dominio, interacciones entre idiomas, sistemas que ayudar a los programadores al inferir su intención.
Seguridad de los sistemas informáticos y soporte para la democracia digital , incluida la seguridad a nivel de red (detección y defensa de intrusos), seguridad a nivel de sistema operativo (SW antivirus) y seguridad física (biometría, empaquetado a prueba de manipulaciones, informática confiable en plataformas no confiables), soporte para privacidad personal (encriptación eficiente y fácil de usar), discurso libre (intercambio de archivos, evasión de sensores y restricciones de red por regímenes opresivos), así como temas relacionados con encuestas electrónicas y votación. La seguridad también es un problema importante en el uso de sistemas integrados e Internet de las cosas (IoT).
Verificación, pruebas y depuración automatizada de diseños de hardware, software, protocolos de red, teoremas matemáticos, etc. Esto incluye razonamiento formal (sistemas de prueba y nuevos tipos de argumentos lógicos), encontrar errores de manera eficiente y diagnosticarlos, encontrar soluciones a errores y confirmar ausencia de errores (generalmente por medio de pruebas teóricas automatizadas).
Si algo no está en la lista, aún puede ser un tema interesante y valioso, pero no necesariamente “candente” en este momento, o tal vez al acecho en mi punto ciego.
Ahora que tiene una respuesta larga, ¡volvamos a la pregunta! El calor generalmente se refiere a cuán fácil es hacer impacto en el campo y cuán impactante es probable que el campo sea en un sentido más amplio. Por ejemplo, resolver P vs. NP sería impactante y absolutamente asombroso, pero también extremadamente improbable que suceda pronto. Por lo tanto, se aconseja a los nuevos investigadores que se mantengan alejados de un desafío tan establecido. La computación cuántica está aproximadamente en la misma categoría, aunque aparentemente los medios y las masas no se han dado cuenta de esto. En el lado positivo, los físicos aplicados están construyendo nuevos dispositivos interesantes, produciendo resultados que valen la pena por sí mismos. Entonces, el procesamiento de información cuántica es un área candente en la física aplicada, pero no en el diseño de computadoras.
